当我告诉我的非统计学朋友时,我是攻读统计学博士学位的研究生,他们自然会说:“哦,你想当教授吗?”。我告诉他们,不,我实际上打算在工业上工作。然后他们回答:“做什么?”。对于这个问题,我没有找到好的答案。我想给他们提供统计学家正在研究的一系列有趣的问题,但是我的回答通常很混乱或过于技术化。我认为大多数人都以为我们表现出色,并计算均值和标准差。
对于这个简短而有趣的问题,有什么好的答案?
谢谢!(不确定这个问题有什么好的现有标签)
当我告诉我的非统计学朋友时,我是攻读统计学博士学位的研究生,他们自然会说:“哦,你想当教授吗?”。我告诉他们,不,我实际上打算在工业上工作。然后他们回答:“做什么?”。对于这个问题,我没有找到好的答案。我想给他们提供统计学家正在研究的一系列有趣的问题,但是我的回答通常很混乱或过于技术化。我认为大多数人都以为我们表现出色,并计算均值和标准差。
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Answers:
我最感兴趣的领域是生物统计学领域。在这方面,可以使用统计数据来做任何事情,从总结药物试验的结果,确定百忧解是否真的比安慰剂糖丸更有效,再到癌症患者的肿瘤检测。请查看我发现的此演示文稿:
请记住,统计学家是将一组数据映射到一组决策的功能。
统计员告诉您可以从数据集中得出哪些结论,甚至更重要的是,无法得出哪些结论。
我在一家在线零售商的商业智能团队担任统计学家。在我的工作中,我经常建立模型来预测各种事物(例如对目录的响应率,电子邮件的打开率等)。我还帮助市场营销人员设置A / B测试(例如,电子邮件A是否比电子邮件B更好)?听起来像是一个简单的问题,但是当您开始对样本大小进行一些功效计算时,这可能会非常复杂。此外,企业的决策者总是想知道配置文件A与配置文件B是否不同。例如,今年我们销售的黑色鞋子比棕色鞋子多吗?我们是否通过此目录转换了更多的失效客户?今年人们转换的营销渠道是否与去年使用的营销渠道不同?这些问题很容易从表面上回答,