如果说大学课程里面我觉得自己还有什么没有学到位，应该回炉努力学习一下的，我觉得应该是数据分析。那个东西是科学研究的基础，不仅仅是科学研究，可以说那是所有科学的基础。什么类型的东西应该套用什么样的模式去得出结论，那些套用的模式又是怎么个操作法。这东西如果光讲应用不讲原理挺简单，也就是把数据丢给某个软件，然后设定某些参数，接着就是等待结果。自动生成的结果一大串，但你需要注意的大概就只有那么几个点，然后就可以判定了，在写论文的时候把一整片结果粘贴上去，那就是正儿八经的结论。但是如果你要深入研究原理，比如这么个操作是根据什么定理的，那个定理到底是怎么个推导，公式很复杂，里面系数看得你眼花缭乱。即便我好不容易懂得如何默写出来，但最终以我烂渣渣的算力，还是不可能算出结果，于是就有了一些专业的软件去完成这些专业的事情，我们需要准备的只是给软件提供素材。
还记得大三大四上某次专业课上，老师说如果你们要读研，那么你们的课程里面就一定会有数据分析这个东西，详细告诉你这些应该如何操作，什么类型的东西怎么个处理、用什么去处理。但因为我没有读研，我的毕业论文也不需要做正交实验之类。本科生的毕业论文基本上是不要求用任何专业的统计工具得出结果，于是这就导致了本科生的专业课程里面没有数据分析这个东西。
我个人觉得这个挺可惜的。无论是数据分析还是文献检索，我觉得都是科学研究最基本的技能。为什么在大二的时候，我们就已经有了文献检索的课程，但是数据分析却始终没有被纳入基础课或者专业课里呢？
周一的晚上，我粗略地翻了一下《深入浅出统计学》那本书，相对于几年前我已经看过的那本《深入浅出数据分析》我觉得《统计学》那本书偏原理多一点，《数据分析》那本书在R语言的应用方面多一点。虽然实际上从根本上说两本书是有交集的。《深入浅出数据统计》那本书虽然很厚，但是当年我很快就看完了，但是几乎是同时买回来的《深入浅出统计学》，我却一直都没有看。这一次之所以我又把这两本书拿出来，是因为今年单位我要写的那篇统计分析我想用一些专业的科学方法得出某些结论。我一向是个现买现用的，但是当我粗略的翻过《深入浅出统计学》那本书之后，我发现里面的例子好像跟我的实际工作没有直接联系，我不能简单的套用。如果说《数据分析》那本书是偏向于应用，那么《统计学》则偏向于原理。现在我要临时抱佛脚，当然我关注的主要是应用，于是这就得出了为什么我要把《深入浅出数据分析》那本书也一并拿出来，结果发现几年前看的书现在再翻，里面的东西我几乎忘记了50%。
现在我的打算是，继续按照我往常的习惯去写我的统计分析，写完那个以后，我不会急于的完结，会继续把这两本书都看完，然后试一下能不能用一些科学的手段为那篇统计分析添砖加瓦。
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