从NBA夺冠、预测犯罪热点到经济危机预测，揭秘分析学如何改变决策逻辑
掌握分析学的核心思维，运用分析学思维破解决策难题，让“好事发生”从偶然变为必然。。

◆ 内容简介

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。

相信本书都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。

◆ 编辑推荐

无需繁杂的数学公式，培养数据驱动决策的习惯，普通人也能掌握“让好事发生”的底层逻辑

✓ 靠统计学能不能预测或写出一首热门歌曲？
✓ 为什么塔吉特百货能猜到你怀孕？
✓ 银行家们为什么没能预测2008年的金融危机？
✓ 利物浦对阵巴塞罗那的那场比赛是足球史上的最大冷门吗？
✓ 我们能实时预测心脏病发作吗？

为什么聪明人总是能预判他人的预判，而你却总是被未来猝不及防地击中？翻开这本书，也许答案比小说更精彩！

本书冲破传统决策模式的桎梏，以50余个鲜活案例为舟，载你驶入分析学的深海。从政治选举的微妙博弈，到股市风云的瞬息万变；从零售市场的消费密码，到体育竞技的胜负玄机，每个故事都是一次智慧的探险，揭示数据背后隐藏的决策密码。

这不是枯燥的数据分析，而是一场思维升级的冒险。让数据说话，让分析导航，让每一次决策都成为成功的序章。

◆ 作者简介

韦恩 ·L.温斯顿
·印第安纳大学凯利商学院决策科学名誉教授，拥有麻省理工学院数学学士学位和耶鲁大学运筹学博士学位。

·在印第安纳大学获得了40多个教学奖项，写了十几本书。

·曾为众多全球领先组织授课，提供咨询服务。2011年曾助力达拉斯小牛队（现独行侠队）夺得NBA总冠军。

·曾两次获得趣味答题类节目《危险边缘》（Jeopardy！）冠军。

◆ 简要目录

第一部分发生了什么

第1 章预备知识 // 2

第2 章 1969 年的抽签征兵公平吗 // 13

第3 章到底是谁赢得了2000 年的美国总统选举 // 17

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 // 23

第5 章伯尼·麦道夫是如何维持资金的运作的 // 27

第6 章美国工人的处境是否有所改善 // 34

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 // 42

第8 章使用模型描述两个变量之间的关系 // 49

第9 章代际流动性 // 58

第10 章安德森小学是一所差学校吗 // 68

第11 章教师绩效的增值性评估 // 71

第12 章关于伯克利学院、公共汽车、汽车与飞机的悖论 // 78

第13 章卡梅隆·安东尼能成为名人堂成员吗 // 83

第14 章开球都是秀，推杆才是牛 // 89

第15 章某些运动全靠运气 // 91

第16 章“格里蝾螈”现象 // 95

第17 章循证医学 // 105

第18 章如何比较医院的优劣 // 110

第19 章美国最严重的医疗健康问题是什么 // 116

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 // 124

第21 章我的新员工会是个好员工吗 // 134

第22 章我应该去宾州州立大学还是普林斯顿大学 // 141

第23 章我最喜欢的运动队明年会有很棒的表现吗 // 144

第24 章中央银行家们为何未能预测2008 年的金融危机 // 148

第25 章塔吉特百货如何知道你怀孕了 // 155

第26 章奈飞如何向我们推荐电影和电视节目 // 160

第27 章我们能实时预测心脏病发作吗 // 167

第28 章主动警务是否有效 // 174

第29 章猜猜晚餐会有多少顾客 // 180

第30 章预测市场能预测未来吗 // 186

第31 章民意调查的基本知识 // 191

第32 章 Buzzfeed 是如何让这条裙子走红的 // 198

第33 章预测《权力的游戏》的收视率 // 202

第三部分为什么会发生

第34 章吸烟会导致肺癌吗 // 208

第35 章为什么说休斯敦火箭队是一支优秀的篮球队 // 212

第36 章 1854 年伦敦霍乱暴发的原因是什么 // 218

第37 章是什么影响了零售产品的销售 // 223

第38 章为什么帕累托法则能解释这么多现象 // 226

第39 章你的成长环境重要吗 // 232

第40 章等待时间是最难熬的 // 238

第41 章环岛真的好用吗 // 243

第42 章红灯、绿灯，还是不要灯 // 249

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 // 254

第44 章我该如何配置我的退休金投资组合 // 257

第45 章对冲基金是如何运作的 // 263

第46 章该下多大的订单，什么时候下 // 272

第47 章联合包裹的司机是如何确定包裹的配送顺序的 // 277

第48 章仅靠数据能赢得一场总统大选吗 // 282

第49 章为什么我们老是在eBay 上花太多钱 // 290

第50 章靠分析学能识别、预测或写出一首热门歌曲吗 // 294

第51 章 2011 年NBA 总冠军有分析学的功劳吗 // 302

第52 章谁得到了汉普顿的房子 // 309

◆精彩片段

前 言

2007 年 3 月， 汤 姆· 达 文 波 特（Tom Davenport）和珍妮· 哈 里 斯（Jeanne Harris）合著了一本开创性的著作——《数据分析竞争法：企业赢之道》（Competing on Analytics）。谷歌趋势（Google Trends）表明，截至2011年5月，互联网对“分析”一词的搜索量增长了两倍！如果你选中了这本书，那么你肯定在工作中或从媒体报道中已经听说过“分析”这个词了。

SAS 软件研究所网站提供了关于“分析”一词完美的描述。简言之，分析学就是使用数学和统计学的方法，用数据和数学模型来帮助我们更清晰透彻地理解这个世界。分析学的大多数应用不外乎要回答以下几个问题。

„ 发生了什么？

„ 将会发生什么？

„ 为什么会发生？

„ 如何让好事发生？

在我40 多年的 MBA（工商管理学硕士）教学生涯中，我获得过 40 多项教学类奖项，我个人十分倾向通过实例来讲解概念。这本书也不例外。本书通过讨论 50 多个分析学的用例（大多数都是成功案例，也有一部分是失败案例），力求增强你对分析学的理解。在每个故事中，我们重点关注以下几个问题。

„ 阐明我们关注的问题。

„ 为了解决这个问题，我们都需要哪些数据？

„ 如何分析数据或建立相关数学模型？

„ 我们的模型是如何解决（或为什么解决不了）我们关心的问题的？

下面我们先预览一下本书会讲到的分析学故事。

发生了什么

在许多情况下，事件都是不明确的。在第一部分“发生了什么”中，我们会介绍用来描述很多我们熟悉的情况的分析技术。例如，由于并非所有选票都有效，因此在 2000 年戈尔对阵布什的总统选举已过去 20 多年后的今天，我们仍然不清楚究竟是谁赢得了选举。在第 3 章中，我们会分别列出支持布什和戈尔最终获胜的论点，然后由你来定夺。

将会发生什么

我们都想知道，明年的股市是会涨还是会跌，我们最喜欢的球队是否会赢得冠军（当然，如果是纽约尼克斯队，它们肯定赢不了），明年我们公司的头部产品销量如何，等等。使用分析学来预测未来将会发生的情况即所谓的预测分析（predictive analytics）。在第二部分“将会发生什么”中，我们会给出预测分析的许多应用，例如投资某只基金获利过是否意味着未来也会获利。

为什么会发生

大部分情况下，我们都知道发生了什么，但我们还想知道为什么会发生。在第三部分“为什么会发生”中，我们尝试找出许多我们熟知的情况背后的原因。例如，在相距仅一英里 a 的两个社区中长大的孩子最终往往会有截然不同的生活。

如何让好事发生

规范性分析（prescriptive analytics）可以帮助我们给出解决方案，引导情况朝着我们期待的方向发展。在第四部分“如何让好事发生”中，我们讨论了规范性分析的许多重要应用。

如何阅读本书

如果你已经学过基础的统计学课程，那么你不管以什么顺序阅读这本书大部分的章节都可以；如果你没有学过，那么这本书将带你入门。你也可以把这本书当作统计学、基础分析或管理科学课的辅导书。

我希望你阅读本书后能有如下收获：

„ 了解分析学为世界带来了哪些改变（以及未来将带来哪些改变）；

„ 养成应用适当数据进行正确分析的直觉；

„ 对最常用的分析技术有一个直观的理解。

最后，如果你能在这本书上花费我写作时间的一半，我就很感激了！如有任何意见，请随时通过Winston@indiana.edu 给我发送电子邮件。我很期待你的来信！

期待你的蜕变

让我们一起携手，彼此见证成长~