統計不只是計算：跨領域競爭力的起點

因為喜歡數學，進而選擇統計系！

　　每次提到我是統計系學生，親朋好友總會帶著驚訝與佩服的表情說：「統計這麼難！你數學一定很好吧？以後是要當精算師嗎？」我總是笑著回應：「其實統計的應用遠超乎想像，能做的事情可不僅僅是這些！在這個大數據時代，各行各業都需要統計專業的人才！」

　　我當初選擇統計系，單純是因為自己還滿喜歡數學的，但聽說數學系課程較為艱深，統計系則相對貼近生活一些。加上我曾考慮過成為高中數學老師，於是選擇就讀統計系。高中時，我們接觸過標準差、變異數，以及迴歸直線等內容，但只是簡單地背公式、記題型，我那時心想：「也就差不多這些東西吧？ 頂多多幾個模型來做分析。」沒想到進入國立臺北大學統計學系後，隨著學習的深入，我發現要做好資料的整理、分析和預測，所需的知識和應用範圍遠遠超出我先前的想像。

那麼，統計系究竟能學到什麼呢？

　　初等統計學的課程，從高中學過的排列組合和機率開始，例如經典的骰子問題。接著，我們學到了過往完全沒聽過的「機率密度函數」，這屬於機率論的範疇。舉例來說，如果上一班公車剛離開，而平均每十分鐘會有一班公車，請問在八分鐘內下一班公車抵達的機率是多少？由於時間是一個連續變數，無法像骰子問題列出所有可能的情況去計算，「機率密度函數」便是用來處理這類連續變數問題的工具。

　　接下來，我們學到了「統計推論」。例如：如果想知道全校學生的平均身高，理論上得蒐集每一位學生的身高，但這將耗費大量時間和成本。統計學告訴我們，只要抽樣部分學生的身高，樣本的平均數會非常接近全校的平均數。更有趣的是，統計學還能計算出「誤差範圍」，告訴我們真實平均值極有可能落在某個範圍內，讓推論變得更具科學依據。

　　最後是「假設檢定」，假設我們想知道A校和B校的學生平均身高是否存有差異，僅需從兩校各抽出一部分學生，計算平均值並進行統計比較，統計學便能幫助我們得出答案。雖然這些結果並非百分之百準確，但這些概念背後都有嚴謹的數學理論支持，比單純憑直覺猜測更具科學依據。

資料的醫生、數據的偵探

　　進入了大二之後，我們便從上述的基礎課程延伸，深入學習更完整的理論推導，並開始學習應用於實務資料分析的工具，如迴歸分析和變異數分析。當我們真正處理資料時，我深刻體會到了統計學的迷人之處。我認為，統計系就像是「資料的醫生」──面對不同的「病人」（數據），我們需採取不同的方法進行診斷與治療，針對問題對症下藥。在這過程中，我們從資料中不斷挖掘有用的信息，並調整策略，以提高分析的準確性，絕非僅僅把數據丟給程式跑出一個結果便了事。

　　到了大三、大四，課程內容更進一步，涵蓋了各式各樣的分析方法，其中一些應用於生醫領域，例如「存活分析」、「無母數統計」和「縱向資料分析」；也有另一些應用於大數據領域，如「巨量資料分析」和「機器學習」。此外，系上也安排了更深入的統計理論課程，例如「數理統計」和「隨機過程導論」，幫助我們在理論和應用之間取得平衡，並強化分析能力。

　　此外，從大一開始，系上便非常重視程式語言能力，並規劃一系列課程來培養我們的實作技術。由於統計分析需要進行大量運算，如果沒有電腦輔助，效率會大打折扣。儘管市面上有許多現成的統計軟體，但在處理更為複雜的問題時，它們往往力有未逮。此外，透過電腦模擬可以更清晰地呈現統計的各種特性。在修習「統計計算」這門課時，我時常為實作結果而震撼，許多過去不甚理解的理論也在實作中逐漸明朗，讓我有了更深刻的體會。

數據時代的職場競爭力

　　在當今這個大數據時代，各行各業都有大量數據等待分析，統計專業的出路也變得匙分多元。例如在金融業，數據分析師利用數據模型來預測市場趨勢和風險；在醫療產業中，統計學家可以協助分析臨床試驗數據，以評估治療的有效性；而在製造業中，數據分析可幫助提高生產效率，優化資源配置。此外，行銷和電子商務領域也依賴數據洞察消費者行為並進行精準行銷。

　　即使未來的職涯不直接從事統計相關工作，學習統計學所培養的資料分析能力和程式設計技能，仍然是職場上的一大優勢。無論在數據工程、商業分析或產品管理等工作中，這些技能都能協助迅速理解並運用資料，做出更具數據支撐的決策。

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