学习统计学有什么意义，统计学的好处和意义

学习统计学有哪些意义？

我想跟你们探讨一个问题：学习统计学有哪些意义？

一、统计学不研究统计

针对这个问题，你需了解一个基础知识：统计学究竟研究什么？你明白了这个问题的答案，也就自然明白了为什么要学统计学。你也许会说：“噫？统计学，不就是研究统计吗？”对这个问题的理解，重要在于如何定义“统计”。假设“统计”代指“统计学”这个领域，那肯定是对的。“统计学”研究“统计学”嘛。但是假设“统计”是指，普罗大众印象中的，表哥表姐们做的各自不同的EXCEL描述统计（比如：数数、求和、求均值、求最大最小值），那可就太狭隘了。虽然描述统计是统计学的一些。但是大部分情况下，它们只是统计学研究问题的一个手段，而不是被研究问题本身。因为这个原因，你第一要了解：统计学不研究统计！

那统计学究竟是研究什么的？假设各位考生百度一下，似乎有一个来自大英百科全书的定义，被广为流传。大约意思请看下方具体内容：统计学是一门有关收集数据、分析数据、并按照数据进行推断的科学和艺术。这似乎是一个相对来说，深度和广度都较大接受的，有关统计学的定义。请问：这个定义如何？我曾经也觉得这是一个比较靠谱权威的定义。但是目前的我觉得这个定义：很糟糕，很肤浅而不准确。因素请看下方具体内容：

第一、统计学是有关“收集数据”的吗?确实有不少“收集数据”的场景，需统计学智慧，这当中涉及到统计学一个重要的领域：实验设计。但是假设把实质上工作中全部有关“收集数据”的场景汇总在一起时，你会发现，统计学智慧可以参加的占比，实际上很小。在大部分情况下，大家不用，或者至少不会主动去寻找统计学的帮。

比如：安装摄像头、安装物联网监控设备、安装官方网站监控代码等。这些都是很典型且重要的数据采集场景，有关实质上工作者差不多不会征求统计学家的意见。 这也许是因为实质上工作者的无知，也许有了统计学的帮，有关的数据采集工作可以做的更好。但是我相信好不了太多。因为，假设统计学的智慧可以给这些工作场景带去重要改进，市场力量就可以驱动决策者主动找寻统计学的帮。而其实，这些数据采集场景的决策，主要是业务驱动的，跟统计学没啥大的关系，或者开展统计学智慧的成本太高。

故此“统计学是有关‘收集数据’的学问”，这个说法是牵强的。因为“收集数据”这个事情最主要的部分，跟统计学无关。 假设因为统计学跟“收集数据”有一定的关系，就说统计学是有关“收集数据”的学问，既然如此那，：统计学是有关everything的学问。因为统计学同everything都拥有一定的关系。同样的逻辑，可以应用于every其他学科。最后变成，every学科是有关everything的学科，这是一句没有营养的废话。

第二、统计学是有关“数据分析”的吗？这也不太对。这得看如何定义“数据分析”。假设定义，数据分析就是统计学，那肯定统计学是有关“数据分析”的学问。假设，定义“数据分析”是有关“数据”的“分析”，既然如此那，：1+1=2是不是数据分析？这里有数据啊（1，2啊），这里有分析啊（1+1=2啊）。也许，你会说这样的例子太没有代表性了。那考虑一个更有代表性的场景。请问：会计是不是做“数据分析”的？明显啊！这当中会涉及到非常多的数据分析，但是，非常多是确定性的数据分析，跟统计学没有多大的关系。因为这个原因，简单单就来说一下“统计学是有关‘数据分析’的学科”是有待商榷的。

第三、统计学是“科学和艺术”吗？这句话是最糟糕、最无聊、最没技术含量的一句鸡汤。为什么？这句话放之四海而皆准。你基本上：数学是“科学和艺术”，物理也是，化学也是，生物学也是，管理学更是，经济学更是。一个更好的问题是：哪个学科不是“科学和艺术”？似乎没有。在课堂上，我喜欢开玩笑说：“我的长相，就相当的科学和艺术。其科学之处在于有鼻子有眼，满足生存基本需求。其艺术之处，在于独一无二，实在不如网红帅。”你看，科学和艺术？放之四海而皆准！

二、统计学研究无法确定性

那统计学研究的问题本身究竟是什么？答：无法确定性。对，就这么一句话：统计学研究无法确定性。假设更具体一点：统计学不研究统计，统计学研究无法确定性，从中找寻确定性的规律，加以利用并创造价值。如何理解这个定义？

还是以会计数据分析作为例子。假设会计分析的目标只是盘点企业现有资产、利润、还有负债情况，这差不多是一个纯粹的会计数据分析问题，跟统计学无关。为什么？因为这里面没有无法确定性。这也解释了大部分会计从业者依然不会需统计学加持，照样能把会计工作做得很好。但是假设会计分析的目标是辅助投资决策，故事可能就带来一定不一样。一个可能的数据分析需求是：如何根据现有的会计数据，预测企业来年的利润，并从而清楚投资决策。你看，这是一个什么问题？答：这也还是是一个会计问题是一个有关投资的会计问题。但是这个会计问题跟传统的会计问题有啥不一样？答：这个会计问题有无法确定性存在。因为，这个工作要求根据目前预测未来，而未来具有很大的无法确定性。这个问题就变成了一个很典型的统计学问题是在会计业务实践中出现的统计学问题。

再看一个例子。一个运营很成功的APP，每天要汇报一下日活数目。其实就是常说的说，每天要计算一下当天活跃用户的总数。这是一个什么问题？答：统计问题，很传统的统计问题，数数问题，跟统计学无关。 在实质上工作中，假设该APP的装机量很巨大，要把这个数字数了解可能很不容易。针对这个问题，我们需有关活跃用户科学合理的定义，可能还要有大数据信息内容服务平台分布式计算的一个实行性很强的平台（比如：Hadoop）。但是这个问题实质上跟统计学无关是一个传统的统计问题，统计学不研究。但是假设经营管理者关心未来（比如：下周）的日活数目，这个问题瞬间就变成了一个统计学问题。为什么？因为站在今天预测未来，有很大的无法确定性。无法确定性来自于用户规模增长的无法确定性，还有流失的无法确定性，还有活跃程度的无法确定性。这个问题就变成了一个典型的统计学问题。

由此可见，仅仅用"统计"或者"数据分析"来定义统计学是很不严谨的是没办法区分统计学跟其他学科差距的。统计学最独特的基因，最区别于其他学科的特点是：它特别要注意关注无法确定性。假设该无法确定性来自经济学，既然如此那，统计学就在经济学中有了用武之地（比如：计量经济学）。假设该无法确定性来自生物医学，既然如此那，统计学就在生物医学中有了用武之地（比如：生物统计学）。假设该无法确定性来自生产质量管理，既然如此那，统计学就在生产质量管理中有了用武之地（比如：质量管理、6-sigma）。简来说之，无法确定性出现在->哪里，统计学的智慧就可以传播到哪里，统计学就可以在那里生根发芽，并结出果实累累。对，这才是真正的统计学！

三、无法确定性无处不在

上面回答了统计学研究什么，答：无法确定性。 ，我将为你展示一个事实：在真实的世界中，无法确定性无处不在。

比如，婚姻选择就有着非常大的无法确定性。一对相爱的男女是否应该接受对方，成为自己的终身伴侣，那就是一个重要选择。这个选择的后果是什么？是幸福的远航，还是痛苦的启动？这有很大的无法确定性。为了极小化这样的无法确定性，青年男女们时常需一场死去活来的恋爱，以方便充分暴露双方的优点和缺点，以减少未来婚姻中的无法确定性。但是不管你如何了解，这样的无法确定性也还是非常大地存在。

职业发展和对未来的期许有着非常大的无法确定性。在有限的待选岗位中，你应该选择哪一个？公务员，还是老师，或者企业？假设去企业，应该去国企，民企，还是外企？应该选择哪个行业？金融、制造，还是网络？每一种选择的后果都拥有着无法确定性。八十年代早期，国企工作被当成是最安全的工作，没有失业的可能。但是九十年代的倒闭浪潮，让非常多的下岗职工深入透彻体会到，没有任何工作是绝对稳定可靠的。同样的故事，也出现在高校。二十年前，大家普遍觉得，高校老师是一份很稳定的工作，没有失业的风险，还有寒暑假。但是目前的高校，特别是一线高校，都在学习欧美的终身教职制度：非升即走。高校老师的铁饭碗一下就被打碎了，竞争很激烈，甚至残酷。

消费者行为具有很强的无法确定性。一定不能指望大数据信息内容服务平台可以绝对准确地预测人的消费行为，这明显是不可能的。去沃尔玛购物以前，我信誓旦旦地说：“我要买可口可乐。”但是等结帐出来，却发现自己提着二锅头。你看，连我自己都没办法绝对准确地预测自己，凭什么你可以？凭什么这里说的的大数据信息内容服务平台可以？一个人的购买决定，太复杂，充满无法确定性。精准营销（或者广告）中的“精准”二字，说的实际上不是绝对意义上的精准。而是，相对意义上的是比胡蒙乱猜更精准，仅此罢了。

个人世界里充满了无法确定性，企业又何尝不是？从工商登记注册诞生那天启动，企业便开启了一个无法确定性的旅程。第一摆在企业面前的问题是：能活多久？这是一个无法确定性事件。每一年在工商登记注册的新企业百万计！但是他们未来的生存状况会怎样？有什么企业可以存活超越三年？具有高度的无法确定性。

就算是健康运营的企业，也面临非常多的无法确定性挑战。比如，应该任命一个什么样的CEO？明显，不一样的CEO能给企业带来不一样的命运。杨致远之于雅虎、乔布斯之于苹果、梁建章之于携程，都说明CEO可以影响一个企业的命运。但是在任命的那一刻，该CEO可以给企业带来什么样的命运，很难确定。

企业有了CEO， 应该考虑融资，这是CEO常常要面对的一个重要问题。一个好的融资方案，带给企业的不只是资本，还有珍贵的资源，还有未来事业道路上相互扶持的好伙伴。而一个糟糕的投资方案，也许可以带给企业短时间的资金，但，这其中并没有更长时间的资源。更糟糕的是，可能从此埋下股东当中博弈、猜忌与不信任的种子，并非常大可能伤害企业发展。最后的结果究竟会怎样呢？这是很无法确定的。

融资后，企业应该如何扩张？在既有的核心业务方向上深耕细作，还是拓展更多新业务方向？深耕细作的好处是可以继续夯实扩大原有业务的优势。但是缺点是：业务增长的想象空间似乎不大。拓展新业务的好处是，可以为企业未来的增长提供更大的想象空间。但是缺点是新业务方向风险巨大。而且过多的新业务方向会导致资源分散，可能一事无成。应该如何选择？选择的后果究竟如何？这也带有很强的无法确定性。

四、无法确定性创造商机

站在商业的的视角，你如何看待无法确定性？答：要热情拥抱它。为什么？因为：无法确定性成就商业价值！比如，假设你是一个股票投资者，期望通过买卖股票来取得超额收益率。这个美好的梦想依赖什么？这依赖于你对股票未来价格的判断。股票未来价格的变化趋势是一个高度的无法确定性事件。你对这一如何感受？你喜欢股价的无法确定性吗？

你一定会说：我不喜欢无法确定性，我喜欢确定性。假设可以准确地清楚次日股价的变化趋势，那一定是赚得盆满钵满。真的会这样吗？假设你总是可以准确预测股价的变化趋势，会不会其他人也清楚？也许这是你的内部消息、独门绝技，绝对不告诉其他人。但是你可以藏着一时，能掖着一世吗？这个世界上没有不透风的墙。很快大家就可以发现，有这么一个神奇的投资者，他做出的全部投资策略，都是绝对正确的，零风险！然后他们会怎样？然后他们都会效仿跟随，也会赚得盆满钵满，而且，没有任何风险。再后来，你的独门秘技，会一传十，十传百。很快，全世界都了解了，不可以再是独门秘技。全部投资者都蜂拥而上，做出完全一样的投资策略。这时，市场的天平就启动倾斜了。最后，你取得超额收益率的投资机会将会消失得荡然无存。股价将重新回到无法确定的状态。

这只是一个思想实验。在真实世界里，股价的未来趋势具有很强的无法确定性。没有任何人有能力，能长时间、持久还绝对准确地预测股价的走势。故此真实的股市中，没有任何人，可以成为一个绝对聪明的，没有风险的投资者，也就不会被全部的投资者追逐。就算像巴菲特这样的风云人物，也不是每个人都认同他的投资观念。其实，每个人都可以有自己的投资策略，形成自己的投资风格，取得一定的收益，并承受一定的风险。这个时候，谁能通过数据分析，降低（请注意不是消除）对股价走势预判的无法确定性。他就可以取得相对竞争优势，可以在承受同样投资风险的情况下，取得更好的收益率。那就是无法确定性，在资本市场上带来的商机。相反，假设这个资本市场是确定的，全部人对未来的判断都是完全一样的，既然如此那，任何人都不会有任何投资机会。

由此可见，无法确定性是可以带来巨大商机的。那就是乱世出英雄的道理：乱世就是无法确定性，英雄就是商机；没有无法确定性这个乱世，哪来当英雄的商机？

五、总结讨论

你看，这个大千世界就是一个有关无法确定性的世界，而人生就是一场有关无法确定性的旅程。无法确定性本身是中性的，它不好也不坏。一个方面，不管今天多么美好，无法确定性会让我们迟早run into trouble。另外一个方面，不管今天的生活多么悲催，无法确定性会让这一切都会过去。人生面临一次又一次的无法确定性挑战。这些挑战可能关乎个人、关乎家庭、关乎机构、关乎行业，甚至关乎国家。而我们能不能做出科学的抉择？这需我们具备一种独特的能力，一种学习无法确定性的能力，一种理解无法确定性的能力，一种利用无法确定性创造价值的能力。这是人生的大智慧！而统计学是这个大智慧的基础理论框架。你说你要不要学？

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