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：：中国统计学未来开展的大偏向是什么？？ ？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开展史,例如实验设计。昔时，，，这个领域是怎样开展起来的？？ ？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？？ ？这说明统计学的开展要顺应工业厘革，，，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？？ ？这说明统计学的开展依赖于手艺前进，，，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开展。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。而制药统计的开展，，，又极大地增进了相关领域，，，例如：：生物统计学的开展。这说明什么？？ ？这说明统计学的开展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开展偏向的基本逻辑。那么，，，在中国这片土地上，，，面临当下的工业基础，，，政策情形，，，K8官网时势在那里？？ ？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K8官网制度情形需要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开展的重大时机，，，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！、、、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：：统计学的开展，，，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！！
