整书分为四个部分：
第一部分谈数据的展现，即一般意义上的统计图形。
第二部分谈利用数据帮助推断和建模，提到了统计检验、量纲分析、分布、最小二乘等内容。
第三部分谈对数据的计算和挖掘，提到模拟、聚类、主成份分析。
第四部分谈数据的分析应用，提到商业智能、时间价值等经济概念、预测算法以及一些经验之谈。
这本书在导论中就谈到了一些有趣而重要的观点，例如：
Simple is better than complex
Understanding is more important than technique
Think more, work less.....
这些话和数据分析的业界共识是一样的，也就是说数据分析本身不能解决问题。需要有正确的行业理解来提出正确的问题，然后以此来构建合适的指标收集数据，在理解问题和数据的基础上，再谈算法的选择和结果的解读。问题、数据、模型是三位一体的。甚至有时候数据和算法都不是最重要的，因为在我们世界中，有一些重要的东西是无法测量的。
当然这本书也不是十全十美，因为想谈太多的东西，所以写得不会很细，好在每章后面都有推荐进一步阅读书目。而且目标读者是一些缺乏统计背景的程序员，所以统计知识有些初级，编排有些随意。在软件方面，我本来以为它会详细介绍的，其实它只是蜻蜓点水，比较杂乱，要是能只专注一两种软件就好了。
尽管如此，仍然是值得花时间看看这本导论性质的书。最后，如果你的时间真的不多，只看导论和附录就很有收获了。附录中对数据分析的软件和所需技能的评论真得很棒。而且各位也知道，我所推荐的书都是读过的，质量还是有保证的。
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