最近的KD掘金轮询吸引了我的注意力。它要求受访者完成如下句子：
“随着大数据和数据驱动的机器学习方法的趋势
统计数据将变得不那么重要统计重要性不会改变作为数据科学的基础，统计学将变得更加重要没有把握”显然，“统计数字将变得更加重要”。尽管这次民意调查不是一项科学调查，但有趣的是人们看到人们愿意花时间表达自己的观点了。“统计”一词具有不同的上下文，不幸的是，这么长时间以来，人们对它的负面评价如此之高。这也许就是为什么我们看到其他术语流行（和淘汰）的原因：数据挖掘，数据科学，预测分析等，以重塑本质上是统计概念的品牌。具有讽刺意味的是，许多人将统计数据放在盒子里似乎永远是一回事—仅处理小数据，关于假设检验等。—当统计从根本上讲是关于应对变化的时候。
在其他职位，我写过统计数据作为它自己的学科，它如何成为数据分析和价值创造的核心，以及统计素养的重要性如何增长（这是有史以来的第一次）国际统计年）。的Jeff Leek简单统计上有一个不错的YouTube视频数据分析的前景表明统计数据是数据分析的基础，尽管其他学科也有贡献，但它们却没有直接贡献。
我是多年前在一次与我的对话中第一次听到被描述为“科学的语言”的统计数据戴维·萨尔斯堡，作者女士品尝茶和第一位统计学家辉瑞（Pfizer）被聘用。为了更科学任何您做出的决策-在科学，工业，政府中-您将需要统计！统计需要您！斯坦福大学著名的统计学家罗伯特·蒂布希拉尼（Robert Tibshirani）在《金融时报》上被引用纽约时报比特博客去年：“统计数字不寻常。 ……这是其他学科的服务领域。它不依靠自己的工作。它需要其他人。”我最近与教授进行的一次采访也表达了类似的观点雪莉·科尔曼（Shirley Coleman） 。
不久之前，大学就要求您满足外语要求，特别是对于理科研究生学位。现在看来，一种新的语言-统计学-正在进入科学和商业学位课程。最近，有人提议在美国高校化学系内建立统计学课程。正如最近一期《欧洲时报》报道的那样，在欧洲部分地区也是如此。分析科学家。除了商学院不断发展的课程以包括更多的统计/数据挖掘/预测分析（并在这些领域提供新学位）之外，即使是硬科学领域也正在纳入更多的统计信息，以更好地为其毕业生提供从事工业工作的准备。
我们的许多客户证实，他们花了几年的时间在新员工身上进行投资，以灌输最佳的统计实践，因为他们的学术培训不足以使他们做好完成所需工作的准备。我们的长期合作伙伴之一，预测自1997年以来，一直为科学家和工程师提供数据分析和统计等课程。
统而言之，统计数据可能会带来一些负担（不幸的是，很多人没有对这个强大的主题进行最好的介绍，并将其视为“ sadistics”），但是“统计思维”是另一个术语，它以更具战略性的眼光投下了一切。统计思维在解决问题上是科学的，在任何给定的语境下都说科学的语言，因为科学是什么？科学-优秀的科学-是有效理解自然和社会世界的有效途径，可以使人们获得更多信息并更好地利用这些信息。在最近与Russ Wolfinger进行网络广播，我们必须看到和听到有关统计思维在科学中一些非常有趣的应用的信息。
要从不断积累的数据量和复杂性中获得价值，就需要具备良好的科学知识并说出一定水平的语言。愿我们都在某种程度上学习科学的语言，以便我们可以做出更明智的决定，充分利用稀缺的资源并强迫采取更好的行动。
笔记：这篇文章的一个版本首先出现在国际分析学会博客。
焦耳写道：
我同意数学是科学的语言。
我听到的表达是，统计*是*科学方法。这是我作为一名大学生的启示。我半信半疑地想知道为什么统计甚至是计算机科学的一门学科，然后又想知道科学如果没有它怎么可能做。
安妮写道：
赞赏的意见。原始数据确实看起来很有趣-感谢推荐。数学和统计学之间有有趣的关系。许多人过去认为统计是数学的一个分支。统计学当然使用数学，但这是它自己的学科，并且是一门相对年轻的学科。戴维·萨尔斯堡（David Salsburg）还认为统计学是“科学科学”。他的著作《品尝茶的女士》的副标题是“统计学如何在20世纪改变了科学”。想知道伽利略今天会说些什么。我们很幸运地生活在如此有趣的时代。
迈克·巴洛写道：
很棒的帖子，非常及时。我刚刚读完一篇关于数据的短篇文章，的确是一本非常优秀的文集，标题没什么吸引力，“'Raw Data'是Oxymoron。”尽管有标题，但我还是强烈推荐它。它支持您的观点，即数据是科学的基础。
塔米·杰克逊（Tammy Jackson）写道：
长期以来，数学一直是科学语言。这句话是伽利略的：
in哲学写在这本宏伟的书中，宇宙始终对我们的视线敞开。但是，除非先学会理解该语言并阅读其中的字母，否则这本书是无法理解的。它是用数学语言编写的，其字符是三角形，圆形和其他几何图形，没有它们，人类就不可能理解一个单词。没有这些，一个人在黑暗的迷宫中徘徊。
实验者中的伽利略伽利略
统计学是数学在科学方法中的应用。
