從NBA奪冠、預(yù)測犯罪熱點到經(jīng)濟(jì)危機(jī)預(yù)測，揭秘分析學(xué)如何改變決策邏輯
掌握分析學(xué)的核心思維，運用分析學(xué)思維破解決策難題，讓“好事發(fā)生”從偶然變?yōu)楸厝??！?/b>

◆ 內(nèi)容簡介

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，如何運用分析學(xué)思維破解決策難題，讓“好事”不再偶然？

本書由數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)＜覂A力打造，通過50多個跨領(lǐng)域案例，揭示了分析學(xué)在選舉預(yù)測、醫(yī)療健康、金融市場、零售運營等領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用。從美國總統(tǒng)選舉預(yù)測，到龐氏騙局的揭秘，從NBA比賽結(jié)果分析，到零售產(chǎn)品銷售影響因素的挖掘，每個案例都展現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析如何轉(zhuǎn)化為決策的智慧，讓讀者深刻體會分析學(xué)的魅力。

本書獨特之處在于其“痛點突破”的設(shè)計理念。針對學(xué)習(xí)者常遇的數(shù)據(jù)迷霧、決策困境、技術(shù)瓶頸等問題，書中提供了精準(zhǔn)的解決方案。無論是企業(yè)管理者尋求運營優(yōu)化，數(shù)據(jù)分析師追求技能提升，政策制定者需要科學(xué)依據(jù)，還是學(xué)生研究者探索學(xué)術(shù)前沿，都能從本書中找到實用的工具與深刻的洞察。

相信本書都將成為你不可或缺的決策伙伴。它賦予你的不僅是知識，更是洞察未來的超能力，助力你在數(shù)字化浪潮中披荊斬棘，讓“好事發(fā)生”從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實。

◆ 編輯推薦

無需繁雜的數(shù)學(xué)公式，培養(yǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的習(xí)慣，普通人也能掌握“讓好事發(fā)生”的底層邏輯

? 靠統(tǒng)計學(xué)能不能預(yù)測或?qū)懗鲆皇谉衢T歌曲？
? 為什么塔吉特百貨能猜到你懷孕？
? 銀行家們?yōu)槭裁礇]能預(yù)測2008年的金融危機(jī)？
? 利物浦對陣巴塞羅那的那場比賽是足球史上的最大冷門嗎？
? 我們能實時預(yù)測心臟病發(fā)作嗎？

為什么聰明人總是能預(yù)判他人的預(yù)判，而你卻總是被未來猝不及防地?fù)糁?？翻開這本書，也許答案比小說更精彩！

本書沖破傳統(tǒng)決策模式的桎梏，以50余個鮮活案例為舟，載你駛?cè)敕治鰧W(xué)的深海。從政治選舉的微妙博弈，到股市風(fēng)云的瞬息萬變；從零售市場的消費密碼，到體育競技的勝負(fù)玄機(jī)，每個故事都是一次智慧的探險，揭示數(shù)據(jù)背后隱藏的決策密碼。

這不是枯燥的數(shù)據(jù)分析，而是一場思維升級的冒險。讓數(shù)據(jù)說話，讓分析導(dǎo)航，讓每一次決策都成為成功的序章。

◆ 作者簡介

韋恩 ·L.溫斯頓
·印第安納大學(xué)凱利商學(xué)院決策科學(xué)名譽(yù)教授，擁有麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位和耶魯大學(xué)運籌學(xué)博士學(xué)位。

·在印第安納大學(xué)獲得了40多個教學(xué)獎項，寫了十幾本書。

·曾為眾多全球領(lǐng)先組織授課，提供咨詢服務(wù)。2011年曾助力達(dá)拉斯小牛隊（現(xiàn)獨行俠隊）奪得NBA總冠軍。

·曾兩次獲得趣味答題類節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy?。┕谲?。

◆ 簡要目錄

第一部分發(fā)生了什么

第1 章預(yù)備知識 // 2

第2 章 1969 年的抽簽征兵公平嗎 // 13

第3 章到底是誰贏得了2000 年的美國總統(tǒng)選舉 // 17

第4 章利物浦隊對巴塞羅那隊的那場比賽是足球歷史上爆的最大冷門嗎 // 23

第5 章伯尼·麥道夫是如何維持資金的運作的 // 27

第6 章美國工人的處境是否有所改善 // 34

第7 章使用基尼指數(shù)、帕爾馬指數(shù)和阿特金森指數(shù)測算收入差異 // 42

第8 章使用模型描述兩個變量之間的關(guān)系 // 49

第9 章代際流動性 // 58

第10 章安德森小學(xué)是一所差學(xué)校嗎 // 68

第11 章教師績效的增值性評估 // 71

第12 章關(guān)于伯克利學(xué)院、公共汽車、汽車與飛機(jī)的悖論 // 78

第13 章卡梅隆·安東尼能成為名人堂成員嗎 // 83

第14 章開球都是秀，推桿才是牛 // 89

第15 章某些運動全靠運氣 // 91

第16 章“格里蠑螈”現(xiàn)象 // 95

第17 章循證醫(yī)學(xué) // 105

第18 章如何比較醫(yī)院的優(yōu)劣 // 110

第19 章美國最嚴(yán)重的醫(yī)療健康問題是什么 // 116

第二部分將會發(fā)生什么

第20 章通過共同基金過去的表現(xiàn)可以預(yù)測其未來的表現(xiàn)嗎 // 124

第21 章我的新員工會是個好員工嗎 // 134

第22 章我應(yīng)該去賓州州立大學(xué)還是普林斯頓大學(xué) // 141

第23 章我最喜歡的運動隊明年會有很棒的表現(xiàn)嗎 // 144

第24 章中央銀行家們?yōu)楹挝茨茴A(yù)測2008 年的金融危機(jī) // 148

第25 章塔吉特百貨如何知道你懷孕了 // 155

第26 章奈飛如何向我們推薦電影和電視節(jié)目 // 160

第27 章我們能實時預(yù)測心臟病發(fā)作嗎 // 167

第28 章主動警務(wù)是否有效 // 174

第29 章猜猜晚餐會有多少顧客 // 180

第30 章預(yù)測市場能預(yù)測未來嗎 // 186

第31 章民意調(diào)查的基本知識 // 191

第32 章 Buzzfeed 是如何讓這條裙子走紅的 // 198

第33 章預(yù)測《權(quán)力的游戲》的收視率 // 202

第三部分為什么會發(fā)生

第34 章吸煙會導(dǎo)致肺癌嗎 // 208

第35 章為什么說休斯敦火箭隊是一支優(yōu)秀的籃球隊 // 212

第36 章 1854 年倫敦霍亂暴發(fā)的原因是什么 // 218

第37 章是什么影響了零售產(chǎn)品的銷售 // 223

第38 章為什么帕累托法則能解釋這么多現(xiàn)象 // 226

第39 章你的成長環(huán)境重要嗎 // 232

第40 章等待時間是最難熬的 // 238

第41 章環(huán)島真的好用嗎 // 243

第42 章紅燈、綠燈，還是不要燈 // 249

第四部分如何讓好事發(fā)生

第43 章 A/B 測試能改善我的網(wǎng)站效果嗎 // 254

第44 章我該如何配置我的退休金投資組合 // 257

第45 章對沖基金是如何運作的 // 263

第46 章該下多大的訂單，什么時候下 // 272

第47 章聯(lián)合包裹的司機(jī)是如何確定包裹的配送順序的 // 277

第48 章僅靠數(shù)據(jù)能贏得一場總統(tǒng)大選嗎 // 282

第49 章為什么我們老是在eBay 上花太多錢 // 290

第50 章靠分析學(xué)能識別、預(yù)測或?qū)懗鲆皇谉衢T歌曲嗎 // 294

第51 章 2011 年NBA 總冠軍有分析學(xué)的功勞嗎 // 302

第52 章誰得到了漢普頓的房子 // 309

◆精彩片段

前 言

2007 年 3 月， 湯 姆· 達(dá) 文 波 特（Tom Davenport）和珍妮· 哈 里 斯（Jeanne Harris）合著了一本開創(chuàng)性的著作——《數(shù)據(jù)分析競爭法：企業(yè)贏之道》（Competing on Analytics）。谷歌趨勢（Google Trends）表明，截至2011年5月，互聯(lián)網(wǎng)對“分析”一詞的搜索量增長了兩倍！如果你選中了這本書，那么你肯定在工作中或從媒體報道中已經(jīng)聽說過“分析”這個詞了。

SAS 軟件研究所網(wǎng)站提供了關(guān)于“分析”一詞完美的描述。簡言之，分析學(xué)就是使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的方法，用數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型來幫助我們更清晰透徹地理解這個世界。分析學(xué)的大多數(shù)應(yīng)用不外乎要回答以下幾個問題。

? 發(fā)生了什么？

? 將會發(fā)生什么？

? 為什么會發(fā)生？

? 如何讓好事發(fā)生？

在我40 多年的 MBA（工商管理學(xué)碩士）教學(xué)生涯中，我獲得過 40 多項教學(xué)類獎項，我個人十分傾向通過實例來講解概念。這本書也不例外。本書通過討論 50 多個分析學(xué)的用例（大多數(shù)都是成功案例，也有一部分是失敗案例），力求增強(qiáng)你對分析學(xué)的理解。在每個故事中，我們重點關(guān)注以下幾個問題。

? 闡明我們關(guān)注的問題。

? 為了解決這個問題，我們都需要哪些數(shù)據(jù)？

? 如何分析數(shù)據(jù)或建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型？

? 我們的模型是如何解決（或為什么解決不了）我們關(guān)心的問題的？

下面我們先預(yù)覽一下本書會講到的分析學(xué)故事。

發(fā)生了什么

在許多情況下，事件都是不明確的。在第一部分“發(fā)生了什么”中，我們會介紹用來描述很多我們熟悉的情況的分析技術(shù)。例如，由于并非所有選票都有效，因此在 2000 年戈爾對陣布什的總統(tǒng)選舉已過去 20 多年后的今天，我們?nèi)匀徊磺宄烤故钦l贏得了選舉。在第 3 章中，我們會分別列出支持布什和戈爾最終獲勝的論點，然后由你來定奪。

將會發(fā)生什么

我們都想知道，明年的股市是會漲還是會跌，我們最喜歡的球隊是否會贏得冠軍（當(dāng)然，如果是紐約尼克斯隊，它們肯定贏不了），明年我們公司的頭部產(chǎn)品銷量如何，等等。使用分析學(xué)來預(yù)測未來將會發(fā)生的情況即所謂的預(yù)測分析（predictive analytics）。在第二部分“將會發(fā)生什么”中，我們會給出預(yù)測分析的許多應(yīng)用，例如投資某只基金獲利過是否意味著未來也會獲利。

為什么會發(fā)生

大部分情況下，我們都知道發(fā)生了什么，但我們還想知道為什么會發(fā)生。在第三部分“為什么會發(fā)生”中，我們嘗試找出許多我們熟知的情況背后的原因。例如，在相距僅一英里 a 的兩個社區(qū)中長大的孩子最終往往會有截然不同的生活。

如何讓好事發(fā)生

規(guī)范性分析（prescriptive analytics）可以幫助我們給出解決方案，引導(dǎo)情況朝著我們期待的方向發(fā)展。在第四部分“如何讓好事發(fā)生”中，我們討論了規(guī)范性分析的許多重要應(yīng)用。

如何閱讀本書

如果你已經(jīng)學(xué)過基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)課程，那么你不管以什么順序閱讀這本書大部分的章節(jié)都可以；如果你沒有學(xué)過，那么這本書將帶你入門。你也可以把這本書當(dāng)作統(tǒng)計學(xué)、基礎(chǔ)分析或管理科學(xué)課的輔導(dǎo)書。

我希望你閱讀本書后能有如下收獲：

? 了解分析學(xué)為世界帶來了哪些改變（以及未來將帶來哪些改變）；

? 養(yǎng)成應(yīng)用適當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確分析的直覺；

? 對最常用的分析技術(shù)有一個直觀的理解。

最后，如果你能在這本書上花費我寫作時間的一半，我就很感激了！如有任何意見，請隨時通過Winston@indiana.edu 給我發(fā)送電子郵件。我很期待你的來信！

期待你的蛻變

讓我們一起攜手，彼此見證成長~