我就是做統計的，首先恭喜你選擇了一個近年來比較熱門的專業，數學基礎不好，學習應用統計學還是有一定難度的。
本科階段一般要學習：數學基礎課、機率論、數理統計、運籌學、描述統計、抽樣調查原理、多源統計分析、計算機基礎、應用隨機過程等。
從課程設定來看，很大一部分都是和數學掛鉤的，想當年我學運籌學、數理統計內心也是奔潰的，當時宿舍的河南帥哥還說：很簡單啊~殺傷力一萬點。後來還是自己認真聽講+踏實記筆記+考前學霸講重點才順利透過課程。
不過後面學計算機部分，學到sas、spss、excel時候，我又充當了一回學霸，哈哈。
以我的例子來說，數學不好，學習這個確實還是比較吃力的，光書裡面提及的各種定理、各種公式就夠你吃一壺的，難度不亞於文科生學高數。
從專業角度來看，我們需要做的是採集資料和處理資料。從就業需求來看，更多的是處理資料，也就是對資料進行分析，找到我們需要的資訊。從崗位來看：銀行證券業、大的公司、科研機構、政府部門都是我們的選擇物件。
從今後就業方向來看應用統計學其實就是提出問題-生成演算法-應用工具（例如計算機）-解決問題。不考慮學業難度，結合目前的工作，我認為今後就業應用統計學最關鍵的是演算法和工具，畢竟大部分就業還是偏向資料分析方向的。
1、演算法。顧名思義就是解決問題的方法。例如我們要到北京去，怎麼時間最短、花費還很小，這裡就牽扯到演算法了。需要在各種實現途徑中選擇最優解。拿到一個數據源，怎麼能快速找到我們想要的資訊，這也是考量資料分析師水平的時候。只要方向不偏差，剩下的只是技巧的問題。
2、工具。前面我也提到了SAS、SPSS、EXCEL等，這都是學統計經常使用到的工具，拿到資料來源，需要透過這些軟體來實現資訊篩選。這也就是為什麼應用統計學會和計算機掛鉤的原因。工作中，熟練掌握這些，可能別人需要花費一整天的功夫才能整理出資料，而我們簡單幾步就搞定了，是不是挺有成就感的。
數學基礎不好，確實學習應用統計學是比較吃力的。但是也是有一些方法和技巧能快速幫助我們掌握知識的。
1、基礎只能靠自己。第一個建議就打臉了，哈哈。這個確實沒什麼特別的技巧，畢竟要想畢業，課程積分還得去爭取的。我當時的經驗就是好好聽講，聽不懂沒關係，但是架不住老師會經常說：這是重點之類的話啊。
除了好好聽講，還要做好筆記，不同重點做好標記，這都是考試時候的法寶啊，有時候去翻閱一下學霸的筆記，進行補充，不會的及時問，考試前去求求學霸吧，讓他給你劃題，這樣考試透過還是很輕鬆的。
2、抓住重點。我前面也說了，工作後最看重的就是演算法和工具了。其實很多資料演算法大家都總結的有，所以上大學時候沒事多看看別人怎麼去篩選資料的，記得以前網上不是流傳出一個數據源，有大神就透過資料分析得出去住宿最多的省份是哪個之類的。
工具一定要熟練掌握。基本的，研究好EXCEL的功能，這既是今後就業最常使用的，也是最基礎的統計工具，至於SAS、SPSS等由精力也去好好鑽研下，自己找資料來源多研究，增強實戰能力。如果你這些工具能熟練掌握，我相信你就算本科畢業也有很多單位要你的。
3、生活處處是統計。記得以前和室友打賭，叫外賣的肯定是女生多，他說男生多，我們互相不服氣，蹲在宿舍樓下統計了一天叫外賣的學生性別，最後。。。。。額，我又被打臉了。
其實反饋到我們的平時，我們可以經常代著統計的思維去觀察周圍，發現有趣的事情還是很多的，甚至可以大家搞個課題小組，說不定最後還能發表幾篇論文。透過分析院系情侶數量，去推導全校最適合戀愛的院系，；透過分析學校周邊小旅館數量和夜不歸宿學生，分析學校學生的開放水平；透過分析某段時間學校周邊參觀就餐人數，分析最受學生歡迎的餐館。。。。。。其實學統計還是蠻有意識的。
大學任何專業都不是那麼容易，對於數學不好的你，可能應用統計學又多了那麼一丟丟難度，但是興趣是最好的老師，只要你感興趣，學好應用統計學將沒有難度。勇攀高峰，加油！
我就是做統計的，首先恭喜你選擇了一個近年來比較熱門的專業，數學基礎不好，學習應用統計學還是有一定難度的。
應用統計學學什麼本科階段一般要學習：數學基礎課、機率論、數理統計、運籌學、描述統計、抽樣調查原理、多源統計分析、計算機基礎、應用隨機過程等。
從課程設定來看，很大一部分都是和數學掛鉤的，想當年我學運籌學、數理統計內心也是奔潰的，當時宿舍的河南帥哥還說：很簡單啊~殺傷力一萬點。後來還是自己認真聽講+踏實記筆記+考前學霸講重點才順利透過課程。
不過後面學計算機部分，學到sas、spss、excel時候，我又充當了一回學霸，哈哈。
以我的例子來說，數學不好，學習這個確實還是比較吃力的，光書裡面提及的各種定理、各種公式就夠你吃一壺的，難度不亞於文科生學高數。
應用統計學的就業方向從專業角度來看，我們需要做的是採集資料和處理資料。從就業需求來看，更多的是處理資料，也就是對資料進行分析，找到我們需要的資訊。從崗位來看：銀行證券業、大的公司、科研機構、政府部門都是我們的選擇物件。
應用統計學的重點從今後就業方向來看應用統計學其實就是提出問題-生成演算法-應用工具（例如計算機）-解決問題。不考慮學業難度，結合目前的工作，我認為今後就業應用統計學最關鍵的是演算法和工具，畢竟大部分就業還是偏向資料分析方向的。
1、演算法。顧名思義就是解決問題的方法。例如我們要到北京去，怎麼時間最短、花費還很小，這裡就牽扯到演算法了。需要在各種實現途徑中選擇最優解。拿到一個數據源，怎麼能快速找到我們想要的資訊，這也是考量資料分析師水平的時候。只要方向不偏差，剩下的只是技巧的問題。
2、工具。前面我也提到了SAS、SPSS、EXCEL等，這都是學統計經常使用到的工具，拿到資料來源，需要透過這些軟體來實現資訊篩選。這也就是為什麼應用統計學會和計算機掛鉤的原因。工作中，熟練掌握這些，可能別人需要花費一整天的功夫才能整理出資料，而我們簡單幾步就搞定了，是不是挺有成就感的。
花巧心學好應用統計學數學基礎不好，確實學習應用統計學是比較吃力的。但是也是有一些方法和技巧能快速幫助我們掌握知識的。
1、基礎只能靠自己。第一個建議就打臉了，哈哈。這個確實沒什麼特別的技巧，畢竟要想畢業，課程積分還得去爭取的。我當時的經驗就是好好聽講，聽不懂沒關係，但是架不住老師會經常說：這是重點之類的話啊。
除了好好聽講，還要做好筆記，不同重點做好標記，這都是考試時候的法寶啊，有時候去翻閱一下學霸的筆記，進行補充，不會的及時問，考試前去求求學霸吧，讓他給你劃題，這樣考試透過還是很輕鬆的。
2、抓住重點。我前面也說了，工作後最看重的就是演算法和工具了。其實很多資料演算法大家都總結的有，所以上大學時候沒事多看看別人怎麼去篩選資料的，記得以前網上不是流傳出一個數據源，有大神就透過資料分析得出去住宿最多的省份是哪個之類的。
工具一定要熟練掌握。基本的，研究好EXCEL的功能，這既是今後就業最常使用的，也是最基礎的統計工具，至於SAS、SPSS等由精力也去好好鑽研下，自己找資料來源多研究，增強實戰能力。如果你這些工具能熟練掌握，我相信你就算本科畢業也有很多單位要你的。
3、生活處處是統計。記得以前和室友打賭，叫外賣的肯定是女生多，他說男生多，我們互相不服氣，蹲在宿舍樓下統計了一天叫外賣的學生性別，最後。。。。。額，我又被打臉了。
其實反饋到我們的平時，我們可以經常代著統計的思維去觀察周圍，發現有趣的事情還是很多的，甚至可以大家搞個課題小組，說不定最後還能發表幾篇論文。透過分析院系情侶數量，去推導全校最適合戀愛的院系，；透過分析學校周邊小旅館數量和夜不歸宿學生，分析學校學生的開放水平；透過分析某段時間學校周邊參觀就餐人數，分析最受學生歡迎的餐館。。。。。。其實學統計還是蠻有意識的。
大學任何專業都不是那麼容易，對於數學不好的你，可能應用統計學又多了那麼一丟丟難度，但是興趣是最好的老師，只要你感興趣，學好應用統計學將沒有難度。勇攀高峰，加油！