百科給的定義是“關(guān)于認識客觀現(xiàn)象總體數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系的科學(xué)”，定義中共提及2個詞語“數(shù)量”，通俗理解即為數(shù)字。古代人可以通過竹簡計數(shù)，80年代的人使用算盤，90年的人則使用計算器，2000年后計算機普及，電腦逐步替代計算器，手機的興起慢慢替代電腦，也許后面還有更高科學(xué)的產(chǎn)品進行替代。無論如何，工具的便捷，半導(dǎo)體領(lǐng)域的摩爾定律，都是解放著人類。讓一切都變得快捷且方便。

統(tǒng)計學(xué)是通過搜集、整理、分析統(tǒng)計資料，從而認識客觀現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律性的方法論科學(xué)。

從搜集數(shù)據(jù)的角度來看

原始數(shù)據(jù)的收集從普及的談話收集文字信息，語音數(shù)據(jù)資料收集，再到視頻資料的整理收集，人口普查，填寫資料信息等各式各樣。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集顯得笨拙且麻煩，問卷，表單數(shù)據(jù)等小數(shù)據(jù)鋪天蓋地，身邊無不一環(huán)饒著數(shù)據(jù)收集的身影。以及最近幾年大數(shù)據(jù)的興起，開始誕生出電子商務(wù)交易性數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)信息資料數(shù)據(jù)，信用卡交易數(shù)據(jù)，從理論上看，任何在網(wǎng)絡(luò)操作，不論是電腦還是手機等媒體身上，都能將數(shù)據(jù)進行匯總而且輕易的獲取出來。

收集數(shù)據(jù)的形式多樣，但并非一帆風(fēng)順。成本，時間，人力，即時性，規(guī)范性等讓人類顯得有點'著急'。搜索引擎時代，可以使用爬蟲去抓取網(wǎng)絡(luò)信息，但爬蟲讀取的數(shù)據(jù)不具有結(jié)構(gòu)化特點。大數(shù)據(jù)時代下，T級別甚至更大量的數(shù)據(jù)更是少數(shù)企業(yè)的'專利'，反而是數(shù)據(jù)量過大無從下手，沒有數(shù)據(jù)的企業(yè)想有數(shù)據(jù)做點事情，挖掘一些信息，而有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)也無法有效的利用好數(shù)據(jù)，反倒是數(shù)據(jù)信息的'泛濫'導(dǎo)致人們高估了數(shù)據(jù)本身的價值。

從整理數(shù)據(jù)的角度來看

數(shù)據(jù)整理是個繁瑣的過程。20世紀(jì)以前，人們只能將數(shù)據(jù)信息進行整理規(guī)范保留為書籍或者音頻、視頻。但這類非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，想挖掘出有價值的信息，是件非常復(fù)雜的事情。即使今天，計算機技術(shù)的發(fā)展，讓我們可以使用文本挖掘工具，提取關(guān)鍵詞一類的信息，也是不那么令人滿意。

反倒是20世紀(jì)后，所有的數(shù)據(jù)信息卻是基于互聯(lián)網(wǎng)，以技術(shù)為出發(fā)點進行思考，數(shù)據(jù)均以結(jié)構(gòu)化形式進行收集歸納并且保存，才使人類對于數(shù)據(jù)有了新的認識。當(dāng)前時代下的小數(shù)據(jù)收集，比如問卷星，國外的surveymonkey等，均是網(wǎng)頁或者手機填寫資料，直接以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在服務(wù)器上。這使得分析數(shù)據(jù)變得容易。而大數(shù)據(jù)下的電商交易數(shù)據(jù)等更是結(jié)構(gòu)化規(guī)則化保存。亞馬遜的數(shù)據(jù)存儲，完全規(guī)范結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)存儲于上百萬個表格中，分析人員直接提取出自己想要的數(shù)據(jù)信息馬上就能研究使用。

就在當(dāng)下，依然還有非常多的數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化形式存儲，比如紙質(zhì)版本收集問卷，錄入數(shù)據(jù)就是一項麻煩的工具。整理數(shù)據(jù)這一難題如果能徹底解決，數(shù)據(jù)的應(yīng)用空間會更大廣泛。

從分析數(shù)據(jù)資料的角度來看

站在分析人員的角度來看，數(shù)據(jù)資料的分析基本上均是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行研究。也可理解為定量分析和定性分析，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直觀的使用圖、表、研究方法指標(biāo)等進行研究，以得到通俗理解的結(jié)構(gòu)。定性分析更多是研究人員對于結(jié)構(gòu)的整理、加工，加上經(jīng)驗的積累從而得到結(jié)論。從社會發(fā)展，以及參考國外的發(fā)展來看，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更容易被人接受。

早在互聯(lián)網(wǎng)之前，數(shù)據(jù)分析并不是一門專門的學(xué)問，會個算盤，會點加減乘除也可以簡單的統(tǒng)計收集整理。但在2000年后，數(shù)據(jù)收集的結(jié)構(gòu)化整理，數(shù)據(jù)收集的場景變多，數(shù)據(jù)量大以及對于計算機進行數(shù)據(jù)分析的要求變多，因而分析工作變得職業(yè)化。分析人員需要對行業(yè)有深入的理解，企業(yè)分析人員需要具備各項知識技能，包括數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)抓取，數(shù)據(jù)分析及呈現(xiàn)，報告撰寫，對于業(yè)務(wù)理解等要求，因而整體上數(shù)據(jù)分析職業(yè)化已經(jīng)成為趨勢及普及化。專業(yè)分析人員更可能深入理解統(tǒng)計研究方法，對于數(shù)據(jù)的一整套工具及方法論的使用更加得心應(yīng)手。

隨著數(shù)據(jù)研究標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)分析可成為各行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)交流語言。企業(yè)管理中直接用數(shù)字說話，不需要來回多費口舌，指標(biāo)情況如何一目了然，所有企業(yè)經(jīng)營情況如何也可以通過數(shù)字進行衡量、監(jiān)督，并且可使用數(shù)據(jù)指標(biāo)管理企業(yè)運營等。因而每個人都懂一些基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計知識也有其必要性。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的應(yīng)用場景

當(dāng)前數(shù)據(jù)統(tǒng)計的應(yīng)用場景上，自然、社會、經(jīng)濟、科學(xué)技術(shù)等領(lǐng)域及分支機構(gòu)會更多的使用。比如教育行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等。

教育行業(yè)中使用數(shù)據(jù)分析有一個非常明顯的場景即研究課題時的數(shù)據(jù)分析，寫論文時需要數(shù)據(jù)分析指標(biāo)進行觀點論證支撐。數(shù)據(jù)指標(biāo)客觀存在，所有人都對相應(yīng)的指標(biāo)進行閱讀理解即可。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中可用數(shù)據(jù)指標(biāo)進行運營管理，績效考核，市場推廣等，metrics的每天監(jiān)控，長時間的考查，績效通過metrics進行衡量，均體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的價值。

醫(yī)療行業(yè)進行實驗研究，新藥品的研發(fā)等均需要數(shù)據(jù)分析。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究可讓人信服，用客觀的標(biāo)準(zhǔn)成為自己手中的利劍，說服別人的同時，也是對自然客觀規(guī)律性的致敬。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件工具的使用

提到統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析，一定需要提到的就是分析軟件工具。從軟件工具的應(yīng)用場景來看，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法平臺，比如SPSS、SAS、R、SPSSAU、Mintab、Matlab、Stata、Eviews、Python等。數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)工具比如EXCEL、Power BI、Tableau等，數(shù)據(jù)可視化的工具還有很多，簡單來講即將數(shù)據(jù)進行圖形化，并且通過圖示化直觀的發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律挖掘價值信息。除此之外，還有非常多的數(shù)據(jù)分析軟件，比如百度統(tǒng)計工具等。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計軟件上，當(dāng)前時代下均是國外的天下。SPSS、SAS、Stata為世界三大統(tǒng)計軟件，以及Python、R、Mintab等，都是國外產(chǎn)品，我們國家一個被人熟知的統(tǒng)計軟件產(chǎn)品都沒有，但這類軟件都是統(tǒng)計算法的羅列，需要專業(yè)分析人員才能使用。當(dāng)前國家人工智能戰(zhàn)略，大量人工智能產(chǎn)品涌現(xiàn)，不乏個別優(yōu)秀產(chǎn)品，比如SPSSAU，這是在線網(wǎng)頁版本的SPSS，其將SPSS軟件功能移置到網(wǎng)頁上并且進行很多改良，包括人工智能文字分析，算法的智能化選擇（多種方法的智能判斷），SPSSAU里面也有可視化圖表功能，可以進行推薦，但其過于傻瓜化，所以更適合于新手，適合于數(shù)據(jù)分析理論原理完全不理解的用戶。如果專業(yè)用戶，也許使用可以寫代碼的sas，stata等更加便捷，當(dāng)然SPSSAU是網(wǎng)頁直接使用，這是獨特的優(yōu)點。

可視化工具當(dāng)前有優(yōu)秀的產(chǎn)品推薦為tableau，其可視化和分析功能強大，尤其是展示效果方面，tableau極其優(yōu)秀，但其費用高昂，并且功能過多相對僅適合企業(yè)付費用戶，且專業(yè)人員使用更適合。當(dāng)然，也許還有很多用戶推薦使用Excel，確實當(dāng)前Excel已經(jīng)成為一類標(biāo)準(zhǔn)，每臺電腦均有安裝，因而excel的可獲取性、易用性上也無可置疑。

數(shù)據(jù)分析軟件是替代計算器，算盤之類的東西，其運用并不復(fù)雜，尤其是使用過SPSSAU的用戶就會知道其簡便之處，效率非常高，拖拽點下即可完成。但最關(guān)鍵的還是懂一些原理更好，每個軟件產(chǎn)品都自帶幫助文檔。對于不太會懂原理的用戶來說，一份好的幫助文檔就像是一位老的老師，可以指導(dǎo)使用者快速全面的了解軟件，這也可以算得上是一條快速掌握新技能的小捷徑了。