统计学是一门关注数值数据的收集、分析、解释和展示的科学学科。它能够从数据中提取有意义的信息，量化不确定性，并在随机性条件下支持理性决策。与纯确定性方法不同，统计学为研究可变或不确定现象引入了形式化和严谨性，这也是其区别于经典数学分析的关键。统计学以概率论为基础，分为描述性统计（数据汇总与可视化）和推断性统计（基于样本做出结论）。正确应用统计学需深入理解方法、假设及其局限性。
应用场景与使用示例
统计学广泛应用于科学研究、金融、医学、社会科学、工业、营销和人工智能等领域。例如，在临床试验中评估药物疗效、在营销活动中建模客户行为、在工业系统中检测异常，或评估机器学习模型的性能。具体应用包括假设检验、置信区间、回归、方差分析和聚类方法等。
主要软件工具、库和框架
统计分析常用的工具有很多。R语言以其丰富的库（如ggplot2、dplyr、caret）而著称。Python同样广受欢迎，相关库包括pandas、NumPy、SciPy、statsmodels和scikit-learn。其他流行环境如SAS、SPSS、Stata和MATLAB，在学术和商业领域也有重要地位。
最新发展及趋势
统计学与人工智能、机器学习的深度融合是当前的重要趋势，统计方法用于验证、解释和优化预测模型。大数据和非结构化数据的兴起推动了可扩展、健壮的统计方法发展。可复现研究、高级可视化和自动化分析（AutoML）也是统计学发展的重要方向。