本书分两部分共7章, 第一部分 (第1-4章) 是数据分析基础, 包括大数据基本分类、量级、计算与类型, 网络、遥感与文件大数据的获取方法, 数据仓库模型、流程与关键技术, 数据清洗、集成、变换与归约等数据处理方法; 第二部分 (第5-7章) 是数据分析核心与拓展, 包含基本统计性分析方法、多维数据可视化分析、相关分析方法与邻近性分析, 格兰杰因果检验、结构因果模型与基于双重机器学习的因果推断, 文本大数据的处理、可视化、情感分析、相似度度量与主题建模等。