全书是作者公众号的文章的精选，文章都还比较下功夫，但是集结起来看不够全面系统，有的还略显重复。
书中有一些图表的使用技巧，简单介绍了回归分析和机器学习，还有一部分是中文文本分析的案例。
所有的案例都没提到具体的实现细节，有些是用excel或r画图可以实现的，有些则需要编程处理。
案例比较有意思。
书的装帧不错，图是彩色的看起来比较舒服。数据图表的排版与样式花了些功夫，虽然比不上经济学人的图表，还算可以。
总体评价3星，有一定参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄：
1：因为你确立了一个可以量化的参照系，而这个参照系就是客户现有的系统。如果没有这个参照系，又想说明75%的精度是有价值的，是不是无比艰难？p19
2：这就是回归分析要完成的三个使命：识别重要变量；判断相关性的方向；估计权重（回归系数）。p25
3：当一个离散型变量只有两个取值的时候，无论在报告里还是在ppt里，都不建议画饼图，因为很容易画成图2-22的丑样。p54
4：对数变换可谓是画图界的整客神器，专门解决各种不对称分布、非正态分布和异方差现象等问题。p72
5：本案例将最经典的技术分析方法之一——均线策略，运用于中国股票市场。通过本案例可以发现，以时间序列模型为基础的均线策略在中国市场有不错的表现，这证明时间序列分析的有用性。p107
6：这里给大家分享一个竞价分配方案：50%预算购买行业词，30%预算购买主打产品词，20%预算购买长尾词。p204
7：用各角色与梅长苏出现在同一自然段的次数作为亲密度的衡量指标。p210