菅　民郎（著者）：中央大学理工学研究科にて理学博士取得。市場調査・統計解析・予測分析・統計解析セミナーなどを行う株式会社アイスタットを設立、同社代表取締役会長。著書に「初めて学ぶ統計学」など。

分析手法を「目的変数（予測したい変数）がある場合」と「ない場合」に分け、それぞれの手法を更に丁寧に解説、本書は「予測」の解析に焦点を置いた！ 多変量解析を行う目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。本書では、「予測」の解析に焦点を当てて解説します。具体的には、重回帰分析、判別分析、正準判別分析、ロジスティック回帰分析、数量化Ⅰ類（（ダミー変数）重回帰分析）、数量化2類（判別分析）、拡張型数量化1類(重回帰の目的変数を予測する)、拡張型数量化2類(判別分析；説明変数のデータタイプがカテゴリーデータと数量データ両方を適用できること)、コンジョイント分析など、目的変数の予測、その予測に重要な影響を及ぼす要因を解明する手法を扱います。 各手法の解説には身近で実践的な例題を豊富に設け、これについて計算・解釈の方法を、Excelと著者自ら作成したアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明していきます。