作为一个在商学院事情了十多年的统计学教员， ， ，一天到晚为自己， ， ，为学生， ， ，或者年轻相助同伴多写俩Statistical Paper绞尽脑汁， ， ，也是无聊透顶,不知道几多脑细胞因此牺牲。。。。难堪空闲的时间， ， ，就瞎琢磨几个深刻的问题。。。。虽然， ， ，我也不知道这么深刻的问题， ， ，该不应我来琢磨。。。。可是既然琢磨了， ， ，就不如写下来跟各人分享探讨。。。。这几个问题就是：中国统计学未来生长的大偏向是什么？？？？？？背后的逻辑是什么？？？？？？套用一句时髦的互联网语言就是：中国统计学的风口在那里？？？？？？
人说以史为鉴！以是， ， ，首先简朴回首一下某些统计学领域的生长史,例如实验设计。。。。昔时， ， ，这个领域是怎样生长起来的？？？？？？岂非是少数天才学者的智力游戏吗？？？？？？显然不是。。。。这是农业生产的需要。。。。相关科学实验是最基础的驱动力。。。。那么厥后呢？？？？？？是工业化历程， ， ，以至于又催生了质量控制、可靠性等相关学科。。。。罢了往这十年是盘算机实验。。。。那么未来呢？？？？？？我想一定是互联网。。。。这说明什么？？？？？？这说明统计学的生长要顺应工业厘革， ， ，这是时势所趋！
再看一个例子， ， ，高维数据剖析是最近20年才被提出来的吗？？？？？？不是！早在这个之前， ， ，就有学者， ， ，受个人学术兴趣的驱动， ， ，也曾提出过类似的问题， ， ，但没有形成天气。。。。为什么？？？？？？是由于其他学者其时有眼无珠吗？？？？？？我以为不是。。。。一个主要原因是， ， ，这样的要领在其时似乎没什么主要的现实应用。。。。这就难怪其时主流统计学研究不体贴这个问题。。。。但为什么， ， ，这个昔时让人脑洞大开的异类问题， ， ，却成了最近20年的研究主流了？？？？？？由于科学手艺变了。。。。以DNA Microarray为代表的生物手艺的重大前进， ， ，爆发了大宗这样的数据。。。。而这些数据， ， ，蕴藏着关乎人类生命康健的神秘， ， ，具有主要的科学价值。。。。这成绩了已往这些年的（超）高维数据研究。。。。这说明什么？？？？？？这说明统计学的生长依赖于手艺前进， ， ，这是时势所趋！
最后一个例子。。。。为什么制药统计学在美国那么主要？？？？？？由于生物制药这个工业极其强盛。。。。默克、强生、施贵宝等一大批制药巨头， ， ，每年要实验大宗的临床实验， ， ，爆发了大宗的数据， ， ，造成了海量的剖析需求， ， ，进而推动了制药统计学的生长。。。。为什么这些巨头愿意投入重大的时间、财力、物力作临床试验？？？？？？是它们对科研的好奇心？？？？？？照旧品德上的高尚？？？？？？可能都有一些， ， ，但不是最基础的。。。。最基础的是美国食物药物监视局（FDA）对市场的强力羁系。。。。这个制度情形造成了相关企业必需实验严酷的临床试验， ， ，进而爆发了强劲的统计剖析需求。。。。而制药统计的生长， ， ，又极大地增进了相关领域， ， ，例如：生物统计学的生长。。。。这说明什么？？？？？？这说明统计学的生长需要一定的制度情形， ， ，这是时势所趋！
以是我们无妨下一个结论：“统计学的时势所趋， ， ，从不以任何个人的兴趣喜欢为转移。。。。而是由工业厘革（例如：工业化历程）,手艺前进（例如：DNA Microarray）， ， ，尚有制度情形（例如：FDA政策）所决议”。。。。这一点， ， ，我以为一定要看清晰！雷军说：站在风口， ， ，猪都能飞！这说的是， ， ，重大选摘要顺势而为。。。。背后隐含的另外一个结论是， ， ，若是逆风而动， ， ，鹰也飞不起来。。。。这是我个人看待中国统计学生长偏向的基本逻辑。。。。那么， ， ，在中国这片土地上， ， ，面临当下的工业基础， ， ，政策情形， ， ，安博电竞时势在那里？？？？？？统计学的风口在那里？？？？？？要当飞起来的猪？？？？？？照旧被打爬下的鹰？？？？？？或者更好：顺势而为的鹰？？？？？？
要回覆这个问题， ， ，需要磨练一下中国的现状。。。。中国有强盛的制药工业吗？？？？？？我相信未来会有。。。。但不是今天， ， ，不是明天， ， ，不是我们可见的未来5到10年。。。。为什么？？？？？？由于我们缺乏强有力的制度情形。。。。越发详细地说， ， ，我们缺乏类似FDA的强力羁系机构。。。。现在的国家药品监视局（即：中国的FDA）已经做了许多有意义的事情， ， ，可是显然还远远不敷。。。。为什么？？？？？？君不见各人对食物清静的焦虑吗？？？？？？这还缺乏以批注安博电竞制度情形需要long way to go吗？？？？？？若是上面讨论的是对的， ， ，那么请允许我做一个悲催的预测：在中国， ， ，未来可见的相当长时间内， ， ，生物统计学， ， ，将会是一个主要的保存， ， ，可是不可能大放异彩。。。。为什么？？？？？？由于：没有响应的制度情形。。。。对， ， ，就这么简朴！
那么中国有哪些工业在全球规模内是有竞争力的呢？？？？？？第一、互联网；；第二、制造业。。。。这很好明确。。。。；チ矫， ， ，我们有以BAT为代表的一大批有竞争力的企业。。。。而制造业方面， ， ，中国是天下的中心， ， ，孕育了像华为这样伟大而优异的企业。。。。这两个行业， ， ，有可能形成风口， ， ，或者正在形成。。。。这两个行业就是统计学研究的时势所趋， ， ，风口所在！
更进一步地， ， ，这两个时势对统计学研究的详细影响会是什么呢？？？？？？我们先讨论一下互联网， ， ，尤其是移动互联网， ， ，由于各人都很熟悉。。。。讨教：移动互联网爆发了什么奇异数据？？？？？？它们的价值何在， ， ，应该怎样研究？？？？？？要回覆这个问题， ， ，看看自己最常用的APP就知道谜底了。。。。我们最常用什么？？？？？？微信。。。。外洋呢？？？？？？Facebook andTwitter。。。。它们是什么？？？？？？所有都是基于社交的软件或者服务。。。。它们爆发了什么样的数据？？？？？？首先是网络结构数据， ， ，用于描绘了用户之间的社交关系。。。。关于统计剖析， ， ，这会带来什么样的转变？？？？？？最基础的转变就是让信息沿着网络结构最先流通。。。。通俗地讲， ， ，以前， ， ，我们判断一个人是好人照旧坏人（因变量）,主要参考他自己的特征（诠释性变量）。。。。可是， ， ，有了网络结构， ， ，与之相连个体的所有信息（即包括因变量、也包括诠释性变量）， ， ，都可以被使用起来， ， ，以提高预测精度。。。。可是， ， ，能够切合该理念、知足该需求的统计学模子却少之又少。。。。这就是网络数据赋予统计学生长的重大时机， ， ，这就是风口所在！
再看看制造业。。。。制造业有几个特点。。。。第一、中国是全天下的制造中心， ， ，可是亟待工业升级， ， ，进入工业4.0时代。。。。第二、与天下制造中心相对应的是， ， ，对中国制造业的数据， ， ，我们却极其无知， ， ，远远落伍于互联网。。。。爆发这个征象， ， ，可能有两个原因：首先可能是是古板制造业的数据收罗难题， ， ，不如互联网利便；；其次可能是互联网的故事太抢眼， ， ，让我们遗忘了古板工业。。。。可是， ， ，我个人感受到的古板行业， ， ，尤其是制造业， ， ，却蓄势待发！为什么？？？？？？两个基本事实：（1）物联网手艺越来越成熟， ， ，响应的数据收罗越来越利便。。。。一个典范的案例就是车联网。。。。毋庸置疑， ， ，未来的汽车一定被成百上千个、种种各样的探测器所困绕。。。。这些探测器会准确纪录汽车行驶的方方面面。。。。例如：胎压、发念头温度、地理位置、行驶偏向、行驶速率、加速率、角速率等。。。。这就组成了统计剖析的数据基础。。。。（2）由于古板制造业体量重大。。。。动则一个汽车厂商年产汽车百万台， ， ，或者一个家电企业年产电视机万万台。。。。因此， ， ，若是数据剖析能够爆发任何有益的刷新方案， ， ，带来的价值都是极其重大的， ， ，很可能远远大于数据剖析（例如：精准营销）之于互联网的价值。。。。由此可见， ， ，关于古板制造业， ， ，数据剖析， ， ，很可能不以消耗者为第一焦点。。。。而是以流程再造、产品刷新、本钱节约为第一焦点。。。。这点跟互联网行业很纷歧样。。。。而这一切， ， ，都是以物联网的大规模、低本钱的实验为条件。。。。因此， ， ，物联网将是另外一个风口所在！
基于以上讨论， ， ，作为统计学事情者的我们应该怎样应对？？？？？？我以为需要以一种很是谦卑开放的心态， ， ，去学习营业知识， ， ，相识应用场景， ， ，实践统计学理论。。。。这方面， ， ，可供我们实践的沃土太富厚了。。。。它们包括但不局限于：游戏、电商、社交、广告、投资、金融、征信、可衣着装备、车联网、装备监控、政府、医疗等。。。。已往的历史已经很清晰地说明：统计学的生长， ， ，一定要顺势而为。。。。要顺应工业厘革， ， ，手艺前进， ， ，以及制度情形。。。。在中国， ， ，互联网和物联网就是时势所趋， ， ，这就是风口所在。。。。统计学从这里出发， ， ，想不飞都难！
