摘要：该书基于大数据时代数据处理需求，聚焦应用统计专业硕士培养，结合传统统计学理论与大数据特性构建知识框架。全书以数据整理逻辑为主线，系统阐述抽样方法、异常值检测、变量选择等关键技术，涵盖单变量及多变量数据可视化方法，并延伸至高维数据、空间数据展示及图形优化原则。通过案例解析呈现探索性分析全流程，涉及时空扫描、回归模型等空间数据分析方法，强调计算机语言在数据实践中的应用。内容适用于统计专业硕士、高年级本科生及跨领域从业人员的数据分析需求。