。一阅读时间：2015年11月30日
阅读笔记：
为什么统计学是最牛的学问？（标题）
统计学是能够得出最好、最快答案的正确方法：
任何领域都需要统计学思维方法
通过数据之间的关联性、利用因果关系进行推论的现代统计学的基本思考方法，早在20世纪初期就已经确立，主要的统计分析方法则在20世纪60年代全部出现。
以前的统计学家们常用的研究方法，有两种，或者省去计算的麻烦直接进行类似的准确度较高的推测，或者尽可能少地对数据进行计算并得出准确度较高的推测，但是这些研究方法现在基本上已经不会出现在实际分析当中。随着计算机技术的进步，不管是庞大的数据还是繁杂的计算，都已经不再是统计分析的瓶颈。
以前的纸和笔的统计学与现代的计算机统计学之间存在着巨大的差距，现代的统计学家必须在精通数理知识的同时，还掌握计算机技术的应用。计算机使商业模式发生了翻天覆地的变化。商品的采购、库存、销售等记录基本上全都已经数据化，成本和销量的把控与用纸笔进行管理的时代相比也变得更加简单。顾客资料与消费记录、工作人员的工作时间与评定、健康状态、支付的报酬与成本核算等信息，都可以存储在公司内部系统和Excel电子表格中。为了生产而进行的机械操作、到自己公司网站的链接，基本上所有的登录情况都会被记录下来，必要时可以综合统计作为经营的参考。就算说那些大型公司几乎所有的业务流程已经全部实现电子化，也不为过。
但是，当一系列的业务都实现计算机化之后，那些从事计算机业务的企业却遭遇了瓶颈。不管他们如何提高硬件和软件的处理性能，如果需要计算机化的业务流程没有增加，顾客对性能没有特别需求，那么他们就无法继续销售自己的商品。所以，不管是硬件厂商还是软件厂商，还是使用这些提供计算机服务的厂商，所有与计算机相关的企业，都必须对已经得到满足的顾客们，提供一个购买他们更新技术的“理由”。
从好的方面来看，要想将已经足以满足顾客需要的性能更好地加以利用，就要考虑“如何创造更多的价值”。而实际上，计算机企业所考虑的是向顾客传达“为了找出创造更多价值的方法，必须进行大量的数据处理”，为了让顾客接受这一提议，必须有一个“明显对商业有价值的理由”。
以现在的计算机技术来看，不管是多么庞大的数据量或者多么繁杂的计算都能够胜任，因此需要考虑的问题就变成了应该针对什么进行计算，而答案除了统计分析之外再无其他。当然，如果只是将“统计分析”这个简单的词语作为题目，会让人感觉缺乏吸引力，于是就诞生出“大数据”和“商务智能”的概念。现在大家之所以都对这两个题目和统计学如此关注，恐怕就是出于上述原因。
