統計學：大資料時代下的熱門專業，不愛學數學的究竟能不能學？

二戰”期間，為了加強對戰機的防護，英美軍方調查了作戰後倖存飛機上彈痕的分佈，決定哪裡彈痕多就加強哪裡。然而統計學家沃德力排眾議，指出更應該注意彈痕少的部位，因為這些部位受到重創的戰機，很難有機會返航，而這部分資料被忽略了。事實證明，沃德是正確的。

這就是統計學著名的“倖存者偏差”。直到今天，每一個學過統計學的學生都知道要反思自己的樣本是不是被觀測角度侷限了。

那些年，我學過的統計學

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我們來看三個事例

事例一：網購物品時，我們一般都會貨比三家，對比價格和評價，然後再確定是否購買，從哪一家店購買。這個收集資料，然後據此分析評價，做出 判斷的過程的實質就是統計的基本活動過程。

事例二：超市銷售額有規律嗎？1993年一位美國人發現，在超市裡有67%的顧客在買啤酒的同時，也買了尿布。是顧客喝完啤酒以後用尿布嗎？顯然不是。進一步調查發現，購買尿布的人80%都是年輕的父親，在購買尿布的時候，他們順便為自己買點啤酒。商家發現這樣的規律後，便在婦產醫院及相關機構的超市裡，把啤酒和尿布放在一個貨架上，以方便年輕的父親進行購買，結果，銷售額大增。

上述這種用於商品的貨架設計、存貨安排，根據購買模式對客戶進行分類的方法，叫作資料探勘。資料探勘是統計學一個比較新的研究方向和領域。

事例三：無統計，不決策。2018年初，一則“二孩出生人數超過一孩”的訊息讓廣大民眾議論紛紛。但對政府而言，僅僅停留於此是遠遠不夠的。生育政策從“單獨二孩”到“全面二孩”，都是在透過人口普查瞭解我國實際的人口結構後，根據人口變化趨勢而制定的應對措施。而這些政策是否能達到預期的效果，應該如何進行調整，同樣要建立在統計和資料分析的基礎上。

從上面三個事例，我們很容易明白，統計學就是一門收集、描述和解釋資料的科學。

但很多人往往只看到前面兩個詞，認為統計學專業就是透過調研，蒐集整理資料或填報表的專業。其實調研、普查、填報表等都僅僅是收集資料的一種手段，統計學專業更側重於運用統計方法，建立模型，透過模型分析和挖掘資料內在數量的規律性，並研究如何解釋、分析和應用資料。後面的過程更困難，也更有意思。

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從枯燥到趣味無窮

統計學專業的學習一開始的確是比較枯燥的。

數量性是統計學最為本質的特徵。因此在課程設定上，統計學專業基礎課包含了大量的數學類課程。一般包括但不限於數學分析、幾何代數、高等代數、空間解析幾何、常微分方程、機率論、可靠性數學等。部分學校甚至是將統計學和應用數學專業或者是資訊與計算科學專業打通來進行人才培養的（本科一年級和二年級的課程一樣，專業課有些許區別）。

此外，在大資料時代，從事統計行業的人必須具備熟練的計算機操作能力，可以利用統計軟體進行資料分析。因此統計學專業的學習還加入了許多計算機類課程，如資料結構、C++語言、JAVA語言、計算機網路系統、系統分析與軟體設計等。

一句話，統計就是和資料打交道。這個專業的學生平常經常接觸的東西就是一堆數字還有模型。因此，學生們要理解各種模型，知道它們的原理，然後要能夠運用軟體進行操作，甚至還需要有獨自程式設計的能力。

不是收集資料，而是挖掘資料

統計學不僅僅是簡單收集整理資料，它是透過分析，挖掘資料內在規律性的科學，是一門研究如何收集、分析和應用資料的方法論科學，更是一門融合自然科學和社會科學的學問。

甚至可以說，統計學是一門透過搜尋、整理、分析資料等手段，達到推斷預測物件的本質，最終預測未來的學科。

以金融統計為例，金融統計一般幫助企事業單位進行風險管理，利用統計能力分析瞬息萬變的金融市場，監測和分析市場風險；根據交易平臺數據進行分類分析，給出建議；做量化分析，根據財務指標、歷史價格等資料來建立金融量化交易模型。

那些人似合學統計學

3 邏輯思維能力強

邏輯思維能力是統計學“學霸”們的代表性專長，如果你也好奇自己是否具有這方面的天賦，不妨試試這道愛因斯坦出的邏輯推斷題。據愛因斯坦自己說，只有2%的人可以得到答案。

如果沒能得到答案也沒有關係，只要做出有價值 的思考和推理，你的邏輯能力就已經很不錯了。

4具有大局觀

統計學致力於利用統計技術和模型分析大量的資料，並最終得出解決方案。

給出解決方案的過程，其實並不像解決數學題一樣水到渠成。在大量複雜的資料和樣本面前，人類很容易深陷其中，被無數正確但無用的結論誤導，唯有那些擁有清晰、明確的大局觀的人，才能從容有效地面對和處理問題。

5 以求職為目標

如果你是一個比較現實，以就業、求職為目標的人，統計學是當下就業前景最好的幾個行業之一。許多人說自工業革命後，資訊革命已接近尾聲，下一次重要的行業變革將是資料革命。

熱門企業位元組跳動，正是以資料分析為依據開發了今日頭條、內涵段子、抖音等新型App，每一位使用者在App內看到的內容，都是後臺經過對你的瀏覽歷史進行資料統計而推薦的。

諾貝爾獎得主托馬斯·薩金特也曾說，人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻。此言不一定嚴謹，但充分證明了統計學是人工智慧領域主要的理論支撐。

大學四年能學到什麼>

統計學涉及資料的收集、分析、解釋、演示和組織。透過利用機率論建立數學模型，收集所觀察系統的資料，進行量化的分析、總結，並進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

統計學的授課內容分為理論與應用兩個類別。理論統計學包括使用分析、線性代數和計算統計等；應用統計學則有描述性統計和推論性統計兩部分。統計學起初主要用於解決經濟問題，現在大量應用在科研、管理、教育、經濟、快消和網際網路等行業。

職業方向

熱門崗位有風險分析，使用者分析，問卷調查，普通，撰寫資料報告，問卷設計，各種指數計算，整理和分析資料，報告編寫，精算師，資料發掘等

統計學屬於典型的工具型專業，廣泛地應用在各行各業中。從工商業到政府的情報決策，統計學無處不在；理工農醫文，沒有一個領域不用到統計學。因此，對統計學專業學生來說，“專業不對口” “轉行”和“跨考”的情況非常普遍。用紀宏教授的話來說，那就是，“統計學本身就是一個橫向學科，涉及各個領域。在大資料時代，它更是對應多個職業。”

舉例說，作為秘書，如果能把領導的日常行程列成資料表格，按照統計學進行分析、解讀，這樣不僅能掌握領導的生活習慣，減輕自己的工作強度，而且能“輕而易舉”地瞭解領導的工作作風，明確自己的工作方向。

如果你是在通訊公司上班，則可以透過通話記錄的資料來統計出每個使用者的話費使用情況，並可以根據使用者的各項消費特點來訂製更適合他的套餐，這樣有針對性的推銷服務很有可能大大提高自己的業績。

是否需要繼續讀研

統計學專業學生具有良好的數學、經濟學以及部分管理學基礎，使得該專業學生在考研時擁有廣泛的專業選擇，計算機、經濟、教育學、管理學等，都是不少同學的選擇。現在幾乎每個學科都在自己的領域使用統計學，焦物學、經濟學、心理學三個學科對統計學應用尤其多，還發展出了自己的一套統計方法，如生物統計、計量統計和心理測驗。目前醫學統計雖然在中國國內應用情況還不普遍，但在國外應用已經相當廣泛，而且是一個很受立法重視的行業，因而我們可以預見這將是統計專業發展的方向之一。

統計學歸根結底還是一門偏向工具的學科，了它之後你便能著手解決許多實際問匙，並且也只有在解決實際問題的過程當中，統計學的價值才能得到充分的發揮。

此外，統計學相較大多數專業而言，發展方向多、前景廣泛，但壓力也較大。四年的大學生活你將面對的不僅僅是大量的數學類課程，還有更加多元的計算機、經濟金融等等有助於你全面發展的課程。

同時，也正因未來發展方向多，在學習生活中不斷思考適合自己的道路也是一件極為重要的事情。身邊的同學、前輩活動在科研和業界的各個領域，能夠帶來更多樣的視角、更豐富的資訊和更廣闊的選擇。

如何在這種「亂花漸欲迷人眼」當中保持清醒，不隨波逐流，堅定自己的理想信念，才是人生的關鍵。