大数据时代为企业带来了新的机遇。数据是企业的历史，以史为镜，获取数据中隐藏的信息，意味着可以用少的资源获取较大的利润。然而，对不少企业来说，大数据时代的到来反而使他们更加迷茫。随着技术的发展，数据储存越来越简单，企业可以轻而易举地获得大量数据，同时，各种功能丰富的统计分析软件为数据的挖掘提供了强大的工具，然而大数据就好像储量惊人的油井，只有了解如何使用工具搭建出有效的开采平台才能炼数成金。
广告的投放，除了电视，纸介质刊物，广播，户外广告等传统媒体，还有各种门户网站，社交网站等新兴媒体，如何评测不同的媒体的效果？电信运营商设计不同的用户优惠套餐，但用户是否买账，实际效果如何，是否具有有价值的回报？硬件设备测试，由于实验设计不周，造成大量的测试品被消耗浪费，成本极高，怎样才可以既省钱有能达到测试效果？如上情况，是各行各业经常面临的问题，若没有有效的策略，往往都让人无从下手。
第一课：从认识数据开始——数据的分类与数据的特征
案例：大学生平均每部份浏览知名网站行为的数据分析
第二课：从抽样中获取数据1——随机试验设计
案例：打折真的能获取更多利润？——论商品折扣与销量的关系
第三课：从抽样中获取数据2——交互因素试验
案例：怎样才能让用户氪金更多？——不同奖励方案对用户消费的影响
第四课：从抽样中获取数据3——离散变量试验设计
案例：我可以考研成功吗？——某研究生院录取条件分析
第五部份：从样本对总体进行估计——点估计与区间估计
第六部份：从样本对总体进行推断1——单样本检验
案例：客户对我们的商品满意吗？——商品满意度调查分析
第七部份：从样本对总体进行推断2——双样本检验
案例：活跃度提升专题运营活动效果测试
第八部份：列联表的假设检验——卡方检验
案例：怎样获取更多用户？——不同新客户获取手段的效果比较
第九部份：应对非正态数据——非参数检验
案例：他们都是MVP？——球员得分比较
第十部份：两个变量间的关系研究——相关分析
案例: 线路成本模型类似吗？——某地铁线路成本相关研究
第十一部份：多个变量间的关系研究——方差分析
案例：你会购买哪种牙膏？——消费者牙膏品牌倾向性研究
第十二部份：变量的预测分析——回归分析
案例：如何才能获得较佳营销效果？——某服装公司分店销量影响因素分析
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总部李老师
