增強型分析是數據科學的未來，本書講解瞭如何通過前沿的大數據技術和AI技術實現智能的數據分析和業務決策，即增強型分析。
本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數據科學家，在大數據和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在“構建數據挖掘模型，解決實際業務問題”方面積累的經驗全部總結在了這本書中。
全書的內容由兩條主線貫穿：
技術主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數據處理技術，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術如何為數據分析賦能。
業務主線：在數字化轉型的大時代背景下，如何通過數據分析實現智慧營銷、智慧風險管控，實現由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協同營銷”等營銷手段的升級應用。
本書的重點聚焦在本質內容上，即數據處理、算法及模型、“模型洞見到業務決策”的分析等。

全書共8章：
第1章：作者結合自己的從業經驗介紹了數據科學家的職業生涯發展、工作模式和工作方法要點等內容，為有志成為數據科學家的讀者指明瞭道路和方向；
第2章：從描述性分析的角度講解了數據探索、數據預處理衍生指標加工方面的技巧；
第3章：介紹了預測類模型構建時的新方法、新思路、新工具；
第4章：講解了序列分析的相關內容，包括序列模式、序列規則、序列預測等的挖掘與應用，用實例的方式說明瞭算法的原理、特點和使用技巧；
第5章：介紹了人工智能下一個階段的重點領域，即如何應用數據分析做出最優決策；
第6~8章：通過與傳統模型的對比，介紹了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通過大量的實例說明瞭這些AI技術在數據分析與決策領域的用法和實際效果。