统计学作为近些年的热门专业，一直以来褒贬不一，有人觉得是天坑专业，有人又觉得前景广阔，事实究竟如何呢？
恰逢专业选择季，不吹不擂，本篇仅以自身学习经历以及后续求职从事数据分析经历，为想要读经济统计学专业以及在读后续想从事数据分析的同学做一个简单的科普参考。当然，金无足赤人无完人，在学习经济统计学、从事数据分析的道路上我亦是匆匆忙忙赶路人，所以经历不同、见解可能也不周全，所以诸君自行采纳。
首先，先简单说明一下我的个人情况，我本科在南方读的一所211大学，读的经济统计学专业，学校全国排名40左右。毕业以后在上市公司作数据分析，然后转到偏数据运营，最后正往大数据数据分析方向、数据开发努力。
既然是科普文，那么第一步就先说一下，经济统计学专业是什么？与统计学什么关系？经济统计学要学什么？
经济统计学，顾名思义，是经济学与统计学的结合，作为经济学大类专业下的分支，授予经济学学士学位。经济统计学（简称：经统）既结合了经济学的理论方法又结合了统计学的方法实践，主要研究统计分析原理和方法在国民经济中的作用。经济统计学相对于经济学，它克服了经济学的纯理论，将经济学应用于具体的实践，因此经统比经济学更具有实践性。
经济统计学因为是经济和统计学的结合，所以课程主要包括：经济学原理、微积分、概率论、线性代数、宏观经济学、初/中级微观经济学、统计学原理、抽样调查、数据分析方法与应用、市场调研、计量经济学、信息经济学（博弈论）、应用随机过程、贝叶斯统计、商业数据挖掘、数学建模等。
从上面的课程呢，可以看出经济统计学专业非常考验一个人的数学能力、逻辑思维能力以及抗压能力。因为数字是抽象而又乏味的，而且统计学的知识又很多，尽管本科学的只是九牛一毛，但是也非常考验一个人的耐性。其次呢，经统的难除了它的课程知识的抽象外，还在于它的实际应用。这是一个很注重实际应用的课程，印象很深，那时候我们几乎每一堂课要学习一个新的软件，所以对人的综合素质要求。除了基础的excel,access这两个以外，统计学最常用的三大软件有：统计分析软件：SPSS（统计学原理学）、Stata、eviews(计量经济学必学软件），除了这三个，我们贝叶斯统计还接触了R软件，商业数据挖掘还解除了WEKA软件，数学建模呢，还会用到MATALB、SAS、Lingo。当然呢，这里罗列的课程、软件不能代表全部，各个学校自然会存在个体差异化，但是基本大差不差，这里仅以我学的罗列给大家，仅供参考哈。
说了这么多呢，目的不是为了去劝退，而是希望罗列出来，大家能够知己知彼、谨慎思考，毕竟选专业不能仅为了就业，更要考虑自己与专业的适配度。就像我当初高考选专业，因为信息局限，我对要读什么专业一无所知，所以一股脑地就选择了热门专业：经济学。进去以后呢，我发现我的性格还是不太喜欢纯理论型的，更偏好应用型，所以在大一升大二，大类专业细分时，选择了经济统计学专业。选经统的初衷呢，就是因为两个字——喜欢，因为从小就喜欢数学，所以我也很喜欢这个专业。相反，我身边也有许多同学，盲目的跟风选了经统，最后因为一大堆的数学公式，抽象的理论知识，渐渐的对专业失去了热情，学的很痛苦，所以兴趣也很重要。
说了这么多，那么经济统计学专业能从事什么行业呢，就业方向如何，本科可以从事数据分析吗？
不管什么专业，学习的目的、首先要解决的肯定是就业、温饱问题，那么经济统计学专业能从事什么行业呢？
和其他经济学专业一样，经济学热门的主要原因之一在于它的普适性。所以经济统计学专业可以应用于各行各业，尤其是现在是大数据时代，所有的行业都离不开数据统计与分析，需要通过数据去发现问题并提出解决方案。
其次呢，关于就业方向：
第一，公务员。当年毕业的时候，我也以应届毕业生的身份参加了国考，当年国考的名录里，经济统计学专业既可以属于经济学类，也可以属于统计学类，所以有一个非常大的好处就是经济学类和统计学类的岗位都能报。这也是我当年觉得非常惊喜的地方，本身经济学类或者统计学类在公务员里面可选的岗位也不少，如今二者得兼，岗位越多，代表选择的空间也就越大。
第二，继续深造考研或出国。近几年，考研热度越来越高，经济统计学最热门的考研方向自然就是应用统计学，这也是考研难度系数最高的专业之一，其中一个最大原因就是报考人数多，有很多跨考专业的人选择报考应用统计学。其次呢，结合我的经历看，对于读经济统计学专业的人来说，研究生学历的确会比本科占优势。尤其是对未来想从事数据分析的人来说，很多企业数据分析岗位都是硕士研究生。至今记得很清楚，我大学毕业的时候，当时学校校园招聘，有一家上市公司HR拿着我的简历很可惜，因为我虽然是本科毕业但是我的经历相当丰富，也参加过数模，但是因为他们要招聘硕士研究生，虽然那位HR去为我争取了，但是还是很遗憾失之交臂。但是如果是考公的话，本硕岗位感觉相差不大，最多就是级别不同。
第三，去企业就业。企业就业呢，大致分为三个方向：
①从事基础统计工作。这个呢，要求相对比较低，基本只要会excel函数就可以了。公司中常用的就是：SUM函数，COUNT函数，IF函数,Countif函数,Sumif函数,Vlookup函数。其次呢，就是要会建立数据透视表，会用切片器。但是呢，这个岗位需要注意的是未来会不会被淘汰，随着CHATGPT的流行，AI里融入了强大的excel功能，如果只做统计不分析，那么被AI替代的可能性非常大。难度低，工资也相对较低。
②数据分析与其他相结合的岗位，比如产品经理、运营岗（如数据运营）。这是未来统计学就业的一种趋势，许多岗位需要通过数据分析去发现问题、解决问题。产品经理需要通过数据去评判产品方案是否合理，运营岗位需要通过数据去评判营销方案是否合理，营销节点是否准确，诸如此类岗位都离不开数据推动，所以从事这类岗位有一个基础条件就是要会数据分析，但是相对于专业的数据分析，要求相对较低。从事这类岗位，主要要有洞察能力，非常考验一个人的综合素质，不仅要会软件操作，并且要清楚软件只是一个工具，你的重点是借助这个工具去发现问题并解决问题。难度适中，工资取决于结合岗位，适中。
③数据分析岗位。这个呢，非常考验专业性，所以一般都是要求研究生学历。不仅要会建模理论、机器学习算法，如分类、聚类、时间序列分析、主成分分析等，还对软件能力有硬性要求。比如，需要编程能力，至少能够掌握一种编程，常见的有Python、R、JAVA、C++（取其一，多多益善），其次也有MATLAB，还有SAS，STATA。第二，数据库能力，常见的Oracle,MySQL,PostgreSQL等等，至少掌握其中一个。第三，图表展示。常见的软件是POWER BI，Tableau等等。然后一般还会问到之前的项目经验。难度系数大，但是收入也高。
总之，本科毕业想从事专业数据分析难度其实不小，如果真的很想本科毕业就从事数据分析，那么一定要从大学就开始培养自己的编程能力。去熟练掌握Python,MySQL,POWER BI,Tableau，或者前面列的三类里至少各挑一个去掌握，才会有竞争优势。其次，多去参加比赛，比如数学建模比赛，编程比赛或者其他分析比赛，让自己简历更有含金量。然后就是珍惜应届生身份，第一份工作一定要选一个能让自己在数据分析岗位快速成长，积累项目经验的大平台岗位，不要去贪图一时的安逸或者高工资，不然社招想转数据分析真的很难。
我就是毕业后第一份工作没有详细了解数据分析行情，没有抓住应届生的黄金就业机会。在不了解数据分析招聘行情的基础下，想着从我自身经历看，我参加过数学建模，我会统计软件SPSS,STATA，我也会数据挖掘软件WEKA,编程软件MATLAB，SAS，LINGO，虽然没有多熟练但是也多多少少接触过会编程。结果第二份工作开始社招时发现真的傻眼了，第一份工作的项目经验对我加持不大，数据分析岗位呢，基本都要Python,MySQL,POWER BI,Tableau,而这些我大学时从来没有接触过，真的是傻眼了，屡屡碰壁，曾经甚至一度怀疑过我们培养方案是不是存在问题，为何会与现实就业相差这么大，我会那么多的软件却毫无用武之地，岗位需要我却啥都不会。但是有困难自然要想办法去克服，所以后面花了很多功夫去学习。
总而言之呢，经济统计学专业没有那么差，但是想要学好绝非易事，当然任何专业想要学好都需要费一番功夫。但是只要你真的喜欢这个专业，去投入进去，会发现这个专业非常有趣，能够扭转许多的固有思维。
其次呢，如果你想读经统专业，最好的方式就是带着你的目的去读，去朝你的目标方向前进，如果是想就业，建议从大学就开始去下一些招聘软件，去挑挑你想从事的岗位，然后看看要从事这个岗位你需要什么要求，朝这个方向前进，不要一味的埋头在课本里，然后等就业的时候发现与现实完全脱节。大学有许多机会，也有大把的时间去试错，去学习，所以把学习的时间用在大学里，真的步入社会真的是想学习但是没有时间学习。
