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統計學、經濟學與數據分析
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預測與解釋：統計學的本質
如果說統計學(statistics) 的目的是為了幫助研究者、政策制定者進行決策，那麼學習統計學便是提升決策的品質。我們常常會面臨許多數據，卻苦無理論能夠解釋、描述，但是藉由簡單的敘述統計，便可以透過簡單的圖表讓閱聽人了解複雜且龐大的數據與資料；另一方面，統計學亦可以透過「檢定」的方式，提供決策者一項數學上的嚴謹依據。
統計學的延伸——計量經濟學(econometrics) 則是提供理論一項實證(positive)上的基礎。若理論與現實生活不符合，這個理論雖有其存在之必要性，但因其無法貼近生活，因此在解釋力方面仍稍顯不足。我們可以在面對不同的情境底下，建立迴歸模型、時間序列分析、橫斷面分析…等等，幫助研究者與政策制定者進行預測與解釋。
選擇的科學：經濟學背後的運作邏輯
Lionel Robbins 在 "An Essay on the Nature and Significance of Economic Science" 一書中提到：
Here, then, is the unity of subject of Economic Science, the forms assumed by human behaviour in disposing of scarce means.
作為一個在有限資源底下進行慾望無窮的選擇，固然是人類的本質，而經濟學便是針對人類的選擇進行研究，從個體經濟學(microeconomics) 的供需模型、無異曲線分析、廠商理論，到總體經濟學的經濟成長理論、景氣波動、國際金融、貨幣銀行學，都是我們人類各種選擇下的結果。
探索世界的各種數字：數據與資料分析
數據分析與資料分析可以說是統計學與經濟學的應用。在電腦尚未發明以前，人們對於大量的數字運算必定抱有一定程度的敬畏(能不碰就不碰)，儘管研究者手邊有數據，但由於運算量實在太大，因此無法有效地進行剖析。
然而隨著科技的進步，電腦與大數據的出現確確實實地幫助研究者解決運算複雜的問題，同時也能夠透過程式語言的協助，建立模型預測研究者有興趣的變數。
