統計學研究怎樣有效地收集、整理、分析帶有隨機性的數據，並在此基礎上對所研究的問題做出推斷性結論。那麽，什麽是數據？在信息時代，數據包含著信息，信息體現為數據！用一句更現代的話說，統計學就是從具有隨機性的有限數據中發現有價值的信息的科學。
在過去，我們基本上搞清楚了常規意義下數據的收集與處理問題。但是在信息爆炸的時代，非傳統數據占主導地位。圖形數據，圖像數據，聲音數據，海量數據，高維數據，關聯數據，網絡數據，等等急需得到處理，前所未有的問題與挑戰擺在了統計學家們麵前。20世紀以來基本成型的統計學的理論框架受到了新的挑戰。例如：
1.與遺傳基因，環境，氣象，金融等相關聯的龐大數據的處理問題（將龐大數據壓縮收集後取出有用信息的方法）；
2.信息社會中有關個人隱私的數據收集與個人隱私保護問題；
3.計算機互聯網的使用使得數據取得方式的改變導致的數據資料的收集與分析問題；
4.統計軟件的普及所帶來的對數據含意的不求甚解，導致脫離現實的統計模型的濫用。
學習統計學，除了必要的數學課程之外，還有兩個工具需要掌握：英語、計算機，越熟練越好。別人看不懂，你可以順利與國際專家交流；別人算不出來，你一個命令或一段小程序解決問題！統計學往往與某個其他專業相結合，例如有工業統計、衛生統計、生物統計、醫藥統計、金融統計、法學統計學、心理統計學、教育統計學等等。這是因為統計學一方麵是數學的一個分支，另一方麵，更是一種思想方法和使用工具。所以，如果想成為應用統計學界有作為的人，那麽有必要學習數學之外的第二個學科，例如經濟學、金融學、生物學、管理學、教育學等等。