统计软件课程学什么好就业(统计软件课程学什么好)

2023-03-16 17:56:02 技术常识4 独家揭秘

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统计学：大数据时代下的热门专业，不爱学数学的究竟能不能学？,下面一起来看看本站小编星空艺术烘焙给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

统计软件课程学什么好1

“二战”期间，为了加强对战机的防护，英美军方调查了作战后幸存飞机上弹痕的分布，决定哪里弹痕多就加强哪里。然而统计学家沃德力排众议，指出更应该注意弹痕少的部位，因为这些部位受到重创的战机，很难有机会返航，而这部分数据被忽略了。事实证明，沃德是正确的。

这就是统计学著名的“幸存者偏差”。直到今天，每一个学过统计学的学生都知道要反思自己的样本是不是被观测角度局限了。

那些年，我学过的统计学

我们来看三个事例

事例一：网购物品时，我们一般都会货比三家，对比价格和评价，然后再确定是否购买，从哪一家店购买。这个收集数据，然后据此分析评价，做出判断的过程的实质就是统计的基本活动过程。

事例二：超市销售额有规律吗?1993年一位美国人发现，在超市里有67%的顾客在买啤酒的同时，也买了尿布。是顾客喝完啤酒以后用尿布吗?显然不是。进一步调查发现，购买尿布的人80%都是年轻的父亲，在购买尿布的时候，他们顺便为自己买点啤酒。商家发现这样的规律后，便在妇产医院及相关机构的超市里，把啤酒和尿布放在一个货架上，以方便年轻的父亲进行购买，结果，销售额大增。

上述这种用于商品的货架设计、存货安排，根据

购买模式对客户进行分类的方法，叫作数据挖掘。数据挖掘是统计学一个比较新的研究方向和领域。

事例三：无统计，不决策。2018年初，一则“二孩出生人数超过一孩”的消息让广大民众议论纷纷。但对政府而言，仅仅停留于此是远远不够的。生育政策从“单独二孩”到“全面二孩”，都是在通过人口普查了解我国实际的人口结构后，根据人口变化趋势而制定的应对措施。而这些政策是否能达到预期的效果，应该如何进行调整，同样要建立在统计和数据分析的基础上。

从上面三个事例，我们很容易明白，统计学就是一门收集、描述和解释数据的科学。

但很多人往往只看到前面两个词，认为统计学专业就是通过调研，搜集整理数据或填报表的专业。其实调研、普查、填报表等都仅仅是收集数据的一种手段，统计学专业更侧重于运用统计方法，建立模型，通过模型分析和挖掘数据内在数量的规律性，并研究如何解释、分析和应用数据。后面的过程更困难，也更有意思。

从枯燥到趣味无穷

统计学专业的学习一开始的确是比较枯燥的。

数量性是统计学最为本质的特征。因此在课程设置上，统计学专业基础课包含了大量的数学类课程。一般包括但不限于数学分析、几何代数、高等代数、空间解析几何、常微分方程、概率论、可靠性数学等。部分学校甚至是将统计学和应用数学专业或者是信息与计算科学专业打通来进行人才培养的(本科一年级和二年级的课程一样，专业课有些许区别)。

此外，在大数据时代，从事统计行业的人必须具备熟练的计算机操作能力，可以利用统计软件进行数据分析。因此统计学专业的学习还加入了许多计算机类课程，如数据结构、C++语言、JAVA语言、计算机网络系统、系统分析与软件设计等。

一句话，统计就是和数据打交道。这个专业的学生平常经常接触的东西就是一堆数字还有模型。因此，学生们要理解各种模型，知道它们的原理，然后要能够运用软件进行操作，甚至还需要有独自编程的能力。

不是收集数据，而是挖掘数据

统计学不仅仅是简单收集整理数据，它是通过分析，挖掘数据内在规律性的科学，是一门研究如何收集、分析和应用数据的方法论科学，更是一门融合自然科学和社会科学的学问。

甚至可以说，统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，达到推断预测对象的本质，最终预测未来的学科。

以金融统计为例，金融统计一般帮助企事业单位进行风险管理，利用统计能力分析瞬息万变的金融市场，监测和分析市场风险；根据交易平台数据进行分类分析，给出建议；做量化分析，根据财务指标、历史价格等数据来建立金融量化交易模型。

那些人适合学统计学

1 逻辑思维能力强

逻辑思维能力是统计学“学霸”们的代表性专长，如果你也好奇自己是否具有这方面的天赋，不妨试试这道爱因斯坦出的逻辑推断题。据爱因斯坦自己说，只有2%的人可以得到答案。

如果没能得到答案也没有关系，只要做出有价值的思考和推理，你的逻辑能力就已经很不错了。

2 具有大局观

统计学致力于利用统计技术和模型分析大量的数据，并最终得出解决方案。

给出解决方案的过程，其实并不像解决数学题一样水到渠成。在大量复杂的数据和样本面前，人类很容易深陷其中，被无数正确但无用的结论误导，唯有那些拥有清晰、明确的大局观的人，才能从容有效地面对和处理问题。

3以求职为目标

如果你是一个比较现实，以就业、求职为目标的人，统计学是当下就业前景最好的几个行业之一。许多人说自工业革命后，信息革命已接近尾声，下一次重要的行业变革将是数据革命。

热门企业字节跳动，正是以数据分析为依据开发了今日头条、内涵段子、抖音等新型App，每一位用户在App内看到的内容，都是后台经过对你的浏览历史进行数据统计而推荐的。

诺贝尔奖得主托马斯·萨金特也曾说，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。此言不一定严谨，但充分证明了统计学是人工智能领域主要的理论支撑。

大学四年能学到什么>

统计学涉及数据的收集、分析、解释、演示和组织。通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

统计学的授课内容分为理论与应用两个类别。理论统计学包括使用分析、线性代数和计算统计等；应用统计学则有描述性统计和推论性统计两部分。统计学起初主要用于解决经济问题，现在大量应用在科研、管理、教育、经济、快消和互联网等行业。

职业方向

热门岗位有风险分析，用户分析，问卷调查，普通，撰写数据报告，问卷设计，各种指数计算，整理和分析数据，报告编写，精算师，数据发掘等

统计学属于典型的工具型专业，广泛地应用在各行各业中。从工商业到政府的情报决策，统计学无处不在；理工农医文，没有一个领域不用到统计学。因此，对统计学专业学生来说，“专业不对口” “转行”和“跨考”的情况非常普遍。用纪宏教授的话来说，那就是，“统计学本身就是一个横向学科，涉及各个领域。在大数据时代，它更是对应多个职业。”

举例说，作为秘书，如果能把领导的日常行程列成数据表格，按照统计学进行分析、解读，这样不仅能掌握领导的生活习惯，减轻自己的工作强度，而且能“轻而易举”地了解领导的工作作风，明确自己的工作方向。

如果你是在通信公司上班，则可以通过通话记录的数据来统计出每个用户的话费使用情况，并可以根据用户的各项消费特点来制订更适合他的套餐，这样有针对性的推销服务很有可能大大提高自己的业绩。

是否需要继续读研

统计学专业学生具有良好的数学、经济学以及部分管理学基础，使得该专业学生在考研时拥有广泛的专业选择，计算机、经济、教育学、管理学等，都是不少同学的选择。现在几乎每个学科都在自己的领域使用统计学，焦物学、经济学、心理学三个学科对统计学应用尤其多，还发展出了自己的一套统计方法，如生物统计、计量统计和心理测验。目前医学统计虽然在中国国内应用情况还不普遍，但在国外应用已经相当广泛，而且是一个很受立法重视的行业，因而我们可以预见这将是统计专业发展的方向之一。

统计学归根结底还是一门偏向工具的学科，⁷了它之后你便能着手解决许多实际问匙，并且也只有在解决实际问题的过程当中，统计学的价值才能得到充分的发挥。

此外，统计学相较大多数专业而言，发展方向多、前景广泛，但压力也较大。四年的大学生活你将面对的不仅仅是大量的数学类课程，还有更加多元的计算机、经济金融等等有助于你全面发展的课程。

同时，也正因未来发展方向多，在学习生活中不断思考适合自己的道路也是一件极为重要的事情。身边的同学、前辈活动在科研和业界的各个领域，能够带来更多样的视角、更丰富的信息和更广阔的选择。

如何在这种「乱花渐欲迷人眼」当中保持清醒，不随波逐流，坚定自己的理想信念，才是人生的关键。

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奥威BI数据可视化软件，更高性价比，更懂企业！与你一起共建高效智能、系统化的企业数据可视化分析平台。

经过十几年的发展，以及近几年国家的大力鼓励发展大数据智能产业等原因，BI数据分析软件开始越来越被大家所熟知，那么BI数据分析软件都有哪些，为什么说奥威BI数据分析软件很特别？它对企业的大数据智能数据可视化分析起到怎样的作用？接下来就一起来聊聊这三个问题。

问题1：BI数据分析软件有哪些？

国外的有大家熟知的微软PowerBI、Tableau等，功能强大但本土化力度不足，所能为中国企业提供的服务有限，在这就不展开说了，就说说国内的BI数据分析软件吧！

国内主流的BI数据分析软件主要有5家，分别是帆软、思迈特、奥威软件、永洪、亿信华辰。他们的BI研发得早，且都是建立在中国用户的需求以及使用习惯上，因此不管是操作，还是功能版本，甚至售后服务等都更能满足国内企业的需求。不同的是，他们的侧重点不同，BI风格不同，就拿帆软和奥威软件来看，帆软BI明显在中国式报表上占据优势，而奥威BI则是在标准化的数据分析方案上占据优势。

问题2：为什么说奥威BI数据分析软件很特别？

因为各家的BI数据分析工具在功能上基本不存在太大的差别，该有的都有，而奥威BI数据分析软件是首个对BI经验进行总结，打造安装即可用的BI数据分析方案的BI软件。奥威BI封装好的标准化的数据分析方案，低风险、、低成本、高部署，甚至还能做到0开发。

U9标准方案部分报表

问题3：它对企业的大数据智能数据可视化分析起到怎样的作用？

奥威BI数据分析软件的标准化分析方案，其实是一种BI经验浓缩，是从大量的BI数据分析项目中总结出来的，一套系统化、标准化的数据分析方案。该类方案具有低风险、低成本、高部署的特点，且可以解决绝大部分的企业通用分析需求。

以颇受欢迎的金蝶用友标准方案为例，它围绕销售、财务、采购等构建标准化数据分析模型和BI数据分析报表，解决80%通用分析需求，可将项目周期从3-8个月，缩短至1-6个月。

对用户企业来说，系统化、标准化的数据分析方案不仅意味着项目周期的缩短，效率的提升，同时也意味着风险的降低，以及企业数字化运营管理的加快落地。而提前构建的数据分析模型也将为企业自建分析模型提供更为便捷的解决方案，降低BI使用门槛。

奥威BI数据分析软件提供的标准化数据分析方案主要有两大类，一类是专供金蝶、用友ERP用户的金蝶用友标准方案，一类是针对多个行业的行业通用标准方案，如零售标准方案、跨境电商标准方案、生产制造标准方案等。

奥威BI的“工具+方案”，以最高性价比为企业提供系统化大数据智能数据可视化分析服务。

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软件测试的正确路线

1、软件测试基础：对软件测试整理的测试流程有清晰的概念，了解软件测试到底是做什么的，软件测试的各种专业术语是什么意思，以及多种不同的软件测试类型区分，测试用例的作用、本质以及如何撰写，测试报告、缺陷管理、常见的软件测试工具（selenium|Postman|禅道的认识）等等；

学习侧重点：掌握软件测试的基础知识是每个测试工程师必备的基础技能。相当于整个测试技术的基石，一定要注重等等。

2、计算机基础：主要掌握计算机的系统基础原理（内存信息、运作原理、Linux操作系统命令）、测试的基本理论知识、前端方面的基础知识（HTML+CSS+JavaScript）等。

学习侧重点：计算机基础知识同样是IT岗位必备的基础技能。这块主要掌握等知识。

3、Sql数据库：掌握基本的sql语句的使用方法，以及常见的sql增删改查、聚合函数以及各类条件查询、子查询的命令。同时需要了解Sql数据库在诸如接口和性能测试中扮演的“角色”和意义。

学习侧重点：学习数据库的目的是为了后续的接口测试、性能测试方面的技能打基础，主要掌握为主。

4、编程语言学习：对于软件测试工程师而言，想要在软件测试领域做的不错，就需要。没有编程基础的我们建议选择Python，如果有一定编程语言基础的可以选择Java。但是Java入门周期和学习难度相对于Python要大一些，但是两者在市面上的应用领域其实差不多，Python在某些领域（人工智能、爬虫和数据分析）要更优于Java语言。所以测试猿大课堂的软件测试课程大纲，就是以Python语言为课标的。

学习侧重点：的使用方法。Python对整个自动化测试的学习具有非比寻常的意义。可以说学好Python语言基础是整个自动化测试的一个开端。因为我们后续要学到的APP自动化、Web自动化、接口自动化等等，都要使用到Python和Python的第三方库。很多自动化测试平台的框架和脚本也是基于Python开发的。

5、接口测试：学习和掌握接口测试的概念和原理。掌握HTTP/HTTPS协议的原理，学习和掌握Dubbox的接口测试方法和协议接口能力，主要掌握Postman的操作以及使用技巧

学习侧重点：掌握接口的概念、HTPP/HTTPS等TCP协议和接口的基本使用方法。掌握Postman的使用。

6、Web自动化测试： WEB自动化测试指的是对WEB页面进行界面、数据、交互等等相关测试。通过selenium等测试环境实现等。需要学习等等知识点。

学习侧重点：重点要掌握的使用。注意的搭建。学习的相关知识点。

7、APP自动化测试： APP自动化测试，是当前软件测试行业中较为主流的测试技术。我们需要掌握APP测试工具APPium的使用，掌握常见的多系统（Android、IOS、鸿蒙）系统的测试APP方法，移动自动化测试环境的搭建

学习侧重点：掌握APP测试环境搭建（）、的使用方法和。

8、性能测试：性能测试属于高端测试工程师需要掌握的技术，对技术要求也有一定的门槛。学习性能测试需要掌握等常用的测试工具。学习系统化的测试思维和流程，掌握。

学习侧重点：性能测试属于自动化测试领域中的高端技术。一般会性能测试的测试工程师在一线城市大概能拿到18-25K左右的薪资。主要掌握。

9、集成测试：主要学习和掌握持续集成Jenkins、Git的环境部署，以及对应的系统化分支的学习，掌握Docker容器的部署和应用

学习侧重点：掌握。学习等知识点。掌握

新手学习软件测试必看的几点建议

1、一定要打好前期基础

软件测试的学习，总体来讲大致分为三个阶段。

第一阶段主要掌握软件测试的基础知识，比如：软件测试概念、软件测试分类、测试流程、测试评审、测试用例和测试计划等等。这一块儿的基础概念知识，是后期学习自动化测试的基石。掌握好了软测基础，后面的学习将会顺利很多；

第二阶段主要掌握计算机基础一类的知识。比如：计算机概念、Linux系统的学习、MySql数据库的学习、HTTP/HTTPS（TCP/IP）协议、前端方面的知识（重点：web+selenium 自动化和 APP+APPium 一块儿需要用到）。这几个点虽然前期感觉和自动化没什么关系，但是到了后期运用到接口、性能、Web、APP自动化的时候都会涉及到这类计算机基础知识；

第三阶段就是各类型测试的实战教学。软件测试工程师能否拿高薪，就取决于你掌握了多少测试类型的技术。目前主流的接口自动化、APP自动化、WebUI自动化和性能测试，都是市面上较为抢手的高薪就业技术点。学习过程中，一定要注意融会贯通，以及多做实战项目，这样在就业上岗的时候，我们才能从容的应对工作。

2、至少学习一门编程语言

编程语言对于软件测试的重要性我就不多说了。想必了解一点自动化软件测试，或者大致看过我们小编的软件测试课程视频的同学都知道。我们在后期学习的接口自动化、APP自动化、Web自动化等等都是围绕着自动化来的。而自动化又是基于编程开发出来的自动化运行脚本和框架。我们使用自动化技术测试项目时，就必须要懂得如何写出可以调试界面的脚本。

当然前期可能不需要我们自己去写脚本，市面上有很多现成的自动化测试脚本和框架。但我们也必须知道怎么用，如果你不学编程语言，那么你的测试技术就定然有上线。当你掌握一门甚至多门编程语言，再来从事测试的话，你的优势将变得无限大。

编程语言这块儿，小编建议大家可以这样选择：Python > Java。没有编程基础的都可以这样选择，优先学 Python,其次学 Java 。因为 Python入门相对简单一些，而且 Python在各大企业中的自动化测试中应用更加广泛，可以说几乎百分之90的企业选择的自动化测试语言都是 Python.

3、注意不同测试类型的学习侧重点提高学习效率

接口自动化：需要熟悉Python语言，然后在Python语言的基础上学习Python的联网库Requests，需要封装成测试脚本。这时候需要Pytest单元测试库或者使用Unittst+HtmltestRunner来控制脚本生成测试报告，如果有需要持续集成可以再学习Jenkins

web自动化：同样需要掌握Python语言，然后学习Python控制浏览器的库Selenium，和浏览器相对于的Webdriver

APP自动化：需要熟悉掌握Python语言,然后再Python语言的基础上，学习Python控制手机APP的库APPium,手机相关的知识比如Adb，Activity，需要封装成测试脚本

上面几点都是主流的测试方案，也是初级测试工程师必须掌握的几个重要学习知识点。还有更多的内容可以根据自身的就业方向和目标，进行纵深拓展。

4、不管实战还是学习中，一定要多动手

我们培训的很多学员中，有一些人存在着同样的问题。那就是学习的方式和效率不太高。后来我们在每周的测验中根据这些“问题学员”的问题，进行深度追踪后，发现他们都有个统一的特点：从不记笔记！

这让我非常震惊，学习怎么能不记笔记呢？学习怎么能不动手呢？学员的想法是感觉老师讲的他们都听懂了，而且他们还可以看回放！老师也有课后PPT和源码笔记分享给他们，为什么自己还要做笔记呢？

大家一定要记得，好记性不如烂笔头！学习吸收知识的最快方式就是亲自动手！不管是记笔记，还是说老师布置的作业。

千万不要把老师课后分享的源码拿过来放在自己的环境里一跑，欸，发现可以运行，完美！就不管了，这其中大脑所缺失的记忆过程，会让你在后续的学习里，迷糊点积累的越来越多！

5、不要过于依赖现有工具多尝试自己写工具

软件测试行业比较特殊，市面上有非常多很不错的测试工具。很多初进入软件测试行业的新手，往往会习惯于依赖于现成的测试工具，个人感觉有这些工具应付工作就足够了。但这其实是一种非常危险的“惰性思维”。

软件测试行业中其实还有非常多优秀的开源工具，而很多大型互联网企业都比较倾向基于这类开源工具进行二次开发的自动化测试平台。测试工程师也一定要多尝试着去使用这类开源工具，一来可以拓展自己的思维和眼界，二来可以尽早熟悉自动化测试框架的底层逻辑和开发实战。这一点可以在将来面试的时候，为自己的简历打上一道非常不错的色彩。