本书专注于帮助业务人员，基于业务问题，如何搭建分析框架，理清分析思路，按照标准分析步骤，在对数据进行恰当的预处理后，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具，对数据进行分析，并对分析结果进行可视化，以及符合业务的解读，最终，帮助业务人员做出合适的业务判断和准确的业务策略。第Ⅰ部分：基础入门篇。这一部分主要介绍大数据的基本知识。从其基本概念出发，理清数据的本质，理解数据决策的底层逻辑。第Ⅱ部分：统计分析篇。这一部分主要讲授数据分析的基础知识，包括数据分析的标准过程、分析框架、分析方法、数据可视化、分析工具等等。面对具体的商业问题，首先要构建起数据分析的整个框架结构，才不至于迷失在数据分析的各项技术中，才能够从大量的分析技术中选取最合适的分析方法来解决你的业务问题。第Ⅲ部分：影响因素篇。影响因素分析，也叫做相关性分析，用来探索两个事物之间的相互影响、相互制约的关系。这些方法，包括相关分析、方差分析、列联分析（卡方检验），可以帮助我们做根因分析，寻找影响业务的关键因素。第Ⅳ部分：统计推断篇。统计推断，即研究如何利用有限的样本数据推断总体特征的方法。了解随机变量在不确定性中的确定性（统计规律），掌握各种事件发生的概率分布特征，利用事件概率来进行业务判断和决策，利用样本特征对总体特征进行参数估计，进行假设检验等等，这在制造业的产品质量评估、保险精算等领域使用较多。本书适合用数据分析来解决实际业务问题的读者阅读。