大数据时代，数据已成为社会与组织的重要资产，人们对于海量数据的挖掘与运用，可提取更多价值信息以辅助组织的管理决策。统计学是关于数据收集、整理、分析、展示及解释的一门科学，分为理论统计学和应用统计学。管理统计学是管理学与统计学的结合，属于应用统计学的一个分支。哈佛大学教授霍华德·温斯顿（Howard Winston）在20世纪50年代指出，管理活动应该以事实为基础，以数据为支撑，统计方法是管理决策的重要工具，有助于管理者制定科学的决策方案。管理统计学侧重数据的基础价值，发挥统计方法的管理决策服务功能，强调管理者应具备统计学思维并掌握数据分析技能。因此，本书编写主要突出四个特点：

第一，坚持以解决管理问题为导向。根据管理实践中产生的问题，引出所适用的统计方法，介绍统计原理与应用条件，结合实际案例展开统计分析，最终实现结论解释与问题解决。

第二，注重内容完整与逻辑清晰。本书的逻辑结构与章节安排，体现了管理数据收集和分析的全过程：首先收集数据；其次对数据进行预处理；再次基于样本数据展开描述性统计分析，包括统计量和可视化技术；然后根据概率论中的抽样分布理论，由样本统计量推断总体参数，包括区间估计和假设检验；此外，结合多元数据，运用方差分析、回归分析、列联分析以展示变量间关系，运用主成分分析和因子分析以在低维空间下进行个体比较和分析，运用聚类分析和判别分析进行个体归类；最后，针对动态数据，进行时间序列分析。

第三，强化内容实用性和可操作性。着重统计原理的严谨表述，淡化理论推导。介绍各统计方法的适用条件和注意事项，保证其正确选取与应用。基于SPSS软件展示统计分析过程，并详细解读软件输出结果，以提升学生运用统计方法解决实际问题的动手能力。在思考与练习部分，相关习题均来自管理实际需求。

第四，突出大数据的时代背景。比如，在介绍统计方法在管理实践中的应用时，定义全新的应用场景。在介绍数据预处理时，增加数据挖掘领域常用的预处理技术。第三章和第四章描述统计的内容非常全面，以体现其在大数据时代的重要应用价值。

朱梅红，首都经济贸易大学统计学院副教授，博士，硕士生导师。研究方向：数据挖掘，试验设计、因果推断。多年讲授多元统计、统计预测与决策、试验设计、统计学、数据挖掘等课程。出版学术专著1部。作为项目主持人主持教育部人文社科规划基金项目一项、北京市教委社科规划项目一项，主持或参与完成其他项目多项。在CSSCI、EI等国内外重要期刊发表学术论文10余篇。

刘程程，首都经济贸易大学统计学院副教授，博士，硕士生导师。研究方向：金融时间序列分析，金融风险管理。讲授统计学、金融统计分析、风险理论分析等课程。出版学术专著1部。作为项目主持人主持国家社会科学基金青年项目一项、国家统计局全国统计科学研究优选项目一项，参与完成其他项目多项。在CSSCI与SSCI等国内外重要期刊发表学术论文10余篇。