本书共14章, 分为基础理论和实战实例两大部分, 包括数据挖掘与数据分析、数据应用、数学建模与仿真以及深度学习四大主题。第1篇 (第1-4章) 聚焦于数据挖掘与数据分析, 详细介绍R语言的基础语法、函数以及面向对象编程的基本概念, 重点内容包括数据分析、数据挖掘、网络爬虫、数据持久化处理以及ggplot2绘图等; 第Ⅱ篇 (第5-8章) 侧重于数据应用, 主要分析二维及三维数据处理、RMarkdown、Shiny应用以及R包开发流程; 第Ⅲ篇 (第9-10章) 针对数学建模与仿真, 讲述数学建模的基本方法以及如何通过数值仿真得到数学模型的解或近似解; 第Ⅳ篇 (第11-14章) 则是深度学习, 着重介绍K近邻算法、贝叶斯统计分析、支持向量机以及张量流深度学习技术。