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第1章 数据天才的时代 1

棒球界的奥利·阿什菲尔特 8

酒后吐真言 11

我为什么写此书 15

本书框架 18

第2章 谁在替你思考 19

eHarmony：大数据帮你找到另一半 24

用数据分析挑选职位应聘者、细分客户 29

比起消费者自己，企业知道的更多 33

消费者的反击 35

预测有多准确 38

Google：个性化数据挖掘 39

牵连效应 40

寻找“神秘数字”，杜绝欺诈 42

第3章 抛硬币创建数据 45

CapOne的掷色子试验 49

你正在浏览的网页是随机选择的吗 52

谁更有用，更有创造力 56

随机选择的作用仅仅是促进营销吗 57

别做白日梦，主动参与创建新数据 59

第4章 得数据者得天下 63

花钱是为了省钱 65

真正可以检验想法的“实验室” 68

时刻关注机会 69

充满机会的世界 72

第5章 大数据颠覆传统医疗 79

医疗信息数字化：对误诊说不 82

打破“医学神话” 86

搜索：超级大数据的最佳伙伴 90

数据决策的成功崛起 93

第6章 专家与大数据天才的王者之争 101

友好的跨学科竞赛 103

一本“引发纷扰的小书” 108

要有数据支持，不能“画饼充饥” 109

枪和游泳池，哪个更危险 111

有趣的测验——预测正确率区间 111

摇晃过的可乐是不是会喷出来 113

大数据天才与专家能和平共处吗 115

避免往冰激凌上抹烤肉酱 116

给“断腿”事件找到安全出口 120

新型大数据天才的转变 122

第7章 大数据天才的崛起 127

数字化生活 129

大数据交易 133

走出“数据竖井” 134

大数据天才告诉你，为什么是现在 137

打造“神经元网络”的超级大数据天才 139

“我们不拍烂电影” 142

打赢“书名大战” 147

无处不在的“聪明的灰尘” 151

第8章 谁将是受损者 153

小山羊能阻止偷车贼吗 155

教育界的激烈论战 158

我是谁，摆设吗 161

“小山羊”的反击 162

让人肃然起敬的“摆设” 164

你会从大数据天才那里买二手车吗 167

Epagogix的烦恼 168

当心大数据天才的礼物 171

正视大数据分析的歧视 172

没有隐私——忘了它 173

谁是约翰·洛特（John Lott） 178

天才犯错了该怎么办 181

第9章 大数据思维与决策的美好未来 189

和安娜一起思考 191

未来的女人／男人 193

你了解教授给学生打分的习惯吗 198

可能的群体领袖 199

男性和女性的智商对决 201

帮助新手妈妈生出聪明的宝宝 204

时刻关注女性健康 208

在大数据时代安居乐业 210