低調的就業大熱——統計學_(上)

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統計學，是應用數學的一個分支，涉及數據的收集、分析、解釋、演示和組織。通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，并進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

統計學大致可以分為理論統計學和應用統計學兩個類別。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統計兩部分。

統計學起初主要用于解決經濟問題，現在大量應用在科研、管理、教育、經濟、快消和互聯網等行業，總之，我們的生活處處離不開統計學。

統計學研究分支

隨著時代發展，統計學緊隨時代發生變化，在國內，統計學早年一直是應用數學的一個分支學科，屬于二類學科;2012年，統計學被國內評為一類學科。在發達的歐美國家，統計學一直深受重視，而且發展比較成熟。

統計學基礎研究方向包括：樣本設計、數據挖掘、隨機過程、建立統計模型、模型的選擇、時間序列、非參數統計方法、生存分析、空間統計、各種概論理論等;應用研究方向包括：生物統計、環境統計、金融統計、經濟統計、農業統計等。

數據挖掘與統計學的區別

數據挖掘相對統計學來說，是比較新興的方向，兩者還是有較大的區別的。統計學是從實際問題中來再到實際問題中去，數據挖掘是直接從實際問題中過來，用實際問題來引導我們的做法。

統計學的建立的模型要注重統計學檢驗和計量經濟學檢驗，一般牽涉的數據量不算太大，所用軟件主要是：SAS/SPSS/EVIEWS。數據挖掘所建立的模型并不注重統計學檢驗和計量經濟學檢驗，數據量比較大，所用軟件主要是：Python/R/SAS。

統計學有很多年的發展歷史，而數據挖掘只是新興發展的方向，可以說數據挖掘發展了一部分的統計學，然后增加了自己的內容。

統計學就業前景

統計學是一門很專的學科，但是一個好的統計學工作者也必須是一個通才，不僅熟悉統計工具的運用，也需要了解行業特點，才能做好數據決策。

作為工具性較強的學科，統計學一方面能夠滿足對于專業的“技術性”期望，另一方面，統計學也能被廣泛應用在商業的決策中。因此，統計專業畢業生的就業范圍非常廣泛。

而且，伴隨著大數據的浪潮，如今各行各業都需要統計學的人才。從目前國內就業情況來看，金融類仍是高薪產業，也是很多統計專業學生最中意的行業。而具有統計學背景的學生相對于金融和經濟專業的畢業生，專業知識更為定位明確，更富競爭力。

統計學申請要求

通常需要有理工科背景，尤其本科專業是統計學、數學、精算、應用數學等專業的學生，比較有競爭力。GPA很重要，如果目標是Top30的學校，至少3.5以上，尤其數學相關的學科分數不能低。

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