통계의 역할은 무엇입니까?

통계학 자체의 발전 분야는 더욱 광활할 뿐만 아니라 컴퓨터 과학, 정보과학, 경제학, 관리학, 금융공학 등에 광범위하게 적용돼 서로 강력한 결합으로 함께 발전한다. 1. 컴퓨터는 통계의 기본 도구입니다. 통계학의 경우, 우리는 컴퓨터와 수학이 모두 통계학의 기본 도구라는 것을 알아야 한다. 컴퓨터가 발전함에 따라, 비교적 복잡한 데이터 계산은 간단하고 빨라져서 통계 컴퓨팅의 중요한 도구가 되었다. 오늘날 개인용 컴퓨터의 보급과 인터넷 사용으로 사회에 큰 변화가 일어나면서 정보 전달의 질과 수량이 비약적으로 달라졌다. 통계학의 발전은 컴퓨터와 불가분의 관계에 있다. 우리 학생들이 관련 컴퓨터 과학 지식을 배워야 한다는 것은 의심의 여지가 없다. 여기에는 데이터 구조, 알고리즘 설계, 프로그래밍 언어 설계, 프로그래밍 방법, 데이터베이스 시스템 개발 및 관리, 프로그래밍 등이 포함됩니다. 또한 현재 컴퓨터 지향 데이터 분석 방법을 포함해야 하는 교과 과정 프로그램도 확대해야 합니다. 이 중 대부분은 통계 분야 외부에서 개발되었습니다. 이런 식으로, 의심할 여지없이 통계학 전공의 취업 범위를 크게 풍요롭게 할 것이다. 데이터 마이닝은 통계의 일부입니다. 제 생각에는 데이터 마이닝은 통계학과 밀접한 관련이 있으며 통계학의 일부여야 합니다. 데이터 마이닝은 데이터에 존재하는 패턴과 데이터 간의 관계를 보여 주는 분야로, 대량의 관찰된 데이터베이스 처리를 강조합니다. 데이터베이스 관리, 인공 지능, 기계 학습, 패턴 인식 및 데이터 시각화를 포함하는 교차 분야입니다. 통계학적으로 볼 때, 컴퓨터를 통해 대량의 복잡한 데이터 세트에 대한 자동 탐색 분석이라고 볼 수 있다. 데이터 마이닝도 데이터 처리이므로 통계학을 적극 참고해야 한다. 통계학의 발전 역사에서, 데이터 처리 관련 분야에서 발전한 많은 새로운 방법이 간과되었다. 패턴 인식, 신경망, 그래픽 모델, 데이터 시각화 등이 있습니다. 모두 통계과학에서 싹트는 방법론 분야이지만 대부분 통계학에 의해 간과되고 있다. 이러한 방법들은 모두 오늘날 세계 첨단 기술의 영역이며, 통계학이 그것들을 무시하는 것은 고통스럽다. 따라서 통계학이 데이터 마이닝 과학에서 역할을 할 수 있기 때문에, 통계학은 컴퓨터 과학자들에게 던지는 것이 아니라 데이터 마이닝과 협력해야 하기 때문에 다시 한 번 자기가치를 높일 수 있는 기회를 잃게 된다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 2 1 세기는 정보의 세기입니다. 통계학은 컴퓨터와 밀접하게 결합되어 데이터 마이닝과 긴밀하게 협력하여 새로운 형식으로 광범위하게 응용될 것이다. 통계에 따르면, 컴퓨터 전공의 취업률은 90% 에 달한다. 통계가 발전함에 따라 이 점유율은 통계 전문가들에 의해 나뉘어질 것이다. 대부분의 컴퓨터 전문가들은 필요한 데이터 통계 분석을 위한 이론과 방법이 부족하고, 시대는 데이터의 정확성과 신뢰도에 대한 요구가 높아지고 있으며, 현대 통계 기술, 컴퓨터 기술, 데이터 마이닝 기술을 갖춘 복합적인 인재들이 더욱 인기를 끌고 있다. 통계학과 경제학, 관리학, 금융공학 등의 결합. 데이터 처리 및 데이터 수집 및 마이닝 방법이 다양하기 때문에 통계 분석 방법도 비교적 복잡하고 전문화되어 있습니다. 통계학의 응용은 이론 통계의 기본 자질을 높여야 할 뿐만 아니라 경제학 이론, 금융거래 시스템, 금융이론, 관리과학이론, 컴퓨터기술방법도 파악해야 한다. 통계 이론과 응용의 긴밀한 결합은 그 어느 때보다도 더욱 절박하고 중요하다. 통계학 및 금융공학의 경우 금융공학은 (1) 투자 분석의 세 가지 영역을 포함하는 교차 학과입니다. (2) 위험 관리; (3) 선물 거래. 여기서 투자 분석 및 위험 관리는 통계 설명 및 투기 통계와 직접 관련이 있습니다. 선물 거래 부분은 주로 수학 관련 응용 확률 과정에 관한 것으로 확률 미분 방정식을 적용하는 연구 분야를 수학 금융이라고도 한다. 어느 분야든 금융공학과 통계학은 밀접하게 연관되어 있어 금융분석은 통계학과 불가분의 관계에 있다. 현재 중국의 등록금융분석가 (CFA) 에 대한 수요는 갈수록 커지고 있지만, 전통금융이론과 금융체계에 대한 지식은 충분치 않다. CFA 는 대량의 수량화 기술, 특히 통계 지식이 필요하다. 각종 통계 방법은 고정 수익 증권과 자기자본 증권을 분석하는 데 사용된다. 국내에는 본토 금융분석가 (CFA) 가 거의 없는 것으로 알려졌으나 입세 이후 금융시장에 대한 CFA 수요가 많아 거대한 취업공간을 마련할 수밖에 없는 것으로 알려졌다. 그래서 통계학과 금융공학의 결합도 통계학 발전의 매우 잠재력이 있는 공간이다. 4. 통계학 자체의 발전통계학은 다른 학과와의 결합뿐만 아니라 통계원리, 통계기술, 통계방법 등에서 혁신과 돌파구를 찾아야 한다. 이 글의 서두에서 언급했듯이, 중국은 과거에도 사회와 경제 통계에 초점을 맞추었는데, 지금도 그렇다. 수리통계와 데이터 마이닝은 통계학의 일부이며, 이는 이미 많은 통계학자와 통계학자들의 인정을 받았다. 그래서 통계는 반드시 그들을 발전의 범위에 포함시켜야 한다. 과거처럼 원래 그들에게 속한 물건을 다시 버리는 것이 아니다. 수학 통계 및 데이터 마이닝은 통계 방법 및 기술에 더 넓은 발전 전망을 가져왔으며, 통계 연구 범위의 확대뿐만 아니라 통계 정보의 발전에도 도움이 된다. 5. 게다가 통계적 취업에 대해 이야기한다. 우리 모두 알고 있듯이, 정부 통계, 부문 통계, 민간 통계는 우리나라 통계 작업 분야의 3 대 거물이다. 오랫동안 정부 통계와 부문 통계는 통계학과 학생 취업에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 중국 사회주의 시장의 개선과 글로벌 무역의 발전으로 민간 통계가 갈수록 뜨거워지고 있다. 민간 통계는 정부 통계 외에 시장 조사, 통계 분석, 예측 및 의사 결정과 관련된 일련의 통계 행사로, 기업 의사 결정 및 관리에 통계 방법을 적용하는 각종 통계조사회사, 통계정보컨설팅센터, 통계원 사무실, 통계연구소, 기업관리컨설팅회사 등을 포함한다. 그것은 시장, 기업, 주민 사이의 다리로, 주로 기업과 주민들에게 시장의 미시적 정보를 제공한다. 서비스의 다양성과 형식의 유연성으로 민간통계기구는 현재 중국에서 큰 발전을 이루었고 통계학과 학생들을 위한 광범위한 취업 기회를 제공하고 있다. 민영통계기구가 끊임없이 발전함에 따라, 필자는 민영통계기구가 반드시 통계학과 학생 취업의 주요 경로 중 하나가 될 것이라고 믿는다.