本書は，データを分析して背後にあるメカニズムを解釈したり，データに基づいた意思決定や問題解決を行う際に，分析者が知っておかなければならない知識をわかりやすく網羅的に解説した教科書です。データ分析が上手くいくかどうかは，分析手法の技術だけでなく，データの質や扱い方，解釈の方法にも大きく影響を受けます。しかし，実践的にデータや分析の質を高く保ち，間違った解釈をしないための知識について，わかりやすくまとまった入門書はまだまだ少ないのが現状です。
本書では，各種分析手法をただ網羅するだけでなく，データのばらつきやバイアスに関する基礎知識，データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学，サンプリングの方法と理論，データハンドリングのノウハウ，各種分析の考え方，データの解釈における認知バイアスや数理モデリングのポイント，システム運用時に発生する問題など，非常に幅広い視点でデータ分析者が知っておかなければならない知識を整理し，平易に解説することを目指しました。
記述については，本質的な考え方の部分に特に重点を置き，数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。興味深い事例もふんだんに紹介することで，読み物としての面白さも追求しています。データサイエンティストを目指す方はもちろん，（任意の分野の）研究でデータを分析したい学生の方，データ分析について深く知りたいビジネスマンの方にも楽しんでいただけると思います。
