统计学用途有多广泛呢？
不论是分析用户数据、制定新产品的营销策略，还是预测天气预报的降雨概率，或是新冠疫情爆发与防控的走势，其幕后推手的根本都是统计学。
统计学不只是一门学科，更是一个解决问题的重要手段。在数据分析越来越普适的今天，统计学在职场中的重要性更加明显：把日常工作中的经验、预期，进行数据化的分析与预测，把主观判断转化为相对客观的分析保证，是职场工作中越来越重要的基础能力。
既然统计学这么重要，那我们先对它做个基本的了解。
01.统计学的由来
根据维基百科的显示，最早的统计著作来自公元9世纪的《密码破译》Manuscript on Deciphering Cryptographic Messages一书，由阿拉伯人编著。书中详细记录了如何使用统计数据和频率分析进行密码破译。据说由于这部著作，统计学和密码学分析便如此一同诞生了。
02.
统计学圣经
十年前，《哈佛商业评论》就曾宣布21世纪最性感的职业是“数据科学家”。
Google 首席经济学家 Hal Varian 曾多次公开强调“未来10年最有潜力的职业是统计学家”。
这些无不与统计相关，并且都在之后的时间里得到了验证。
归根结底，统计学开始走俏的原因是，随着技术的发展，我们能够用所有利益相关者都能听明白的语言进行交流。通俗解释，就是能够用数据说话，用数据讲故事。
当下的统计学，更是在计算机强大算力的推波助澜下，得以实现机器学习，也预告了人工智能时代的来临，而奠定这些创新科技的统计学，自然可以说是最需要被掌握的学科之一。
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如果说每个学派只能选出一本书作为代表作，那么统计学的代表作可以说非它莫属——
《统计学习基础》The Element of Statistical Learning 是斯坦福经典教材，被誉为统计学「圣经」（简称ESL）。
不过这本书对新手有一定的门槛儿，作为入门教材会比较吃力。书里涵盖大量公式，对读者的数学能力和统计学基础要求较高。
03.
有没有简单方法入门？
一本面向新手的统计学入门书来了，文科生也能学会！
[日] 马场真哉 著
作为统计学入门书，本书用大量篇幅详细讲解了统计学的基础知识，避免了对新手意义不大的经验技巧；同时，从三个方面介绍了用 Python 实现的要点：
如何分析数据？使用某种方法为什么会更好？
如何用 Python 进行分析？
为了更好的让初学者透彻掌握知识点，本书的一大特色是，对同一个知识点分别使用文字 公式 Python示例代码，三位合一加以讲解，循序渐进地介绍了统计学和Python的基础知识、使用Python进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型，以及机器学习等。
通过这本书，你不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法，还可以学到十分前沿的机器学习知识，以及如何使用Python实现数据可视化和建模等。
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看看日本读者是如何评价这本书的：
“如果你在学习统计的过程中遇到了“无法实际计算”的瓶颈，那么这本书就是最好的解决方案。
“比起罗列数学公式来证明，用Python模拟得出的工作结果更令人信服，或者说更适合自己。
“在进行机器学习的过程中，我对统计的基本知识掌握得非常有限，于是我从头读了一遍，感觉碎片性的知识被连成了一本书。因为赶时间，没有敲样本代码，只看了文章，但因为是容易读的书，所以2-3天一口气就读完了。从最基础的地方开始，用易懂的语言、图和例子来表现，真的帮了大忙。非常感谢。
这本书适合谁看？
◎专业学生
计算机、统计学专业的同学，可作为相关课程的入门教材来使用
◎有初级编程基础，对统计学感兴趣的读者
做报告时，说出“从以往经验来看……”难免会让人觉得主观。如果运用「统计分析」有历史数据和预测数据支撑，会产生不容质疑的说服力
◎想要从事数据科学和机器学习方向的读者
涵盖机器学习前沿知识，以及使用 Python 实现数据可视化和建模等必备技能点。
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学习统计学，最终目的还是要预测未来趋势，预判尚待解决的问题，而统计学正是我们的绝佳利器。
统计学是方便的工具，讲解统计学的图书也应该是方便的工具。希望本书能够成为你的得力助手。希望大家都能早日进阶统计大神！
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