本书主要介绍了统计与数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗和加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及编制数据分析报告等内容。
本书采用理论结合实践的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析，不仅提高了读者学习的积极性，而且让读者更容易理解数据分析的方法。通过对本书的学习，读者可以轻松掌握各种常用数据分析的方法和技巧，同时也能掌握如何利用Excel完成数据分析的工作，更重要的是可以直接将所学知识应用到实际中。
本书可作为高等院校和高等职业院校数据科学与大数据技术、统计学、市场营销、工商管理、电子商务、商务数据分析与应用等专业统计与数据分析课程的教材，也适合企业的管理者和数据分析人员，以及对数据分析有兴趣的读者参考。另外，本书也可以用作企业内部的数据分析培训教材。

第1章 大数据时代的统计与数据分析
1.1 什么是统计
1.1.1 统计与统计学
1.1.2 统计学中的基本概念
1.2 认识数据分析
1.2.1 数据分析的目的
1.2.2 数据分析的基本思维
1.2.3 数据分析的常用方法
1.2.4 数据分析的一般流程
1.3 课堂实训——体验数据分析的过程
1.3.1 实训目标及思路
1.3.2 操作方法
1.4 课后练习
第2章 数据采集
2.1 数据的类型与来源
2.1.1 数据的类型
2.1.2 数据的来源
2.2 数据采集的流程与方法
2.2.1 数据采集的流程
2.2.2 数据采集的方法
2.3 常用数据采集工具
2.3.1 生意参谋
2.3.2 京东商智
2.3.3 店侦探
2.3.4 八爪鱼采集器
2.3.5 火车采集器
2.4 课堂实训——使用八爪鱼采集招聘数据
2.4.1 实训目标及思路
2.4.2 操作方法
2.5 课后练习
第3章 数据处理
3.1 数据清洗
3.1.1 缺失值修复
3.1.2 错误值修复
3.1.3 逻辑错误修复
3.1.4 统一数据格式
3.1.5 清理重复数据
3.2 数据加工
3.2.1 数据分列
3.2.2 数据排序与筛选
3.2.3 数据行列的转换
3.2.4 数据计算
3.2.5 数据汇总
3.2.6 数据提取
……
第4章 描述性统计分析
第5章 抽样估计分析
第6章 统计指数分析
第7章 相关与回归分析
第8章 时间序列分析
第9章 数据可视化展现
第10章 编制数据分析报告
附录 正态分布分位数表