如题，就是说从数据的结构、性质等等方面入手，面对不同的数据类型，应用不同的统计方法，并具体而言这种方法的思想以及优缺点。或者说类似案例教学的书。有没有呢，还望各位大虾不吝赐教！
力推吴喜之老师的《从数据到结论》，光这名字就已经很符合了。[s:11]
为何要从数据的角度 而 不从问题的角度讲呢？

针对不同的问题，采取不同的收集数据方法---比如试验设计和观测性研究，再分析。
一方面，我觉得数据本身能够反映出很多东西，它自身是可以表达规律的，如果规律存在的话；另一方面，我觉得很多时候做数据分析是要靠经验的，如果过多的纠缠在统计方法上，反而会迷失方向。再有，从问题的角度出发也是很好的，因为数据的属性有助于寻找内在的规律，但需要注意的是由于案例或者专门问题具有特殊性，可能会有一定的局限性。想法还不是很成熟，请大家指正。
谢谢2楼的，我会找来这本书好好看下的。
不太明白“数据驱动型”具体什么含义。
17 天 后
支持，我希望的是能够有资料将各种显著性检验方法都详尽介绍。
在保险里，那些赔偿数据一般都不是精确的呀，比如说有clustering（集群），trending（趋向）的数据，等等。反正有数据比没有要好。
我的愚见：统计通常是从模型出发，来分析数据。数据挖掘是数据驱动的，直接用挖掘算法从数据中获取知识。 [s:14]