为什么学统计学的那么多（为什么要学统计学）

今天，和大家探讨一个问题：我们为什么要学习统计学？，今天小编就来聊一聊关于为什么学统计学的那么多?接下来我们就一起去研究一下吧!

为什么学统计学的那么多

今天，和大家探讨一个问题：我们为什么要学习统计学？

1、统计学不研究统计

为此，你需要了解一个基础知识：统计学到底研究什么？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，关键在于如何定义“统计”。如果“统计”代指“统计学”这个领域，那当然是对的。“统计学”研究“统计学”嘛。但是，如果“统计”是指，普罗大众印象中的，表哥表姐们做的各种EXCEL描述统计（例如：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部分。但是，绝大多数情况下，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。因此，你首先要清楚：统计学不研究统计！

那统计学到底是研究什么的？如果大家百度一下，似乎有一个来自大英百科全书的定义，被广为流传。大概意思如下：统计学是一门关于收集数据、分析数据、并根据数据进行推断的科学和艺术。这似乎是一个相对而言，比较广泛接受的，关于统计学的定义。请问：这个定义如何？我曾经也认为这是一个比较靠谱权威的定义。但是，现在的我认为这个定义：非常糟糕，非常肤浅而不准确。原因如下：

第一、统计学是关于“收集数据”的吗? 确实有很多“收集数据”的场景，需要统计学智慧，其中涉及到统计学一个重要的领域：试验设计。但是，如果把实际工作中所有关于“收集数据”的场景汇总在一起的时候，你会发现，统计学智慧能够参与的比例，其实非常小。在绝大多数情况下，人们不需要，或者至少不会主动去寻求统计学的帮助。

例如：安装摄像头、安装物联网监控设备、安装网站监控代码等。这些都是非常典型且重要的数据采集场景，相关实际工作者基本上不会征求统计学家的意见。当然，这也许是因为实际工作者的无知，也许有了统计学的帮助，相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，如果统计学的智慧能够给这些工作场景带去重大改进，市场力量就会驱动决策者主动寻找统计学的帮助。而实际上，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，或者实施统计学智慧的成本太高。

所以，“统计学是关于‘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。当然，如果因为统计学跟“收集数据”有一定的关系，就说统计学是关于“收集数据”的学问，那么：统计学是关于everything的学问。因为统计学同everything都有一定的关系。同样的逻辑，可以应用于every其他学科。最后变成，every学科是关于everything的学科，这是一句没有营养的废话。

第二、统计学是关于“数据分析”的吗？这也不太对。这得看如何定义“数据分析”。如果定义，数据分析就是统计学，那当然统计学是关于“数据分析”的学问。如果，定义“数据分析”是关于“数据”的“分析”，那么：1 1=2是不是数据分析？这里有数据啊（1啊，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？显然啊！其中会涉及到大量的数据分析，但是大量是确定性的数据分析，跟统计学没有多大的关系。因此，简单说“统计学是关于‘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。你可以说：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！

2、统计学研究不确定性

那统计学研究的问题本身到底是什么？答：不确定性。对，就这么一句话：统计学研究不确定性。如果更详细一点：统计学不研究统计，统计学研究不确定性，从中寻找确定性的规律，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为例。如果会计分析的目标仅仅是盘点企业现有资产、利润、以及负债情况，这基本上是一个纯粹的会计数据分析问题，跟统计学无关。为什么？因为这里面没有不确定性。这也解释了绝大多数会计从业者并不需要统计学加持，照样能把会计工作做得很好。但是，如果会计分析的目的是辅助投资决策，故事可能就有所不同。一个可能的数据分析需求是：如何基于现有的会计数据，预测企业来年的利润，并以此知道投资决策。你看，这是一个什么问题？答：这仍然是一个会计问题，是一个关于投资的会计问题。但是，这个会计问题跟传统的会计问题有啥不同？答：这个会计问题有不确定性存在。因为，这个工作要求基于现在预测未来，而未来具有很大的不确定性。这就变成了一个非常典型的统计学问题，是在会计业务实践中产生的统计学问题。

再看一个例子。一个运营非常成功的APP，每天要汇报一下日活数目。也就是说，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，非常传统的统计问题，数数问题，跟统计学无关。当然，在实际工作中，如果该APP的装机量非常巨大，要把这个数字数清楚可能很不容易。为此，我们需要关于活跃用户科学合理的定义，可能还需要大数据分布式计算的平台（例如：Hadoop）。但是，这个问题本质上跟统计学无关，是一个传统的统计问题，统计学不研究。但是，如果经营管理者关心未来（例如：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，有很大的不确定性。不确定性来自于用户规模增长的不确定性，以及流失的不确定性，还有活跃程度的不确定性。这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"来定义统计学是非常不严谨的，是不足以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：它关注不确定性。如果该不确定性来自经济学，那么统计学就在经济学中有了用武之地（例如：计量经济学）。如果该不确定性来自生物医学，那么统计学就在生物医学中有了用武之地（例如：生物统计学）。如果该不确定性来自生产质量管理，那么统计学就在生产质量管理中有了用武之地（例如：质量管理、6-sigma）。简而言之，不确定性出现在哪里，统计学的智慧就会传播到哪里，统计学就会在那里生根发芽，并结出果实累累。对，这才是真正的统计学！

3、不确定性无处不在

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

例如，婚姻选择就有着极大的不确定性。一对相爱的男女，是否应该接受对方，成为自己的终身伴侣，这就是一个重大选择。这个选择的后果是什么？是幸福的远航，还是痛苦的开始？这有很大的不确定性。为了极小化这种不确定性，青年男女们往往需要一场死去活来的恋爱，以便于充分暴露双方的优点和缺点，以减少未来婚姻中的不确定性。但是，无论你如何了解，这种不确定性仍然极大地存在。

职业选择有着极大的不确定性。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？如果去企业，应该去国企，民企，还是外企？应该选择哪个行业？金融、制造，还是互联网？每一种选择的后果都有着不确定性。八十年代早期，国企工作被看作是最安全的工作，没有失业的可能。但是，九十年代的倒闭浪潮，让大量的下岗职工深刻体会到，没有任何工作是绝对稳定可靠的。同样的故事，也发生在高校。二十年前，人们普遍认为，高校老师，是一份非常稳定的工作，没有失业的风险，还有寒暑假。但是，现在的高校，尤其是一线高校，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，竞争非常激烈，甚至残酷。

消费者行为具有很强的不确定性。千万别指望大数据能够绝对准确地预测人的消费行为，这显然是不可能的。去沃尔玛购物之前，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，连我自己都无法绝对准确地预测自己，凭什么你可以？凭什么所谓的大数据可以？一个人的购买决定，太复杂，充满不确定性。精准营销（或者广告）中的“精准”二字，说的其实不是绝对意义上的精准。而是，相对意义上的，是比胡蒙乱猜更加精准，仅此而已。

个人世界里充满了不确定性，企业又何尝不是？从工商注册诞生那天开始，企业便开启了一个不确定性的旅程。首先摆在企业面前的问题是：能活多久？这是一个不确定性事件。每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？有哪些企业能够存活超过三年？具有高度的不确定性。

即使是健康运营的企业，也面临大量的不确定性挑战。例如，应该任命一个什么样的CEO？显然，不同的CEO能给企业带来不同的命运。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能够影响一个企业的命运。但是，在任命的那一刻，该CEO能够给企业带来什么样的命运，难以确定。

企业有了CEO，接下来应该考虑融资，这是CEO经常要面对的一个重要问题。一个好的融资方案，带给企业的不仅仅是资本，还有宝贵的资源，以及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，也许能够带给企业短期的资金，但是没有更长期的资源。更糟糕的是，可能从此埋下股东之间博弈、猜忌与不信任的种子，并极大可能伤害企业发展。最终的结果究竟会怎样呢？这是非常不确定的。

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？深耕细作的好处是能够继续巩固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，能够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造成资源分散，可能一事无成。应该如何选择？选择的后果到底如何？这也带有很强的不确定性。

4、不确定性创造商机

站在商业的角度，你如何看待不确定性？答：要热情拥抱它。为什么？因为：不确定性成就商业价值！例如，假设你是一个股票投资者，希望通过买卖股票来获得超额收益率。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不确定性事件。你对此如何感受？你喜欢股价的不确定性吗？

你一定会说：我不喜欢不确定性，我喜欢确定性。如果能够准确地知道第二天股价的变化趋势，那一定是赚得盆满钵满。真的会这样吗？如果你总是能够准确预测股价的变化趋势，会不会其他人也知道？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。很快人们就会发现，有这么一个神奇的投资者，他做出的所有投资策略，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，全世界都知道了，不再是独门秘技。所有投资者都蜂拥而上，做出完全一样的投资策略。这时，市场的天平就开始倾斜了。最后，你获得超额收益率的投资机会将会消失得荡然无存。股价将重新回到不确定的状态。

当然，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不确定性。没有任何人有能力，能长期、持久并且绝对准确地预测股价的走势。所以，真实的股市中，没有任何人，能够成为一个绝对聪明的，没有风险的投资者，也就不会被所有的投资者追逐。即使像巴菲特这样的风云人物，也不是每个人都认同他的投资理念。事实上，每个人都可以有自己的投资策略，形成自己的投资风格，获得一定的收益，并承受一定的风险。此时，谁能通过数据分析，降低（请注意不是消除）对股价走势预判的不确定性。他就能获得相对竞争优势，能够在承受同样投资风险的情况下，获得更好的收益率。这就是不确定性，在资本市场上带来的商机。相反，如果这个资本市场是确定的，所有人对未来的判断都是一致的，那么任何人都不会有任何投资机会。

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

5、总结讨论

你看，这个大千世界就是一个关于不确定性的世界，而人生就是一场关于不确定性的旅程。不确定性本身是中性的，它不好也不坏。一方面，无论今天多么美好，不确定性会让我们迟早run into trouble。另一方面，无论今天的生活多么悲催，不确定性会让这一切都会过去。人生面临一次又一次的不确定性挑战。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。而我们能否做出科学的抉择？这需要我们具备一种独特的能力，一种学习不确定性的能力，一种理解不确定性的能力，一种利用不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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