제1부 기술통계
제1장_ 주스의 양은 얼마나 되나? - 도수분포표·히스토그램·평균·분산·표준편차
1-1 | 도수분포표를 작성하자
1-2 | 히스토그램을 작성하자
1-3 | 평균, 분산, 표준편차
1-4 | 변동계수

제2장_ 가게를 찾는 손님이 250명 이상일 확률은 얼마일까? -
데이터가 존재하는 범위를 추정한다
2-1 | 정규분포
2-2 | 표준정규분포
2-3 | 표준정규분포표를 보는 법
2-4 | 표준화

제2부 추리통계
제3장_ 매출이 감소하는 원인을 찾아라 - 표본조사
3-1 | 표본조사가 뭐지?
3-2 | 표본조사를 하는 순서
3-3 | 무작위 추출이 뭐지?
3-4 | 엑셀을 이용하여 무작위 추출을 한다

제4장_ 100명의 데이터에서 10만 명의 고객을 생각한다 - 모평균의 점추정
4-1 | 모평균을 추정하려면 표본평균을 이용하자
4-2 | 표본분포
4-3 | 표본분포를 작성하자
4-4 | 표본분포의 평균
4-5 | 표본분포의 분산

제5장_ 구매 금액의 폭을 추정한다 - 구간추정
5-1 | 구간추정
5-2 | 표본분포의 성질
5-3 | 표본평균이 95%의 확률로 포함되는 구간
5-4 | 모평균을 구간추정한다
5-5 | 모평균의 구간 추정 공식을 활용하는 방법

제6장_ 표본수가 작을 때는 어떻게 할까? - t-분포
6-1 | 표본수가 작으면 무슨 일이 일어날까?
6-2 | t -분포를 이용하는 방법
제7장_ 40대 남성이 한 달 동안 보내는 문자 건수는? - 계적 검정
7-1 | 통계적 가설검정의 구조
7-2 | 가설검정의 과정

제3부 다변량 분석
제8장_ 고객 만족도 조사는 어떻게 해석해야 할까? - 상관계수
8-1 | 데이터 사이의 관련성이 뭐지?
8-2 | 두 데이터 사이의 관련성을 산포도를 보고 판단한다
8-3 | 두 데이터 사이의 관련성을 상관계수를 보고 판단한다
8-4 | 상관계수 도출 방법
8-5 | 고객 만족도 조사에서 상관계수를 이용한다
8-6 | 두 데이터 사이의 관련성을 볼 때 주의할 점

제9장_ 기온과 아이스크림 판매량의 뜨거운 관계 - 회귀분석
9-1 | 회귀분석의 기본적 생각
9-2 | 직선을 식으로 표현한다
9-3 | 회귀분석으로 직선을 긋는다
9-4 | 아이스크림의 판매량을 기온을 이용해 예측한다
9-5 | 점포 면적으로 매출액을 예측한다
9-6 | 단순회귀분석과 다중회귀분석
9-7 | 광고비와 판촉비로 판매 상자 수를 예측한다
9-8 | 회귀분석을 할 때 주의할 점

제10장_ 텔레비전 광고와 신문 광고의 최적 조합을 찾아라 - 수량화이론 I류
10-1 | 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하자
10-2 | 1과 0 데이터를 대상으로 회귀분석을 한다
10-3 | 수량화이론 Ⅰ류가 뭐지?
10-4 | 수량화이론 Ⅰ류를 이용한 예측 식 도출 방법
10-5 | 설문조사를 분석한다
10-6 | 양적 데이터와 질적 데이터를 이용하여 예측한다

제11장_ 설문조사로 신상품 개발의 힌트를 찾아라 - 컨조인트 분석
11-1 | 컨조인트 분석이 뭐지?
11-2 | 컨조인트 분석에서 사용하는 용어
11-3 | 컨조인트 분석 과정
11-4 | 컨조인트 분석으로 도출된 결과에 대하여
11-5 | 컨조인트 분석을 할 때 주의할 점
11-6 | 예측하려는 데이터가 질적 데이터일 경우 예측 기법은?

보충설명 | Excel 조작 방법에 대하여