《数据科学统计基础》（第2版）内容特色鲜明，紧扣数据科学与人工智能时代的统计学发展需求。本书在保持第1版强调统计学作为方法论学科特色的基础上，进行了多方面的改进与更新。第2版不仅调整了部分章节顺序和内容安排，使之更符合统计学的逻辑体系，而且增加了新的统计方法和实例，如增强了最大似然估计的理论和实例介绍，增加了拒绝域、势函数等假设检验中的重要概念，以及引入了MCMC方法并提供了该方法的R语言代码实现。
本书注重理论与实践相结合，通过大量的例题和习题，帮助学生深入理解统计理论和方法。同时，第2版还加强了计算机实践环节，以R语言为基础，介绍了与知识点相关的R语言操作，有助于学生掌握现代统计学的计算工具，提高解决实际问题的能力。
此外，本书还强调批判性思考，通过书中的批判性思考题目，鼓励学生对统计方法的应用进行独立思考和评价，引导学生对统计学的深层次问题进行探讨，培养学生的逻辑思维能力、分析能力、创新能力，以及科学精神。
本书是一本受众群体广泛的统计学教材，无论是统计学专业和数据科学相关专业的学生、统计工作者和研究人员，还是对统计学感兴趣的自学者，都可以从中获得有价值的知识和启示。