华为董事长任正非曾在多个场合强调统计学(Statistic)的重要性，让人不禁好奇这门作为实证研究基础的出国留学学科，到底有什么魅力?

　　一言以蔽之，统计学是一门收集、分析、解释数据的学科，是我们观察和剖析世界的绝佳工具。现如今数据随处可见，小到一个学校的学生各科成绩，大到国家每一年的GDP，数据早已经扮演了和我们不可分割的角色。既然数据如此重要，对它的分析自然必不可少。

　　在分析之前我们首先需要收集数据，比如登记一个年级所有学生的成绩。但如果我们的想要知道的是全国人民的平均工资，收集几亿数据对于一般人来说是不可能的，所以我们可以采取常听到的抽样的方式，例如按照各省人口比例随机从每个省抽取几万个人计算平均值。这里全国人民的工资数据就是总体(population)，抽出来的几百万人的工资数据就是样本(sample)。使用样本的原因有二：一是为了方便，二是解决因为总体的数据太多而无法全部覆盖的问题。

　　样本的抽取其实是一个非常严谨的过程。试想一下如果一所学校高三学生男女比例是1.5:1，结果抽出来的样本男女比例是4:1，那么显然这个样本并不能代表高三全体学生这个总体，也就没有分析的价值。在实际操作中，这类问题常常困扰研究者，因为收集到的样本数据会是那些更容易被收集到的数据，样本就会有失“代表性”。比如在微信上发一份关于心理状况的实名调查时，填写者往往会因为有所顾忌而做出偏好的回答。

　　幸存者偏差效应也是合理抽样的一个阻碍，所以在获得样本数据时一定要多加注意。在二战时期，飞回基地的飞机往往都有被子弹打中的痕迹，且子弹更集中地分布在机翼和尾翼上，当时的军官便认为应该给这两处做更好的防护。但事实上，能飞回基地的飞机都是幸存者，那些被打中引擎的飞机连基地都飞不回来，这才是致命的，自然应该给引擎增加护甲。直到现在，幸存者偏差也一直在影响人们的判断。比如当看到乔布斯、比尔盖茨没有读完大学也可以成功时，可能就会认为读不读大学对日后的发展没有影响，一些人说的“读书无用论”就是这么来的，因为他们没有看到更多的没有正常完成大学学业的“非幸存者”人生轨迹。

　　在收集到具有代表性的样本后，要做的就是从样本这个“小世界”窥视总体这个“大世界”。例如我们可以将样本的平均数(mean)当作总体的均值，也可以将样本的中位数(median)当作总体的中位数等等，以及其他一些更复杂的统计推断方式，这些都可以帮助我们推测出总体的性质，实现剖析大世界的目标。

　　有人可能会想到，样本的平均数不会和总体的均值相差很大吗?答案是有可能的，但统计知识可以帮助我们运用P-value显著性手段加以判断，并通过扩大样本数据量或者重复抽样等方法解决这个问题。此外，统计学还会介绍大量的分布(distribution)，用以描绘数据落在不同数值上的概率，进行深入的专业学习后，你就会惊叹于分布的简洁明了。

　　当然，要学好统计学，软件的使用是必不可少的，比如SPSS、R、Python、SAS等，如果感兴趣的话可以提前了解。

　　关于统计学，还流传着许多有趣的思考。比如当你听说一个小镇的犯罪率随冰淇淋销量的增加而增加，应该会下意识地认为二者之间并不存在因果关系。确实，冰淇淋销量增加是因为天气炎热，住户倾向于开窗通风，才给了犯罪分子可乘之机。

　　但如果你听说最近二十年的肿瘤发生率随着手机推广率逐年上升，是否会认为二者之间存在因果关系?是不是会怀疑手机的辐射导致了肿瘤发病率增加?但有分析学者提出的解释是：手机推广率上升和科技的进步是同步的，之所以肿瘤发生率增加，是因为许多过去没有诊断出来的肿瘤现在都可以被发现，我们只能说肿瘤和手机推广之间有相关性而非因果。

　　可以看出，统计学带来的宏观意义就是可以培养批判性思维。现在每天我们都要接受各种各样的信息，稍不留神就会被裹挟，这也是为什么微博、知乎上人云亦云的大有人在。如果可以把统计学思想内化，我们就会习惯遇事有自己的分析，从不同角度用数据和事实说话，而不只是停留在表象。

　　因为统计学在众多领域都有应用，所以和它对口的就业方向非常广泛：

　　第类是腾讯、阿里、百度、网易等互联网公司，它们往往掌握大量的数据，并且需要让数据不仅仅只是数字，而要体现出价值，统计学专业毕业生具备的数据分析能力正是数据商业价值化的重要方式。再加上随着人工智能、深度学习等新兴领域的兴起，统计学的前景会愈发广阔。

　　第二类是证券公司、保险公司、银行、投融资企业等金融机构，金融业的海量交易也意味着从业人员要具备对数据的敏感性。不论是在有效投资组合、结构分析和金融安全概率等方面的研究，还是提供风险管控或量化投资策略，都需要统计学知识作为数据处理的支撑。

　　第三类是知名咨询公司，如MBB，埃森哲等，还有各公司的市场调查和研究部门也都有咨询的性质。咨询公司常常需要对客户所在行业进行深入调研，并帮助客户打开某个市场和增加用户，统计分析可以从数据中挖掘出市场里潜在的机会。

　　第四类是政府部门比如统计局，参与收集分析公民工资、企业利润、国家经济等等各个门类的数据，这些数据可以帮助政府制定更优的发展战略并开展对社会、经济等的宏观调控。