本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养相结合，同时每个项目的结尾加入了课程思政的案例，并配有微课、课件、教案、习题、数据等教学资源，能够满足课堂教学的需求。本书既可以作为高职高专财经类专业数据分析课程的教学使用，也可以作为数据分析工作者的日常参考用书。

项目一 大数据概述与SPSS基础知识
任务一 了解大数据
任务二 认识大数据应用与安全
任务三 了解SPSS统计软件
本章小结
技能训练
项目二 数据文件的建立与数据处理
任务一 定义变量属性
任务二 获取外部数据
任务三 数据处理
本章小结
技能训练
项目三 数据的描述性分析
任务一 认识变量类型
任务二 认识描述统计量
任务三 用SPSS进行描述性统计
任务四 认识频数分析
任务五 用SPSS进行频数分析
本章小结
技能训练
项目四 抽样推断与参数估计
任务一 认识抽样推断
任务二 认识抽样误差
任务三 认识抽样方法
任务四 认识参数估计
任务五 用SPSS进行抽样推断
本章小结
技能训练
项目五 数据可视化分析
任务一 认识统计图
任务二 用SPSS进行统计图的绘制
本章小结
技能训练
项目六 假设检验
任务一 了解假设检验
任务二 掌握假设检验的流程
任务三 用SPSS进行假设检验
本章小结
技能训练
项目七 相关分析
任务一 认识变量间的相关关系
任务二 用SPSS进行散点图的绘制
任务三 用SPSS进行相关系数的测定
任务四 认识偏相关分析及其SPSS方法
本章小结
技能训练
项目八 线性回归分析
任务一 认识一元线性回归分析
任务二 用SPSS进行一元线性回归分析
任务三 认识多元线性回归分析
任务四 用SPSS进行多元线性回归分析
本章小结
技能训练
项目九 时间序列分析与统计预测
任务一 认识时间序列与因素分解
任务二 认识时间序列的指标分析
任务三 运用时间序列进行统计预测
任务四 用SPSS进行时间序列分析与统计预测
本章小结
技能训练
项目十 编制数据分析报告
任务一 认识数据分析报告
任务二 编制数据分析报告
本章小结
技能训练
附录 正态分布分位数表
参考文献