本书是在统计模型与统计软件课程教学内容改革和教学方法改革的基础上凝练而成的，将理论、统计模拟、软件实操等环节进行了有机整合。教材的编写目的是，通俗易懂地把现代统计学代表性模型的建模思想、理论基础、适用条件讲清楚，并紧密结合学科特色提供应用背景和应用案例，为学生理解大数据、应用大数据打下坚实基础。教材的主要内容包括:纵向数据模型；潜变量模型；K近邻与算法模型概述；决策树；集成学习；支持向量机；神经网络；几种常见的神经网络。
付金会，副教授，硕士生导师，现任职于中国矿业大学。主要从事安全管理、应用统计等领域的研究工作，主要讲授统计学、应用统计软件等课程。主持和参与了包括国家自然科学基金、中国矿业大学科技基金以及企业委托项目等科研项目6项，主持中国矿业大学教改项目和学院教改项目3项；发表核心期刊论文10篇。
