1樓：Idea Bridge
統計學研究，不管是資料獲取還是統計方法都是難點
1.資料獲取：內部資料的資訊是否合理準確；外部資料的資訊是否能獲取到高質量的資訊
2.統計方法：總是需要不斷驗證，修改的；統計模型是為了演算法接近真實的情況或者說能模擬出合理的資料關係得出正確的統計分析結果
2樓：Kelly Yang
這好像不是非此即彼的問題，難點在於根據研究問題處理資料第乙個難點，確定研究問題並且將問題簡化到資料可以回答的結構，把乙個現實世界的問題資料化。比如我們在信用卡申請中判斷乙個顧客是不是好顧客。那就看在未來一段時間內他是否有違約，有是1，沒有是0；如何定義違約，120天內連續60天不還款，還是180天內連續90天不還款，哪乙個定義更好。。。
第二個難點，資料的預處理。我們拿到的資料結構一般來說不能直接用在統計或計量方法中。這就涉及到如何處理資料才能得到最優結果，比如對於乙個連續變數，是盡可能多地保留資訊，還是處理成區間來避免過擬合，需要通過一定的標準達到最優。
至於統計方法不在於複雜不複雜，而在於是否適合。乙個線性回歸可以解決的問題沒必要非要找個非線性的複雜模型
去澳洲讀法學JD的難點在於什麼呢？
Spenser 題主提了幾個問題，乙個乙個回答 去澳洲八大讀法學JD的難點都有什麼呢？個人覺得先要熟悉澳洲口音 如果前幾門課老師口音不重的話那就還好 做到能聽懂課，其次是找到適合自己的做reading的方法，學會如何找重點，看重點，是課前看reading比較好，還是課後看比較好。適合每個人的方法不同...
請問統計學中差別具有統計學意義，是指的樣本還是總體？
麻煩叫我去學習 差異有統計學意義，指的是拒絕H0，有犯一類錯誤的可能，並不是等於兩者一定有差異。統計學通過樣本推斷總體，應該是樣本差異有統計學意義，推斷總體有差異，不能說總體差異有統計學意義。可以看看趙耐青主編的統計學教材，也有說這個。 會翻身的鹹魚 總體樣本代表總體。以假設檢驗為例，當通過計算得出...
應用統計學在大資料方向的就業崗位有哪些？
韜小哈 除了你學的統計學各種知識模型外。學ML 會用python，R，SAS，排名分先後 sql 視覺化等可以成為資料分析師 重點學coding 成為大半個cs人 會用平台，熟練掌握各種大資料分布式系統架構，分布式計算以及資料庫管理。可以成為資料工程師 上面的全部掌握外加重點研究深度學習，可以成為未...