Prabhanjan Tattar有9年的統計分析工作經驗。他的主要精力集中在通過簡潔優美的程序解釋統計和機器學習技術。生存分析和統計推斷是他主要感興趣和研究的領域，他已經在同行評審期刊上發錶瞭多篇研究論文，並寫作瞭兩本關於R的書：RStatistical Application Development by Example（Packt Publishing）和A Course in Statistics withR（Wiley）。他還在維護幾個R包：gpk、RSADBE和ACSWR。

非常感謝讀者的鼓勵和反饋，這使得本書（第2版）有瞭很多改進，希望讀者從本書中受益。還要感謝Tushar Gupta把我介紹到這個項目，感謝Cheryl Dsa對我寫作拖拉的忍耐，感謝Karan Thakkar鷹眼般敏銳的編輯工作以及整個Packt團隊的大力支持。我還要感謝第1版的作者們，因為本書是在他們工作的基礎上完成的。在個人方麵，我始終感謝我的傢人：可愛的Pranathi、親愛的妻子Chandrika、女神般的母親Lakshmi和我深愛著的父親Narayanachar。

Tony Ojeda是一位經驗豐富的數據科學傢和企業傢，在商業流程的最優化方麵非常專業，並且對創造和執行創新型數據産品及解決方案非常有經驗。他在佛羅裏達國際大學（Florida International University）獲得金融碩士學位，並且在德保羅大學（DePaul University）獲得瞭MBA學位。他是華盛頓特區數據實驗室的創始人、華盛頓特區數據社區的聯閤創始人，緻力於數據科學的教育事業和活動組織。

Sean Patrick Murphy在約翰· 霍普金斯大學的應用物理實驗室做瞭15年的高級科研人員，他專注於機器學習、建模和模擬、信號處理以及高性能計算。現在，他是舊金山、紐約和華盛頓特區多傢公司的數據顧問。他畢業於約翰·霍普金斯大學，並在牛津大學獲得MBA學位。他還是華盛頓特區數據創新見麵會的聯閤組織者，是MD數據科學見麵會的聯閤創始人。同時，他也是華盛頓特區數據社區的聯閤創始人。

Benjamin Bengfort是一位非常有經驗的數據科學傢和Python開發者。他曾在業界和學術界工作過8年。他現在在馬裏蘭大學派剋學院攻讀計算機博士學位，研究元識彆（Metacognition）和自然語言處理。他擁有北達科他州立大學的計算機碩士學位，並且在那裏教授過本科的計算機科學課程。他是喬治城大學的客座教授，在那裏教授數據科學和分析。本傑明曾經在華盛頓特區參加過兩次數據科學培訓：大規模機器學習和多領域大數據技術應用。他非常感激這些將數據模型以及商業價值融閤的課程，他正在將這些新興組織構建為一個更成熟的組織。

Abhijit Dasgupta是在華盛頓特區馬裏蘭-弗吉尼亞地區工作的數據顧問，他有著多年的生物製藥行業谘詢、商業分析、生物信息以及生物工程谘詢方麵的經驗。他擁有華盛頓大學生物統計專業的博士學位，並且有40多篇被審稿人接收的論文。他對統計機器學習非常感興趣，並且非常樂於接受有趣和有挑戰性的項目。他是華盛頓特區數據社區的成員，並且是華盛頓特區統計編程社群的創始人和聯閤組織者（華盛頓特區地區R用戶組的前身）。

本書對想學習數據分析的人來說是一本非常實用的參考書，書中有多個真實的數據分析案例，幾乎是以手把手的方式教你一步一步地完成從數據分析的準備到分析結果報告的整個流程。無論是數據分析工作的從業者，還是有誌於未來從事數據分析工作的在校大學生，都能從本書中獲取一些新知識、新思想。

同時，本書也是一本學習和提高R及Python編程的參考書。很多人有這樣的感觸，單純地學習編程語言是很枯燥的過程，但利用本書學習R和Python語言可以很好地解決這個問題，生動實用的數據集以及非常有意思的分析結果會極大地激發讀者學習的興趣。

本書案例包括汽車數據分析、稅收數據分析、就業數據分析、股市數據分析、社交網絡分析、大規模電影推薦、Twitter數據分析、新西蘭海外遊客預測分析以及德國信用數據分析等。