●第一章 理解體育市場
第二章 運動員評估
第三章 球隊排名
第四章 預測比分
第五章 制定比賽日決策
第六章 制作消息
第七章 推廣品牌和產品
第八章 實現收入增長
第九章 管理財務
第十章 做假設遊戲
第十一章 使用體育數據
第十二章 在分析上競爭
附錄A 數據科學方法
附錄B 職業聯盟和球隊
參考文獻

《體育分析與數據科學——用方法和模型制勝》通過對體育產業經濟學、市場營銷、管理、績效評價和競爭分析等方面的實例進行分析，能夠非常完整和實用地指導體育數據科學和建模教學。
美國西北大學預測性分析項目的教務主任托馬斯.W．米勒展示了如何使用衡量個人績效和球隊績效的高級指標來判斷運動員個人和球隊的競爭地位，並更準確地預測其未來表現。
米勒的建模技術借鋻了經濟學、會計學、金融學、貝葉斯經典統計、機器學習、仿真和數學編程等方法。米勒通過真實案例，使用R與Python完整示例程序來展示這些建模技術。
對於想要認真研究和準確分析球員、球隊和體育企業績效的學生、教師、體育分析師、體育迷、培訓師、教練、球隊和體育企業的經理來說，《體育分析與數據科學》一書都將是寶貴的資源。同時，該書對所有想要通過熟悉和可觸及的體育應用培養技能並學習分析和數據科學的學生也很有價值。