本书系统讲解多元统计分析的基本理论和一些常用的多元统计模型.全书共分10章,第1章为绪论,包括多元统计分析的发展历史、多元数据的组织及可视化;第2章为矩阵代数基础,包括矩阵的Kronecker乘积和拉直运算,以及矩阵的分解和微分等;第3章和第4章介绍多元统计推断的基本理论,包括多元抽样分布、参数估计和多元正态总体的假设检验等;第5章至第10章介绍常用的多元统计分析方法,包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等.本书模型的实现不指定使用哪种软件,强调的是对模型原理的理解和循序渐进的实现.本书可以作为普通高等学校数据科学与大数据技术、数据科学、统计学、应用统计学、金融数学、信息与计算科学、应用数学、应用经济学、金融工程等专业的本科生和研究生的教材和参考书,也可作为有关科技与管理人员的参考书.