在数据驱动的时代，如何运用分析学思维破解决策难题，让“好事”不再偶然？ 本书由数据分析领域专家倾力打造，通过50多个跨领域案例，揭示了分析学在选举预测、医疗健康、金融市场、零售运营等领域的实战应用。从美国总统选举预测，到庞氏骗局的揭秘，从NBA比赛结果分析，到零售产品销售影响因素的挖掘，每个案例都展现了数据分析如何转化为决策的智慧，让读者深刻体会分析学的魅力。 本书独特之处在于其“痛点突破”的设计理念。针对学习者常遇的数据迷雾、决策困境、技术瓶颈等问题，书中提供了精准的解决方案。无论是企业管理者寻求运营优化、数据分析师追求技能提升、政策制定者需要科学依据，还是学生研究者探索学术前沿，都能从本书中找到实用的工具与深刻的洞察。 相信本书终将成为你不可或缺的决策伙伴。它赋予你的不仅是知识，更是洞察未来的超能力，助力你在数字化浪潮中披荆斩棘，让“好事发生”从愿景变为现实。

第一部分 发生了什么
第1章 预备知识
第2章 1969年的抽签征兵公平吗
第3章 到底是谁赢得了2000年的美国总统选举
第4章 利物浦队对巴塞罗那队的那场比赛是足球历史上爆的最大冷门吗
第5章 伯尼·麦道夫是如何维持资金的运作的
第6章 美国工人的处境是否有所改善
第7章 使用基尼指数、帕尔马指数和阿特金森指数测算收入差异
第8章 使用模型描述两个变量之间的关系
第9章 代际流动性
第10章 安德森小学是一所差学校吗
第11章 教师绩效的增值性评估
第12章 关于伯克利学院、公共汽车、汽车与飞机的悖论
第13章 卡梅隆·安东尼能成为名人堂成员吗
第14章 开球都是秀，推杆才是牛
第15章 某些运动全靠运气
第16章 “格里蝶螈”现象
第17章 循证医学
第18章 如何比较医院的优劣
第19章 美国最严重的医疗健康问题是什么
第二部分 将会发生什么
第20章 通过共同基金过去的表现可以预测其未来的表现吗
第21章 我的新员工会是个好员工吗
第22章 我应该去宾州州立大学还是普林斯顿大学
第23章 我最喜欢的运动队明年会有很棒的表现吗
第24章 中央银行家们为何未能预测2008年的金融危机
第25章 塔吉特百货如何知道你怀孕了
第26章 奈飞如何向我们推荐电影和电视节目
第27章 我们能实时预测心脏病发作吗
第28章 主动警务是否有效
第29章 猜猜晚餐会有多少顾客
第30章 预测市场能预测未来吗
第31章 民意调查的基本知识
第32章 Buzzfeed是如何让这条裙子走红的
第33章 预测《权力的游戏》的收视率
第三部分 为什么会发生
第34章 吸烟会导致肺癌吗
第35章 为什么说休斯敦火箭队是一支优秀的篮球队
第36章 1854年伦敦霍乱暴发的原因是什么
第37章 是什么影响了零售产品的销售
第38章 为什么帕累托法则能解释这么多现象
第39章 你的成长环境重要吗
第40章 等待时间是最难熬的
第41章 环岛真的好用吗
第42章 红灯、绿灯，还是不要灯
第四部分 如何让好事发生
第43章 A/B测试能改善我的网站效果吗
第44章 我该如何配置我的退休金投资组合
第45章 对冲基金是如何运作的
第46章 该下多大的订单，什么时候下
第47章 联合包裹的司机是如何确定包裹的配送顺序的
第48章 仅靠数据能赢得一场总统大选吗
第49章 为什么我们老是在eBay上花太多钱
第50章 靠分析学能识别、预测或写出一首热门歌曲吗
第51章 2011年NBA总冠军有分析学的功劳吗
第52章 谁得到了汉普顿的房子