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数据科学领域颇具魅力，有很多人跃跃欲试想要涉足其中，但却因为一些门槛而迟迟不敢迈出脚步。其中最重要的一个就是统计学，包括描述统计学、推论统计学以及概率论。
理工类大学已经有了许多统计学课程，为什么我还要写这篇文章呢？主要原因有三，本文适用于：
· 已有统计学学习背景，但搁置较久的人
· 在学习过程中感到迷茫不解的人
· 痴迷统计学的人
如果你符合以上任意一种，那这篇文章就有你所需。我在本科毕业后开始研读此书，录取为数据科学研究生后不久将它读完。我很庆幸自己读了这本书，它让我少走了很多弯路。
《深入浅出统计学》(HeadFirst Statistics)
它不同于大学授课常采用的教材，有着丰富的图解和简单明了的说明，不像大学教材则充斥着公式、证明以及老掉牙的文本。这本书很厚，有700多页，第一次看到实体书可能会感到焦虑，但其实阅读起来压力不大，且听我细细道来。
任意一本统计学和概率论的大学教材大多在500页左右，甚至更多。虽然比《深入浅出统计学》薄很多，但却鲜有图例、图解。如果删除《深入浅出统计学》中所有图解，全书就只剩不到一半了。
图解为何重要？大多数人不喜欢阅读一页页老生常谈的文本。尤其是那些忙碌一天后，利用下班时间学习统计学的人。让他们读完全是文字的统计学书是不可能的，三段之内必然熟睡。
人们需要的是适量的文本，附加精良的图解及实用的示例。
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如果一篇文章没有分隔，一段通篇，你还会读吗？不会，因为这样的一篇文章就是无故平添的负担。同时，人的注意广度也比较短，如果一段文字不能在30秒内读完，读者大概率会放弃继续阅读。换言之，读者更愿意阅读排版相对美观舒服的文章。
书籍也是如此。无论一本书有多好，30行以上的段落频频出现足够将我劝退。同一主题同一领域的不同的十本书中，对读者最友好（当然也要营销好）的书才能成为最畅销书籍。
现在我们知道了书的必备要素，也知道了为什么有些书极具阅读价值却还是看不下去，接着就该探索《深入浅出统计学》的优点了。
我的短评
如前所说，我在约莫一年半前读完这本书，它能为未来探索进阶话题夯实基础。即使现在读一本python统计学的书籍，书中没有详实深入地解释理论，我也不会感到困惑，因为我有扎实的背景知识储备。
这也就是本书真正的目标群体——刚入门的初学者，和修过统计学课程，但因教学方式欠佳收获不大的人。如果修过几门大学统计学和概率论课程，你可能不需要再读这本书了。
本书涵盖如下主题：
· 基础信息图形化
· 集中趋势与分散性的量度
· 概率、排列、组合与分布
· 统计抽样
· 置信区间
· 假设检验
· 回归分析
书中讲得非常详实，它不涉及大学课程以外的内容。但如果你不是出身世界名校，我还是认为有这本书的加持更好。
开始之前
毋庸置疑的是，统计学是每个数据科学家必备的工具。而正式教育中的统计学课程要么从未开设，要么效果一般。
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《深入浅出统计学》此时就派上了用场。不用花费太长时间就可读完，大概需要一到两个月，这取决于你的知识储备和能挤出的阅读时间。读完本书后，你就会更理解数据科学和机器学习领域那些进阶的话题了。
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