热门专业没那么难，文科生打开统计学的正确方式

六月，初夏。

高考结束，毕业季到来。准大学生纠结选什么专业，毕业生迈进就业大军，不论什么身份，大家都在思考着同一件事情——当下什么能力最热门？

想要得到答案很简单，打开任意一款求职软件，热门岗位的职位简介中都少不了这一项——数据分析能力。

4月20日，李佳琦亮相博鳌论坛，称：最有价值的是我的脑袋。

数据能告诉我们每一个客户想要什么，喜欢什么，甚至可以预测他们的消费倾向和潜在需求。但不是每个人都是李佳琦，做不到统计几十万粉丝的直播间数据，但统计学存在于我们生活的方方面面：

• 你可以用它来决定明天适合穿什么；
• 上市公司用它来制定未来商业计划；
• 政府用它来判断教育拨款力度；
• …

大数据渗透进各行各业，商业、工业、医疗业、零售业甚至出版业，各大网站、媒体、电商后台每天会产生大量的数据，如何有效的利用这些数据，可以决定一家公司甚至一个行业的生死存亡，统计学受到越来越多的关注。高校为了适应大数据时代的趋势纷纷为自己的王牌专业细分了统计学方向，但对于初学者而言，最应该做的就是打牢数学基础与编程基础。

在知乎，有一个热门回答是这样说的： 

统计学与数学虽然放在数学系下，但其实和数学系的学习是两个技能树。我身边也有很多统计学专业的同学，他们的数学能力我觉得已经足够了，相比数学天赋，他们现在最缺少的是计算机科学素养，也就是将统计和编程结合的能力，想从海量数据中挖掘信息，必然需要计算机的辅助。尤其是现代高维统计，“计算”的重要性越来越强。

可能这时你又会说：我是文科生，我害怕铺天盖地的专业名词，畏惧晦涩难懂的统计学公式，面对正版统计软件我还囊中羞涩......

拜托醒醒！2021年了，连小学生都开始学 Python 了，一切都没你想象的那么难，统计学术语和公式看似复杂，但在生活中它无所不在，如果你觉得传统教材枯燥乏味，不妨把它扔到一边，换成这本《用Python动手学统计学》，换一个角度看看这个家伙，你会发现，统计学知识原来可以这么简单！

统计学基本概念   Python基础知识

统计不像数学一样形而上，统计就是理解，是通过运用数据，解决实际问题。从统计学的基础知识讲起的，这帮助我们从头开始学习统计预测的方法，只有理解统计预测，才能摆脱“只会调用机器学习库”的困境。

Python的语法比较简单，可以通过简短的代码实现复杂的分析。另外，Python 也非常适合用于机器学习。因此，用 Python 学习统计学，是最有助于从统计学基础到机器学习的过渡。

无论你正在从事

数据分析、数据科学、机器学习......

无论你是

想要分析实验结果的学生

工作中需要处理数据的商务人士

还是使用机器学习的工程师

但凡和数据打交道

都离不开统计学！

• 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？

不管是否擅长数学，或是否擅长 Python ，这本书都从零起步，是最适合初学者学习数据分析的书籍。

术语（文字）  补充（公式）  实现（代码）

统计学往往被认为很难学，原因有很多：不理解术语、不懂公式、比喻表达难理解等等，为了简化过程、加深理解，书中针对各个知识点，从文字讲解、公式说明、Python 代码，3 个维度分别进行讲解。

统计学基础知识 → Python基础知识 → Python统计分析方法 → Python机器学习

统计学的另一大难点就是需要理解很多概念，还要理解各概念之间的联系。书中将这些概念串联在一起，目录小标题带有“术语”、“实现”、“补充”等标记，方便查找学习，由浅入深学习数据分析，更直观地把握自己的学习进度，循序渐进过渡机器学习。

请滑动翻看目录

书中还介绍了一些比较新兴的内容，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等，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，为高阶学习者做好了更深入学习的准备。

1.

 Jupyter Notebook交互式编程

支持在线编辑

2.

源码随书下载

亲自动手实现统计分析、数据可视化等。

超多学习资源

3.

 Python 社群

大神24小时在线交流编程知识

Python编程：从入门到实践（第2版）

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