一、为什么学统计学
答：它是做好数据模型的基础。即是以后深入机器学习和强化学习的基础
答：它是锻炼逻辑思维框架的工具
答：更客观看待每件事情
统计学要关注：方法的流程（如假设检验是怎样的）及方法用在什么场景。
* 应用统计学里的原理不用记住太多公式，公式实现都交给python工具吧。
比如数值分布的描述性统计
比如正态分布的特征
* 应用统计学里的原理对应到什么应用场景很重要，是因为它需要强大的逻辑思维去推导。
比如超市要买进两个品牌，到底哪个品牌客户更喜欢或者两个不同的超市对两个品牌有什么不同的影响。——这其实用到参数估计——方差检验的知识。
二、什么是统计学
答：
• 通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学
1 收集数据:收集内、外部的相关数据
2 处理数据:对数据进行逻辑加工转换
3 分析数据:利用统计方法分析数据
4 数据解释与展示:结果的说明与图表展示
5 得到结论:从数据分析中得出客观结论
三、统计学分两大类：
描述统计看出内容和量；推断统计看出数据特征（推断方差还是均值还是分布）
举例：
1 统计学是帮助我们理解生活，商业的工具，通过对于我们收集的数据进行分析，让我们做出特定的推断，并把这些推断应用到新的场景。
2 描述统计与推断统计，什么时候用，怎么用，单独还是一起，取决于你要回答与解决什么样的问题。
统计学改变思维习惯。更加客观看待事情。
比如：看到一份数据，你会去问，这份数据背后的假设或样本是什么？是否具有可信度？还有什么数据没有报？
四、统计的数据类型
1、常规分类
详细介绍如下：
2、尺度度量分类
一般一个报表中会涵盖全部的4种或者其中的几种
深入了解如下：
每类数据大体可做什么运算——这是为了看到数据后要了解可以做什么分析。
五、统计学的六个基本概念
统计量对应样本，参数对应总体
