本书以读者为中心，以学习效果优选化为导向，通过“学前想、学中思、学后悟”，想一想有哪些要解决的问题，思一思分析问题的具体方法，悟一悟方法背后蕴含的思维方式与哲理，力求使读者达到领悟思想的目的。在学完相应内容后，通过“练中究，练中探”，使读者在解决实际问题的过程中进一步理解概念、掌握原理、学会应用，探讨深层次的前沿或热点问题。
本书在编写过程中，充分遵循人的认知规律，沿着“发现问题、分析问题与解决问题”这条主线，按照初级数据分析师对数据分析能力的规格要求，从数据收集、数据准备、数据可视化、描述性分析、推断性分析、时间序列分析以及数据报告撰写等方面展开讨论。

章 数据分析导论
节 数据及其分类
第2节 数据的价值与获取
第3节 数据分析的基本问题
探究 大数据如何改变我们的生活
第2章 数据分析准备
节 数据收集
第2节 数据存储
第3节 数据预处理
第4节 数据预处理的R软件实现
探究 大数据背景下抽样技术的发展趋势
第3章 数据可视化
节 数据可视化简介
第2节 单变量数据可视化
第3节 多变量数据可视化
第4节 空间数据可视化
第5节 数据可视化的R软件实现
第6节 数据可视化的注意事项
探究 数据可视化是怎么转换为生产力的
第4章 数据的描述性分析
节 描述性分析概述
第2节 数据的集中趋势分析
第3节 数据的离散程度分析
第4节 数据的偏度与峰度
第5节 数据分布的图形描述
第6节 描述性分析的R软件实现
探究 高考成绩的描述性分析
第5章 样本数据的推断性分析
节 统计量与抽样分布
第2节 总体参数的估计
第3节 总体参数的假设检验
第4节 方差分析
第5节 推断性分析的R软件实现
探究 大数据背景下还需要推断性分析吗
第6章 相关分析与回归分析
节 相关分析
第2节 一元线性回归分析
第3节 多元线性回归分析
第4节 可化为线性回归的非线性回归分析方法
第5节 相关分析与回归分析的R软件实现
探究 如何正确运用线性回归模型
第7章 时间序列数据分析
节 时间序列数据概述
第2节 时间序列数据的长期趋势分析
第3节 时间序列数据的季节性分析
第4节 时间序列数据的循环分析
第5节 时间序列的预测
第6节 时间序列分析的R软件实现
探究 如何分析身边的时间序列数据
第8章 数据分析报告
节 数据分析报告及其类型
第2节 普通数据分析报告的写作
第3节 学术研究报告的写作
第4节 数据分析应用案例
探究 怎样才能撰写一份好的数据分析报告
附录1 BDA数据分析职业技能等级规范
附录2 BDA数据分析师《数据分析》考试大纲
附录3 BDA数据分析师《数据分析》考试题型示例
附录4 数据与R程序等相关资源下载
参考文献