1.如何学习统计学
找一个类似安德森或林德的统计学入门教材，熟悉概念和基本模型；在学习初期，可以使用Excel等电子表格，培养自己手算的敏感；
做项目时，找一款适合自己的软件包；
继续学习统计，不要迷信工具。一些小建议，还可以附在最后：学习期间，有任何问题，首先不要想着去论坛发问，教科书或Google能解决你大部分问题。或者干脆找到一个懂行的人，直接去问。人要爱惜自己的羽毛，在论坛问一些傻瓜问题，会损害你在社区的名誉。自己解决问题，会让自己变得更强壮；不要过于积极地去网上找学习资料。资料太多，人生太短，对大部分人来说，需要的几本书，国内都有引进，找一本搁案头翻阅就是。几本难得的电子书，赶紧打印了出来，从此不再网上瞎整。以前我把硬盘塞满时，突然警惕。疯狂收集电子书自有乐趣，你会沉浸在这种乐趣之中，而忽略真正有用的东西和真正要做的事情；多认识几位念统计学的朋友，让自己时刻清醒，自己还是这个领域的门外汉。我们都有自己的专攻，清楚非科班出身的人在涉及自己领域时的种种形状。
2.学习统计学需要的知识
首先来解读一下统计学专业，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。
统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。
接下来解决题主的疑问，统计学专业主干课程如下：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计等。学习统计学专业需要注意以下两点：一是对数学和计算机应用的掌握非常关键，学习者要有坚实的数学基础，能熟练使用各种统计软件包。
如要围绕一个课题，自己设计调查问卷，采集数据，再对数据进行处理等。另外，统计学专业的学生要具备多学科的综合能力，知识面一定要宽，否则将无法满足实际需要。
二是设置这一专业的主要是一些综合性和经济类、师范类、农林类院校。不同学校所开设专业的侧重点有所不同，服务面向也不同，报考时要加以区别。
最后来看一下统计学专业就业方向，毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。
3.如何深入学习统计学
1. 统计学。
其实应该叫做经济统计基础（很老套的学科了），因为除了描述性统计跟统计推断外，这课还包括大量关于经济指数编制等内容。当时我是凭着一只科学计算器完成所有的作业包括考试的，想想是很土。
2. 计量经济学。
这是经济系学生的主干课，我们天天跟着老师演算公式。这个比较恐怖，至少截止到期末考试的当天，我还记得二元线性回归的所有推导以及最终恐龙般的公式。这门课用的是授课老师编的教材，不值得推荐。当时为了记住一元跟二元回归的公式，我找到一本好像没多少人提到的书，一个叫白砂堤津耶的日本人写的《通过例题学习计量经济学》（人大出版社，2003）。这本书就是要让人手算各种计量模型，符号系统非常简洁，让要背公式考试的我省心不少。需要提一句的是，这本小书居然还提供了邹氏检验（Chow Test）的手算示例。
我的第一门计量经济学课程就是这么落伍。现在想想，千般不好也有一个好处，就是让我手推跟手算过基本的线性回归模型，这些东西对我而言不再是黑箱。这门课的最后，老师介绍了一下计量经济学小软件TSP的用法，当时没跟着学下来。据师弟师妹反映，该老师的一位研究生教会老师使用Eviews，以后我们的计量老师就在课堂推广Eviews了，福音啊。
3. SPSS与统计分析。
这是一门选修课。之前为了培养对统计的兴趣，自学过些用Excel分析数据，选修这门SPSS是想让自己的工具箱更为强大。这课学得比较积极，跟老师的关系也挺好。
当时学习SPSS还有一个动力。2003年秋季学期我去北京大学经济研究中心（CCER）旁听计量经济学。比较幸运，教员是美国刘易斯-科拉克州立大学的计量经济学教授黄少敏。他刚好在北大访问，经济系七七级出来的。黄老师在课堂上推荐SPSS，并根据这次授课编了一本小书，叫《计量经济学入门》（北大出版社，2004）。那阵子还买了张文彤的两本SPSS书，大红版的《SPSS 11.0统计分析教程》（基础篇和高级篇，北京希望电子出版社，2002）。张当时是上海一个大学做医学统计的教授，在SPSS学习社区里很有名，现在好久没关注了。
本科时就大致如此了。还跟机械系的同学修过一门Matlab与系统仿真，仿真我不懂，就是图跟着学习一下Matlab，不过玩得不是很熟。SPSS很好上手，让我对数据有了不少信心。要捏着计算器面对一大堆数据，人都要疯的那种。
研究生期间我在北大念软件工程，金融信息工程方向，一样要跟数据打交道的专业。先是一门信用评分模型的课，让我自学起SAS。包括接下来一些数据挖掘应用的课程，我开始用SAS完成所有类似的数据分析工作。一般我们提到学SAS用SAS，说的大多是Base SAS或者再加上SAS/STAT，都是编程方式。现我在一家做数据挖掘与商务智能软件的公司实习，接触并学习了SAS产品的其他可视化模块，如Enterprise Guider、Enterprise Miner、JMP等等。这段时间，统计学的学习，包括多元分析时间序列等，都是通过去数学系旁听和自学。期间也尝试玩过R、S-Plus、Minitab之类，都是图个体验，没有认真学的意思。
无论你从什么背景转到应用统计，通常的建议是找一本有趣的入门书，这个我觉得大多数国内引进的国外基础教材都不错，取一本而且只取一本学了就是。
4.学习统计学都要掌握哪些知识点
统计学如今是与数学平行的一级学科，那么统计学要掌握哪些知识点呢？让我这个统计学专业的大四老学长告诉你楼主自己的学习经验吧！统计学听上去是与数据打交道，实际上大部分的统计方向也确实如此。
所以要与数据打交道我们首先要有扎实的数学基础，那么想打好数学基础，楼主推荐大家要掌握好数学分析与高等代数的知识！推荐华东师范大学的《数学分析》与北京大学的《高等代数》。打好了基础，接下来我们就要正式步入统计学的殿堂！茆诗松老师的《概率论与数理统计》是非常经典的统计学基础教材，很多高校也都使用这本书作为统计学教材。
如果你能熟练掌握这本教材上的知识点，那么你就打下了非常扎实的统计学的基础，这对你以后继续统计学方向的研究绝对是一大助力！所以非常有必要仔细认真的学习这本书，把这本书读熟读透你以后的统计学路途会顺利很多。这本书也有对应的课后答案详解，对学习这本书有很大的帮助！再进一步的学习统计学知识，我们就会来到统计学方向的分水岭。
这时候就需要看你的兴趣方向何在了。这以后统计就可被划分为理论统计与应用统计。
比如，应用统计就可分为金融统计，生物统计等等！所以接下来的知识点就看你的方向来决定往哪边倾向了！最后，统计学方向掌握程序软件也是必不可少的一项。在经济统计方向，大部分用的是SPSS。
而在偏数学的统计上大部分用的是R语言或者是Python。所以熟练掌握一门程序语言也是必不可少的一项统计学知识，而要想熟练掌握，只有自己平常多学多做多练才能达到要求！以上就是楼主的建议，如果觉得好的话欢迎采纳。
5.如何学好统计学
如何学好统计学：
1、不要指望老师会教给所有的知识，同时也要明白所学的知识是很不全面的。大学与高中不一样，这里不是一个纯粹的教学的地方，更多地是思想碰撞交流的地方。如果到现在你还在上课时埋头认真地把老师说的每一个字记下来，那么你可能还没理解什么叫大学。统计学纷繁芜杂的体系，不是老师在几节课上能讲出来的。老师可以告诉，统计学都有什么内容，剩下的就是自己多多努力奋斗。
2、攻书莫畏难。可能这也是大学与高中的区别之一，高中某一道题不会做可能会影响你的考试成绩，而大学则不是用来为难人的地方。此路不通可以走彼路，若不擅长积分，那么对于书中证明用到积分的地方大可不必仔细看，总之要有自己擅长的地方，然后注意培养自己的优势，以最快的速度向前发展。不过话说回来，不要被我误导，我不是说可以随意放弃一些课程，基础仍然是要打好的，在这个条件下，可以选择自己擅长的方向发展。
3、不要忽视图书馆的丰富资源，不仅包括图书，而且还有大量电子资源，注意上网看看，学校都购买了大量的论文数据库，不用实在可惜了。里面的统计刊物可以趁早接触一些，对于论文写作以及知识面的拓展是很有好处的。
4、不要惧怕高年级的学长们，他们都知道吃人是犯法的，因此大可放心去请教、取经，让自己少走一些弯路。
5、一定要用好英语。
6.统计学都要学哪些知识
统计学专业的主干课程如下：
数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。
学习内容主要包括：
资料的搜集方法、资料的处理归纳方法、资料的分析方法。教学方法为在一般性面授基础上，辅以各种类型的案例分析，以提高学生的实践能力，还有较多的实践机会，如要围绕一个课题，自己设计调查问卷，采集数据，再对数据进行处理。生产实习、科研训练或毕业论文（设计）等，一般安排10~20周。
统计学专业，简介：
统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。
统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究；经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。
7.怎么学好统计学
因为我的专业是经济统计方面，所以就谈谈我的感受吧！我们学的统计学可以看做是数学和经济学的结合学科，所以这就要求做好以下两个方面。
首先，学好高等数学，线性代数以及概率论，毕竟一些理论是通过数学知识推导出来的，明白了原理，那么你在用SPSS、Eviews、matlab等软件计算时才能知其所以然；其次，要看经济学的书籍，毕竟统计是为了经济服务的，说白了统计只是一个分析工具，所以必须了解经济的大背景。就看看宏微观经济学，以及你感兴趣的一些经济学书籍吧。
