책머리에 : 제4차 산업혁명 시대, 개인과 기업은 어떻게 대응할 것인가? = 5 
CHAPTER 1 나는 왜 알파고의 완승을 예견했는가? 
  이세돌 9단이 패배할 수밖에 없는 이유 = 19
  왜 바둑은 인공지능의 위대한 도전인가? = 21
  알파고의 구조 = 23
  알파고와 판후이의 대결 = 26
  알파고를 업그레이드하다 = 31
  알파고를 만든 천재 과학자들 = 33
  알파고와 이세돌의 대결은 불공정했는가? = 37
  인공지능의 미래 = 40 
CHAPTER 2 숫자가 정보다 
  확률적 선택의 문제 = 47
  선험적 확률: 카지노에서 돈을 따는 방법 = 49
  경험적 확률: 벤포드 법칙으로 탈세를 막다 = 55
  주관적 확률: 로버트 루커스의 ''합리적 기대 이론'' = 58 
CHAPTER 3 숫자로 가득한 세상 
  확률의 함정 = 65
  도박사의 오류: 독립적인 사건과 종속적인 사건 = 68
  유용성의 오류: ''머피의 법칙''과 ''머피의 오류'' = 73
  우연의 일치는 있다 = 77 
CHAPTER 4 숫자의 편견 
  문맹보다 무서운 ''수맹'' = 85
  빅데이터 분석 전략 = 89
  정규직이 된 설렁탕집 아르바이트생 = 91
  중고차 매매단지 시설 개선안 = 93
  이혼을 점치는 수학자 = 96 
CHAPTER 5 숫자를 어떻게 사용할 것인가? 
  숫자에 길들여진 세상 = 103
  매카시즘과 어림수 = 105
  악마의 숫자 = 110
  시위대의 숫자가 왜 다를까? = 114
  숫자에 대한 무지 = 117
  숫자의 권력 = 120 
CHAPTER 6 ''그래프의 함정''에 빠지지 마라 
  빅데이터를 시각화하라 = 127
  숫자를 어떻게 그래프로 그릴까? = 131
  그래프는 사실을 어떻게 왜곡하는가? = 136
  그림도표의 왜곡과 과장 = 146
  그래프는 진실을 말해야 한다 = 152 
CHAPTER 7 ''퍼센트의 함정''에 빠지지 마라 
  퍼센트란 무엇인가? = 157
  ''대할인 판매''의 비밀 = 159
  스탈린은 왜 목표 달성률을 거짓말했는가? = 161
  퍼센트의 마술 = 165
  "67퍼센트를 조심하라" = 168
  퍼센트의 소수점 = 171
  퍼센트와 퍼센트포인트 = 173 
CHAPTER 8 ''평균의 함정''에 빠지지 마라 
  평균이란 무엇인가? = 181
  산술평균, 중앙값, 최빈수 = 183
  평균 연봉의 비밀 = 187
  산술평균의 비밀 = 190
  평균을 어떻게 볼 것인가? = 192
  평균적인 사람은 없다 = 195 
CHAPTER 9 ''비교의 함정''에 빠지지 마라 
  비교의 심리학 = 201
  비교를 어떻게 할 것인가? = 204
  비교 대상의 크기가 같아야 한다 = 208
  이혼을 하면 빨리 죽는가? = 210
  권장소비자가격의 함정 = 213
  빅데이터 시대의 데이터 분석 능력 = 216 
CHAPTER 10 원인과 결과를 어떻게 해석할까? 
  담뱃값이 오르면 흡연율이 낮아질까? = 221
  인중이 길면 오래 살까? = 224
  치마 길이가 짧으면 경기가 좋아질까? = 226
  대학을 졸업하면 소득이 높을까? = 230
  원인은 다른 곳에 있다 = 233 
CHAPTER 11 통계를 어떻게 해석할 것인가? 
  여론조사로 여론을 알 수 없다? = 241
  최악의 선거 여론조사 = 245
  질문이 여론조사를 왜곡한다 = 249
  여론조사를 어떻게 해석할 것인가? = 253 
CHAPTER 12 통찰은 어떻게 탄생하는가? 
  창의성은 분석에서 싹튼다 = 261
  케플러의 법칙은 어떻게 탄생했는가? = 266
  직관의 탄생 = 272
  분석 역량을 어떻게 키울 것인가? = 274
  분석 역량을 어떻게 습관화할 것인가? = 277 
CHAPTER 13 우리는 빅데이터를 어떻게 활용했는가? 
  연애에서 결혼까지 문자메시지가 어떻게 변화하는가? = 283
  윌 스미스의 할리우드 성공 방정식 = 286
  수학의 힘으로 패턴을 발견한 멘델 = 289
  최초로 의무기록표를 만든 나이팅게일 = 293 
CHAPTER 14 기업은 빅데이터를 어떻게 활용했는가? 
  하림의 닭 무게 측정과 예측 = 299
  유유제약의 리포지셔닝 전략 = 303
  넷플릭스의 영화 추천 엔진, 시네매치 = 307
  스펙 버린 구글의 채용 혁명 = 311
  카지노업계에서 대박을 터뜨리다 = 314 
주 = 319