我想跟你們探討一個問題：學習統計學有什麼意義？

一、統計學不研究統計

為此，你需要了解一個基礎知識：統計學到底研究什麼？你明白了這個問題的答案，也就自然明白了為什麼要學統計學。你也許會說：“噫？統計學，不就是研究統計嗎？”對這個問題的理解，關鍵在於如何定義“統計”。如果“統計”代指“統計學”這個領域，那當然是對的。“統計學”研究“統計學”嘛。但是，如果“統計”是指，普羅大眾印象中的，表哥表姐們做的各種EXCEL描述統計（例如：數數、求和、求均值、求最大最小值），那可就太狹隘了。雖然描述統計是統計學的一部分。但是，絕大多數情況下，它們只是統計學研究問題的一個手段，而不是被研究問題本身。因此，你首先要清楚：統計學不研究統計！

那統計學到底是研究什麼的？如果大家百度一下，似乎有一個來自大英百科全書的定義，被廣為流傳。大概意思如下：統計學是一門關於收集資料、分析資料、並根據資料進行推斷的科學和藝術。這似乎是一個相對而言，比較廣泛接受的，關於統計學的定義。請問：這個定義如何？我曾經也認為這是一個比較靠譜權威的定義。但是，現在的我認為這個定義：非常糟糕，非常膚淺而不準確。原因如下：

第一、統計學是關於“收集資料”的嗎?確實有很多“收集資料”的場景，需要統計學智慧，其中涉及到統計學一個重要的領域：實驗設計。但是，如果把實際工作中所有關於“收集資料”的場景彙總在一起的時候，你會發現，統計學智慧能夠參與的比例，其實非常小。在絕大多數情況下，人們不需要，或者至少不會主動去尋求統計學的幫助。

例如：安裝攝像頭、安裝物聯網監控裝置、安裝網站監控程式碼等。這些都是非常典型且重要的資料採集場景，相關實際工作者基本上不會徵求統計學家的意見。當然，這也許是因為實際工作者的無知，也許有了統計學的幫助，相關的資料採集工作可以做的更好。但是，我相信好不了太多。因為，如果統計學的智慧能夠給這些工作場景帶去重大改進，市場力量就會驅動決策者主動尋找統計學的幫助。而實際上，這些資料採集場景的決策，主要是業務驅動的，跟統計學沒啥大的關係，或者實施統計學智慧的成本太高。

所以，“統計學是關於‘收集資料’的學問”，這個說法是牽強的。因為“收集資料”這個事情最主要的部分，跟統計學無關。當然，如果因為統計學跟“收集資料”有一定的關係，就說統計學是關於“收集資料”的學問，那麼：統計學是關於everything的學問。因為統計學同everything都有一定的關係。同樣的邏輯，可以應用於every其他學科。最後變成，every學科是關於everything的學科，這是一句沒有營養的廢話。

第二、統計學是關於“資料分析”的嗎？這也不太對。這得看如何定義“資料分析”。如果定義，資料分析就是統計學，那當然統計學是關於“資料分析”的學問。如果，定義“資料分析”是關於“資料”的“分析”，那麼：1+1=2是不是資料分析？這裡有資料啊（1啊，2啊），這裡有分析啊（1+1=2啊）。也許，你會說這樣的例子太沒有代表性了。那考慮一個更有代表性的場景。請問：會計是不是做“資料分析”的？顯然啊！其中會涉及到大量的資料分析，但是大量是確定性的資料分析，跟統計學沒有多大的關係。因此，簡單說“統計學是關於‘資料分析’的學科”是有待商榷的。

第三、統計學是“科學和藝術”嗎？這句話是最糟糕、最無聊、最沒技術含量的一句雞湯。為什麼？這句話放之四海而皆準。你可以說：數學是“科學和藝術”，物理也是，化學也是，生物學也是，管理學更是，經濟學更是。一個更好的問題是：哪個學科不是“科學和藝術”？似乎沒有。在課堂上，我喜歡開玩笑說：“我的長相，就相當的科學和藝術。其科學之處在於有鼻子有眼，滿足生存基本需求。其藝術之處，在於獨一無二，實在不如網紅帥。”你看，科學和藝術？放之四海而皆準！

二、統計學研究不確定性

那統計學研究的問題本身到底是什麼？答：不確定性。對，就這麼一句話：統計學研究不確定性。如果更詳細一點：統計學不研究統計，統計學研究不確定性，從中尋找確定性的規律，加以利用並創造價值。如何理解這個定義？

還是以會計資料分析為例。如果會計分析的目標僅僅是盤點企業現有資產、利潤、以及負債情況，這基本上是一個純粹的會計資料分析問題，跟統計學無關。為什麼？因為這裡面沒有不確定性。這也解釋了絕大多數會計從業者並不需要統計學加持，照樣能把會計工作做得很好。但是，如果會計分析的目的是輔助投資決策，故事可能就有所不同。一個可能的資料分析需求是：如何基於現有的會計資料，預測企業來年的利潤，並以此知道投資決策。你看，這是一個什麼問題？答：這仍然是一個會計問題，是一個關於投資的會計問題。但是，這個會計問題跟傳統的會計問題有啥不同？答：這個會計問題有不確定性存在。因為，這個工作要求基於現在預測未來，而未來具有很大的不確定性。這就變成了一個非常典型的統計學問題，是在會計業務實踐中產生的統計學問題。

再看一個例子。一個運營非常成功的APP，每天要彙報一下日活數目。也就是說，每天要計算一下當天活躍使用者的總數。這是一個什麼問題？答：統計問題，非常傳統的統計問題，數數問題，跟統計學無關。當然，在實際工作中，如果該APP的裝機量非常巨大，要把這個數字數清楚可能很不容易。為此，我們需要關於活躍使用者科學合理的定義，可能還需要大資料分散式計算的平臺（例如：Hadoop）。但是，這個問題本質上跟統計學無關，是一個傳統的統計問題，統計學不研究。但是，如果經營管理者關心未來（例如：下週）的日活數目，這個問題瞬間就變成了一個統計學問題。為什麼？因為站在今天預測未來，有很大的不確定性。不確定性來自於使用者規模增長的不確定性，以及流失的不確定性，還有活躍程度的不確定性。這就變成了一個典型的統計學問題。

由此可見，僅僅用"統計"或者"資料分析"來定義統計學是非常不嚴謹的，是不足以區分統計學跟其他學科差距的。統計學最獨特的基因，最區別於其他學科的特點是：它關注不確定性。如果該不確定性來自經濟學，那麼統計學就在經濟學中有了用武之地（例如：計量經濟學）。如果該不確定性來自生物醫學，那麼統計學就在生物醫學中有了用武之地（例如：生物統計學）。如果該不確定性來自生產質量管理，那麼統計學就在生產質量管理中有了用武之地（例如：質量管理、6-sigma）。簡而言之，不確定性出現在哪裡，統計學的智慧就會傳播到哪裡，統計學就會在那裡生根發芽，並結出果實累累。對，這才是真正的統計學！

三、不確定性無處不在

上面回答了統計學研究什麼，答：不確定性。接下來，我將為你展示一個事實：在真實的世界中，不確定性無處不在。

例如，婚姻選擇就有著極大的不確定性。一對相愛的男女，是否應該接受對方，成為自己的終身伴侶，這就是一個重大選擇。這個選擇的後果是什麼？是幸福的遠航，還是痛苦的開始？這有很大的不確定性。為了極小化這種不確定性，青年男女們往往需要一場死去活來的戀愛，以便於充分暴露雙方的優點和缺點，以減少未來婚姻中的不確定性。但是，無論你如何瞭解，這種不確定性仍然極大地存在。

職業選擇有著極大的不確定性。在有限的待選崗位中，你應該選擇哪一個？公務員，還是老師，或者企業？如果去企業，應該去國企，民企，還是外企？應該選擇哪個行業？金融、製造，還是網際網路？每一種選擇的後果都有著不確定性。八十年代早期，國企工作被看作是最安全的工作，沒有失業的可能。但是，九十年代的倒閉浪潮，讓大量的下崗職工深刻體會到，沒有任何工作是絕對穩定可靠的。同樣的故事，也發生在高校。二十年前，人們普遍認為，高校老師，是一份非常穩定的工作，沒有失業的風險，還有寒暑假。但是，現在的高校，尤其是一線高校，都在學習歐美的終身教職制度：非升即走。高校老師的鐵飯碗一下就被打碎了，競爭非常激烈，甚至殘酷。

消費者行為具有很強的不確定性。千萬別指望大資料能夠絕對準確地預測人的消費行為，這顯然是不可能的。去沃爾瑪購物之前，我信誓旦旦地說：“我要買可口可樂。”但是，等結帳出來，卻發現自己提著二鍋頭。你看，連我自己都無法絕對準確地預測自己，憑什麼你可以？憑什麼所謂的大資料可以？一個人的購買決定，太複雜，充滿不確定性。精準營銷（或者廣告）中的“精準”二字，說的其實不是絕對意義上的精準。而是，相對意義上的，是比胡蒙亂猜更加精準，僅此而已。

個人世界裡充滿了不確定性，企業又何嘗不是？從工商註冊誕生那天開始，企業便開啟了一個不確定性的旅程。首先擺在企業面前的問題是：能活多久？這是一個不確定性事件。每年在工商登記註冊的新企業百萬計！但是，他們未來的生存狀況會怎樣？有哪些企業能夠存活超過三年？具有高度的不確定性。

即使是健康運營的企業，也面臨大量的不確定性挑戰。例如，應該任命一個什麼樣的CEO？顯然，不同的CEO能給企業帶來不同的命運。楊致遠之於雅虎、喬布斯之於蘋果、梁建章之於攜程，都說明CEO能夠影響一個企業的命運。但是，在任命的那一刻，該CEO能夠給企業帶來什麼樣的命運，難以確定。

企業有了CEO，接下來應該考慮融資，這是CEO經常要面對的一個重要問題。一個好的融資方案，帶給企業的不僅僅是資本，還有寶貴的資源，以及未來事業道路上相互扶持的好夥伴。而一個糟糕的投資方案，也許能夠帶給企業短期的資金，但是沒有更長期的資源。更糟糕的是，可能從此埋下股東之間博弈、猜忌與不信任的種子，並極大可能傷害企業發展。最終的結果究竟會怎樣呢？這是非常不確定的。

融資後，企業應該如何擴張？在既有的核心業務方向上深耕細作，還是拓展更多新業務方向？深耕細作的好處是能夠繼續鞏固擴大原有業務的優勢。但是，缺點是：業務增長的想象空間似乎不大。拓展新業務的好處是，能夠為企業未來的增長提供更大的想象空間。但是，缺點是新業務方向風險巨大。而且，過多的新業務方向會造成資源分散，可能一事無成。應該如何選擇？選擇的後果到底如何？這也帶有很強的不確定性。

四、不確定性創造商機

站在商業的角度，你如何看待不確定性？答：要熱情擁抱它。為什麼？因為：不確定性成就商業價值！例如，假設你是一個股票投資者，希望透過買賣股票來獲得超額收益率。這個美好的夢想依賴什麼？這依賴於你對股票未來價格的判斷。股票未來價格的變化趨勢是一個高度的不確定性事件。你對此如何感受？你喜歡股價的不確定性嗎？

你一定會說：我不喜歡不確定性，我喜歡確定性。如果能夠準確地知道第二天股價的變化趨勢，那一定是賺得盆滿缽滿。真的會這樣嗎？如果你總是能夠準確預測股價的變化趨勢，會不會其他人也知道？也許這是你的內部訊息、獨門絕技，絕對不告訴其他人。但是，你可以藏著一時，能掖著一世嗎？這個世界上沒有不透風的牆。很快人們就會發現，有這麼一個神奇的投資者，他做出的所有投資策略，都是絕對正確的，零風險！然後他們會怎樣？然後他們都會效仿跟隨，也會賺得盆滿缽滿，而且沒有任何風險。再後來，你的獨門秘技，會一傳十，十傳百。很快，全世界都知道了，不再是獨門秘技。所有投資者都蜂擁而上，做出完全一樣的投資策略。這時，市場的天平就開始傾斜了。最後，你獲得超額收益率的投資機會將會消失得蕩然無存。股價將重新回到不確定的狀態。

當然，這只是一個思想實驗。在真實世界裡，股價的未來趨勢具有很強的不確定性。沒有任何人有能力，能長期、持久並且絕對準確地預測股價的走勢。所以，真實的股市中，沒有任何人，能夠成為一個絕對聰明的，沒有風險的投資者，也就不會被所有的投資者追逐。即使像巴菲特這樣的風雲人物，也不是每個人都認同他的投資理念。事實上，每個人都可以有自己的投資策略，形成自己的投資風格，獲得一定的收益，並承受一定的風險。此時，誰能透過資料分析，降低（請注意不是消除）對股價走勢預判的不確定性。他就能獲得相對競爭優勢，能夠在承受同樣投資風險的情況下，獲得更好的收益率。這就是不確定性，在資本市場上帶來的商機。相反，如果這個資本市場是確定的，所有人對未來的判斷都是一致的，那麼任何人都不會有任何投資機會。

由此可見，不確定性是可以帶來巨大商機的。這就是亂世出英雄的道理：亂世就是不確定性，英雄就是商機；沒有不確定性這個亂世，哪來當英雄的商機？

你看，這個大千世界就是一個關於不確定性的世界，而人生就是一場關於不確定性的旅程。不確定性本身是中性的，它不好也不壞。一方面，無論今天多麼美好，不確定性會讓我們遲早run into trouble。另一方面，無論今天的生活多麼悲催，不確定性會讓這一切都會過去。人生面臨一次又一次的不確定性挑戰。這些挑戰可能關乎個人、關乎家庭、關乎機構、關乎行業，甚至關乎國家。而我們能否做出科學的抉擇？這需要我們具備一種獨特的能力，一種學習不確定性的能力，一種理解不確定性的能力，一種利用不確定性創造價值的能力。這，是人生的大智慧！而統計學是這個大智慧的基礎理論框架。你說你要不要學？