◎開創學習統計學的「最小阻力之路」：
鎖定「學校或公司需要統計分析，自己卻不知從何著手」、「雖讀過基本入門書籍，實際分析時卻不知該選哪種手法」讀者群，提供「極簡運用法」。
◎11大章節，從基礎到運用層層遞進：
從【機率分配】→【信賴區間估計】→【假設檢定】→【變異數分析與多重比較】→【貝氏統計學與大數據】……共11大章節，從基礎到應用，創造學習統計學的最短路徑。
◎圖鑑式內頁，將抽象觀念畫作具象解析：
透過大量的圖表和插圖，將難以理解的觀念化作具象圖解，配合補充專欄全面性架構基礎知識，紮穩飛越前的地基。
前些日子，紐約時報送給即將畢業的大學生一篇報導，標題如下：
「今天我只對即將畢業的你們說一句話，那就是『統計』。」
Google首席經濟分析師提及「今後十年最有吸引力的工作將是Statistician（統計專家）。」
馬雲說：「中國極端缺乏大數據人才。」
事實上眾所周知包含Google在內，
全球頂尖企業如微軟、IBM等早已展開相關人材的爭奪戰。
物聯網、雲端運算、大數據分析等技術的結合，揭開新時代的序曲，
而奠定這一切的統計學，確實是未來10年的最熱技能。
將場景轉回現在，試想在公事中，是否經常碰到類似問題：
●為什麼A項開發案如石沉大海，B項卻一擊即中？
●為什麼甲款商品庫存堆積如山，乙款卻長銷熱賣？
●為什麼有些人投資有去無回，有些人卻穩操勝券？
統計專家在以「常理」判斷，做出決定前，
以科學數據免除被「表象」、「套路」帶走的陷阱，
用數字明確回答：成功經驗到底是否可信？哪裡可能是隱蔽的陷阱？失敗的原因為何？
平均數／離散分位數／變異數／釣鐘型分配／常態分配／Poisson分配／
替代常態分配／信賴區間／虛無假設／對立假設／獨立雙樣本／不劣性試驗／
重複檢定／魏克生符號檢定／迴歸分析／殘差分析／多元迴歸分析……
以上提及的名詞，就是能確實分析，找出通往成功階梯的工具。
本書透過簡明圖解，釐清統計學背後的科學機制，掌握從數據中獲取真知的技巧。
由日本兩位大學教授聯手，以清晰而簡單的圖象化教學層層遞進：
【敘述統計學】→【機率分配】→【推論統計學】→【信賴區間估計】→【假設檢定】
【變異數分析與多重比較】→【無母數分析方法】……
共11大章節，鎖定「學校或公司需要統計分析，自己卻不知從何著手」、
「雖讀過基本入門書籍，實際分析時卻不知該選哪種手法」等目標讀者群，
為其提供最容易消化的方法，開創學習統計學「最小阻力之路」。