现在这个大数据的时代，不管是什么专业都是需要用到统计学的知识，可能很多人对于统计学还不了解，下面小编就来为大家介绍一下~

很多同学会认为，统计学和微积分一样，不就是数学嘛！

其实两者还是有很大的差异的。我们常常说“分析数据”，这个过程不仅仅要分析“12345”这种定量的数据，也可以是定性的数据和描述（通过观察和采访留下的笔记和实录）。

生活里的事情瞬息万变，所以除了很多“硬性数据”是我们需要考虑的之外，还要想到很多“软性”的点。就像是你去买一杯奶茶一样，除了定量的价格，是不是还会考虑一些其他的点？比如味道，位置，品牌，等等。所以说，统计学还是和纯数学不一样哒！

描述性统计包括了在假设实验中的计算过程。

推论性统计指的是当我们将结果推论到更大的群体。

举个例子，假如我们要研究测矿泉水的消费者行为特征，因为潜在的客户人数太多了，没有办法去逐一询问，所以我们只能选择“抽样调查”的方法：选取随机的、具有代表性的少部分人来设计实验。

那么对于这“小部分”的计算，就是“描述性统计”了。因为我们在用平均数，中位数或者其他分布计算方法来“描述”这一部分样本的特征，并没有对所有矿泉水潜在客户的数据都进行统计。因此，当我们把样本的特征“泛化”到更大的受众群时，需要做的就是“推论”，也就是把小样本的结果推导到大环境中。

这里大家不用担心，我们在统计学的课堂当中会详细地跟大家解释如何抽样调研和收集数据哒！

在现实生活中，没有什么事不会变的。比如周末和朋友吊娃娃的时候，你会发现有的时候很容易，有的时候很难，这也是因为所有的夹娃娃机都经过了统计学的概率设定。因而只有当你玩了一定次数之后，娃娃才会被夹出来，这也就是概率所研究的不确定性。

再比如，生活中每个人的行为都具有极大的不确定性。比如通过分析，有70%的人进了快餐店之后会点汉堡，但是这真的意味着一百个人走进来，就有70个人买汉堡吗？也有可能他们进来，只是想要买个薯条或者饮料。所以任何通过统计学预测出来的数据，都是有误差和不确定性的，从来没有可以100%确定的事件。

作为一门应用科学，统计学整合了各科的知识体系，广泛用于游戏和商业投资项目中。

所以我们要做的，是把看似简单的问题融合到一起，在“不确定”中预测中那些有价值的趋势和风险。

以上就是全部的内容了，希望能够帮到大家。

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