本教材主要以统计学的理论与方法为基础，以数据为中心，结合Excel和SPSS工具系统介绍了数据分析的技术与方法，主要内容包括数据的分类、整理、分析、可视化等方面。 教材的编写主要围绕统计学的内容展开，包括数据的收集与整理、数据的描述、统计推断、方差分析、相关与回归分析、非参数检验方法、时间序列分析、统计指数与因素分析、聚类分析、判别分析、因子分析等。 教材编写特点体现在如下三个方面：一是每章开始都有一个“实践中的数据分析”作为该章展开的引子，以问题导向吸引读者的学习兴趣；二是内容相对全面并且用了大众化的分析工具（EXCEL）作为分析数据的工具，促进教材的理论性和实践性的高度兼容；三是每章后增加一个“小知识”，介绍大数据背景下数据分析的现状和趋势，有利于学生在知识上的拓展。

第一章 绪论
实践中的数据分析1：认识数字世界的必备工具
第一节 统计数据的类型
第二节 统计数据的来源
第三节 统计数据分析的步骤
第四节 常用的数据分析工具
第五节 数据分析实践中的职业素养
小知识：数据分析师
思考与练习
第二章 数据的调查与整理
实践中的数据分析2：人口结构的演变
第一节 调查问卷
第二节 数据的处理
第三节 统计分组
第四节 数据的汇总技术
第五节 数据可视化
小知识：大数据可视化技术与工具
思考与练习
第三章 数据的描述性分析
实践中的数据分析3：拿什么反映代表性水平合适？
第一节 集中趋势分析
第二节 离散程度分析
第三节 数据分布的偏态与峰度
小知识：大数据与描述性分析
思考与练习
第四章 抽样与抽样分布
实践中的数据分析4：人事主管应如何确定入围标准？
第一节 随机抽样方法
第二节 一个总体参数推断时样本统计量的抽样分布
第三节 两个总体参数推断时样本统计量的抽样分布
小知识：赌徒输光定理
思考与练习
第五章 总体参数的抽样估计
实践中的数据分析5：估计新绩效方案的支持率
第一节 参数估计的基本原理
第二节 一个总体参数的区间估计
第三节 两个总体参数的区间估计
第四节 样本容量的确定
小知识：大数据时代还需要抽样推断吗？
思考与练习
第六章 总体参数的假设检验
实践中的数据分析6：新供应商管理体系提升了产品质量吗？
第一节 假设检验的基本原理
第二节 一个总体参数的假设检验
第三节 两个总体参数的假设检验
小知识：大数据与假设检验
思考与练习
第七章 方差分析
实践中的数据分析7：消费者对饮料口味有偏好吗？
第一节 方差分析概述
第二节 单因素方差分析
第三节 双因素方差分析
小知识：方差分析的应用场景
思考与练习
第八章 相关与回归分析
实践中的数据分析8：广告费用与销售额之间的关系
第一节 相关分析
第二节 一元线性回归分析
第三节 多元线性回归分析
第四节 非线性回归模型
小知识：大数据、相关与回归分析
思考与练习
第九章 非参数方法
实践中的数据分析9：数据服从正态分布吗？
第一节 列联表分析
第二节 中位数检验
第三节 正态分布检验
小知识：大数据与非参数方法
思考与练习
第十章 时间序列分析
实践中的数据分析10：改革开放的卓越成就
第一节 时间序列概述
第二节 时间序列的描述分析
第三节 趋势变动分析
第四节 季节变动分析
第五节 循环变动分析
第六节 时间序列的预测
小知识：大数据与时间序列分析
思考与练习
第十一章 统计指数
实践中的数据分析11：居民实际收入水平的变化
第一节 统计指数的概念与分类
第二节 综合指数的编制
第三节 平均数指数
第四节 指数体系与因素分析
小知识：股票价格指数
思考与练习
第十二章 聚类分析
实践中的数据分析12：心理健康咨询者的归类
第一节 聚类分析概述
第二节 相似程度的度量
第三节 系统聚类法
第四节 系统聚类案例及SPSS实现
小知识：大数据与聚类分析
思考与练习
第十三章 判别分析
实践中的数据分析13：针对客户类型定向营销
第一节 判别分析概述
第二节 判别分析的方法
第三节 判别分析案例及SPSS实现
小知识：大数据与判别分析
思考与练习
第十四章 因子分析
实践中的数据分析14：文理科的划分依据是什么？
第一节 因子分析概述
第二节 因子分析的一般模型
第三节 因子模型求解与因子提取
第四节 因子分析案例及SPSS实现
小知识：大数据与因子分析
思考与练习
附表1 随机数字表
附表2 标准正态分布累积概率表
附表3 标准正态分布分位数表
附表4 t分布双侧临界值表
附表5 X2分布右侧临界值表
附表6 F分布右侧临界值表
习题参考答案
参考文献