试读内容从第一章开始介绍基础概念，从数据类型到统计学上的总体、样本、参数、统计量等基础概念讲起，让没有相关知识背景的读者对基础的概念有个大概的了解。
第二章开始提到单变量的基本统计量，因为大学曾经学过生物统计学，对于这些统计学的概念还是有些印象，阅读起来比较轻松。这一章节快速介绍了基础的统计学参数和算法，从均值、方差、标准差、变异系数、标准误，到稍微有些专业难度的k阶问题，一步步深入，给出对应的计算公式，推导出计算的结果。特地举出几个市场上的样本分析的例子，把上面的参数一一计算出来并说明这些参数的作用。在给出数理理论推倒之后又列出来 Java实现的算法代码，实用性很强。
第三章是统计学里面的单变量数据的分布。首先是直观的查看统计数据样本，通过直方图（Histogram）、经验分布、PP、QQ概率图方式进行表示，同时给出可以直接得出结果的Java类和函数，实用性较强。
从《重构大数据统计》的试读章节中可以感受到，本书从基础概念讲起，一步步的引导读者理解大数据（样本）下如何对数据进行ETL的过程，阅读这本书需要具有基础的数学知识还要有统计学的一些基础概念，书中从概念起、到举出实例、推导计算然后再给出Java程序的具体实现，是研究大数据统计原理的不错的书籍。