理解数据最有力的工具是良好的对话。现实中，如果数据分析师和管理者使用不同语言，拥有完全不同的观点，或者对彼此的方法和约束条件缺乏了解，那么双方将难以就数据达成共识。
本书旨在帮助读者建立一种称为数据流利度的技能，掌握一系列有效的数据分析交流技巧，使其能够清晰、准确地表达数据的含义并挖掘数据潜在的价值。
本书通过理解数据和数据交流两大模块，详细介绍有关数据概念、数据处理、数据建模以及数据展示等技能知识，在各章中以数据对话的形式将读者带入实际情境中，并辅以大量的图、表和数据以及相应的总结，以更加形象地帮助读者清晰地讨论数据。本书还关注如何有效地将数据结果传达给其他专业或非专业技术人员，以便更好地与他人分享和探讨数据。

程絮森，中国人民大学信息学院教授、博士生导师，数字经济与商务协作实验室主任，英国曼彻斯特大学商学院信息学博士，中国信息经济学会常务理事。
主讲“电子商务规划与管理”“电子商务案例”等课程。主要研究方向为电子商务和信息管理，在MIS Quarterly、Journal of Management Information Systems等国际期刊发表论文多篇，曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖（人文社科）、北京市高等教育教学成果奖等，主持国家自然科学基金组织间国际合作项目、面上项目、青年项目等多项。

引言 你的数据流利度指南
你将学到什么？
章节概述
每一章是如何组织的
第一部分 认识数据
第1章 如何提高你的数据流利度：克服分析焦虑
你将学到什么？
什么是分析焦虑？
你为什么要在意？
是什么导致了分析焦虑，又是什么减少了分析焦虑？
关键要点
陷阱
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第2章 理解统计数据：全面了解你的数据
你将学到什么？
我的数据有何不同？一个关于范围的离奇故事
关键要点
陷阱
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注释
第3章 用数据模拟世界：预测结果
你将学到什么？
线性关系
了解预测模型的工作原理
如何推广你的结果
显著效应和重要效应之间的区别
关键要点
陷阱
更多资源
第4章 理解复杂的关系：询问时间和原因
你将学到什么？
关键要点
陷阱
更多资源
第5章 细分世界：差异造就不同
你将学到什么？
聚类分析的工作原理
统计学上的相似性
可视化组
集群的注意事项
关键要点
陷阱
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第6章 检测数据失真：每个人都应该知道的分析偏差
你将学到什么？
数据收集偏差
数据分析偏差
数据沟通和使用偏差
关键要点
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第二部分 与数据交流
第7章 提出关于数据的正确问题
你将学到什么？
与数据来源和数据质量有关的问题
与数据分析有关的问题
与应用有关的问题
建设性地提出问题
关键要点
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第8章 如何对数据进行可视化设计：图表指南
你将学到什么？
整理：视觉清晰度的艺术
强调：突出显示图表的主要信息
参与：以交互方式吸引数据的受众
赋予意义：使数据具有相关性的八种方法
不失真：图表设计中应避免的问题
关键要点
陷阱
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注释
第9章 数据叙事画布：呈现数据的五个神奇要素
你将学到什么？
数据叙事画布
仪表盘示例
关键要点
陷阱
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第10章 在他人面前使用分析软件工作
你将学到什么？
“演示恶魔”：软件和分析演示是怎样失败的
设计好的演示：从“什么？”到“哇！”！
关键要点
陷阱
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第11章 用数据传递坏消息：如何将挫折转化为动力
你将学到什么？
关键要点
陷阱
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第12章 处理数据分歧：围绕数据争论
你将学到什么？
围绕数据的辩论过程
关键要点
陷阱
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第13章 下一步是什么？保持数据流利度
你将学到什么？
关键要点
更多资源
参考文献