제1장 데이터 분석에는 확실한 규칙이 있다: 분석 목적·데이터 형식

1-1 목적의 명확하가 데이터 분석을 성공으로 이끈다
1-2 분석 목적에 맞는 데이터의 분석 방법을 알아보자
1-3 수집한 데이터를 적절한 형식으로 입력하자

제2장 데이터 분석은 시각화부터 시작하자: 도수분포표·히스토그램

2-1 데이터를 구분하면 전체 이미지가 보인다 - 도수분포표 작성
2-2 전체 이미지를 시각화하여 특징을 잡자 - 히스토그램 작성

제3장 라이벌과의 차이는 수치로 나타내자: 평균값·중앙값·표준편차·분산

3-1 대푯값을 사용해 집단의 특징을 수치로 나타내자
3-2 그래프화에 의한 시각화의 함정
3-3 분포 형태를 통해 집단의 성질을 파악하자
3-4 분포의 흩어진 정도를 수치로 나타내 보자

제4장 레벨업의 출발점은 자신의 위치를 아는 것부터: 순위·편차치·ABC 분석

4-1 평균과 표준편차로 평가 기준을 확인하자
4-2 순위나 범위를 구해 목표 설정에 도움을 얻자
4-3 전체에서 차지하는 비율을 바탕으로 타깃을 잡자

제5장 관계에서 문제 해결의 실마리를 얻다: 상관관계·회귀분석·중회귀분석

5-1 관계의 강도를 시각화하거나 수치화하자
5-2 회귀분석으로 예측해보자
5-3 중회귀분석으로 예측해보자

제6장 트렌드나 계절 변화로 미래를 예측한다: 시계열 분석

6-1 트렌드와 계절 변동을 발견해 매출 예측에 도움을 얻자

제7장 수치의 차이가 정말 의미있는지 확인한다: 평균값 차이 검정·분산 차이 검정

7-1 상품 평가에 차이가 있는지를 검정하자
7-2 모집단이 정규분포하지 않는 경우 평균값 차이의 검정은
7-3 상품 평가의 흩어진 정도에 차이가 있는지를 검정하자

제8장 예측에 도움이 되는 것은 어떤 요인인가 판별한다: 독립성 검정·상관 검정·중회귀분석 검정

8-1 성별에 따라 인터넷 광고의 영향력이 다른지를 알아보자
8-2 부동산의 넓이와 집세에 상관관계가 있는지 검정하자
8-3 부동산 정보로 집세를 설명할 수 있는지 검정하자