В монографии изложены теоретические основы применения методов Data mining (интеллектуального анализа данных) для решения практических задач обработки и анализа статистической информации . Рассмотрены алгоритмы и команды R, обеспечивающие повышение эффективности статистического процесса на этапах работы с пропущенными данными и статистическими выбросами, комплексного расчета показателей описательной статистики, а также за счет интегрирования массивов микроданных различных статистических наблюдений, выявления скрытых структур и системных взаимосвязей в массивах данных методами 'случайный лес' и бикластерного анализа . Представленная апробация изложенных методов на основе реальных данных официальной статистики определяет прикладную значимость монографии .
Представленные методический материал и команды программной среды R рекомендуются для применения как в органах государственной статистики, так и в других структурах, занимающихся обработкой больших массивов данных . Монография также будет полезна специалистам и студентам, овладевающим принципами и методами науки о данных (Data science) .