本书围绕数据分析流程展开，包含数据获取、数据描述、数据推断、数据建模四个模块。在数据获取模块，本书重点介绍了传统调查、网络调查、网络挖掘三种数据获取方式，并介绍了数据预处理方法，包括数据清洗、数据转换、数据整理等；在数据描述模块，本书从绘制统计图、编制统计表、计算概括性数据等方面来介绍如何描述数据的数字特征和分布规律；数据推断模块具体包括参数估计和假设检验两部分；在数据建模模块，本书介绍了如何根据数据类型选择恰当的统计模型，具体包括线性回归、方差分析、协方差分析、Logit回归、定序回归和泊松回归。为了帮助读者更好地理解和应用统计学理论和方法，本书在各章均设计了与章节内容相对应的实验案例，并给出了R语言的实现过程和结果解读。
本书可以作为高等学校经管类本科生的统计学教材，也可以作为其他相关专业本科生或有关统计工作者的学习参考书。
