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是“处理国务的人”.在这样广泛的意义下，统计学简直是无所不包了.经过演变，到19世纪，统计学定位为一门关于收集和分析数据的科学，但不涉及数据所来源的具体学科领域的研究.例如，一个统计学家可以帮助生物学家处理其工作中涉及的数据收集和分析问题，但统计学并不去研究生物学本身的问题.
用实证的方法研究问题，都要涉及收集数据以及对数据进行整理和分析工作，统计学就是研究做这些事情的方法和理论的学问.《不列颠百科全书》对统计学所下的定义是：“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术.”这里特别提到“艺术”一词.当然，统计学是科学，不是像音乐、美术那样属于艺术的范畴.
这个言简意赅的解释，突出了统计学研究对象的两个方面：收集数据，分析数据.收集数据是为了解决某一应用或理论上的问题.但单有一堆杂乱无章的数据，用处不大.我们需要去整理数据，从中发掘有用的信息并用适当的形式表述出来，然后用科学的方法进行分析，以针对所研究的问题得出一定的结论.例如，若要了解某城市某行业工人的收入情况，涉及的人数可能以万计，有关数据（如月收入）可以订成一本几百页的册子，我们很难直接和方便地从中得出什么有用的结论.如果数据经过整理，比如说以50元为间距将各段收入的人数及其在全体人数中所占的百分比列成一个表，那么它就可以告诉我们不少东西.我们也可以按一定的收入标准划分出贫困、温饱、小康和富裕几大类，使用图表显示出各类别的人数和百分比.我们还可以通过与本行业过去的资料进行比较，或与其他行业横向比较，做进一步分析等等.这类调查研究在新闻报道和各种出版物中经常有所提及.
从历史上说，最早对大量统计资料进行系统整理并出版专著的，要数17世纪英国学者格朗特（1622—1674）.他是伦敦一家服装店店主的儿子，早年在店里作为父亲的一名助手，后来子承父业.工作之暇他刻苦学习，自学成才.他生活的年代正好是黑死病在欧洲流行之时，这是一种可怕的传染病，夺去了许多人的生命.自1604年起，伦敦教会每周发表一次“死亡公报”，其中记录了一周内死亡和受洗者（大致可反映出生人数）的名单.死亡者按其死因分类，如1632年的公报中包含了63种病因，自1629年起男女分开统计.多年以来，在这些公报中积累了庞大的数据，但在格朗特之前，无人对其进行过整理和分析.格朗特是第一个从事这项工作的人，其成果集中在他1662年出版的《关于死亡公报的自然和政治观察》一书中.书中包含8张表，从各个方面对公报中包含的数据进行了总结，并据此做出一系列的推论.此书对后世有很大的影响，有的统计学家甚至主张以此书出版之日作为统计学诞生之时.在该书出版的1662年，英国成立了皇家学会.格朗特因此书而在当年被选为会员，足见此书在当时也得到了很高的评价.
然而在实际生活中，并不是任何类型的数据的收集和分析问题，都属于统计学的研究范围.只有那种受到偶然性因素影响的数据，才是统计学处理的对象.
暑假作业 自主学习素养课程与学能养成 八年级
统计学是有关收集和分析带随机性误差的数据的科学和艺术.分析着重在数量化，而随机性的数量化，是通过概率表现出来的，由此可以看出统计学与概率论的密切关系.
——节选自陈希孺《机会的数学》（有改动）
生产、科技等各个领域无不涉及数据分析问题，科技飞速发展，数据海量产生，今天的人们又是怎样处理数据的呢？请你展开调查，制作成PPT或者撰写成小论文展示给大家.
用实证的方法研究问题，都要涉及收集数据以及对数据进行整理和分析工作，统计学就是研究做这些事情的方法和理论的学问.《不列颠百科全书》对统计学所下的定义是：“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术.”这里特别提到“艺术”一词.当然，统计学是科学，不是像音乐、美术那样属于艺术的范畴.
这个言简意赅的解释，突出了统计学研究对象的两个方面：收集数据，分析数据.收集数据是为了解决某一应用或理论上的问题.但单有一堆杂乱无章的数据，用处不大.我们需要去整理数据，从中发掘有用的信息并用适当的形式表述出来，然后用科学的方法进行分析，以针对所研究的问题得出一定的结论.例如，若要了解某城市某行业工人的收入情况，涉及的人数可能以万计，有关数据（如月收入）可以订成一本几百页的册子，我们很难直接和方便地从中得出什么有用的结论.如果数据经过整理，比如说以50元为间距将各段收入的人数及其在全体人数中所占的百分比列成一个表，那么它就可以告诉我们不少东西.我们也可以按一定的收入标准划分出贫困、温饱、小康和富裕几大类，使用图表显示出各类别的人数和百分比.我们还可以通过与本行业过去的资料进行比较，或与其他行业横向比较，做进一步分析等等.这类调查研究在新闻报道和各种出版物中经常有所提及.
从历史上说，最早对大量统计资料进行系统整理并出版专著的，要数17世纪英国学者格朗特（1622—1674）.他是伦敦一家服装店店主的儿子，早年在店里作为父亲的一名助手，后来子承父业.工作之暇他刻苦学习，自学成才.他生活的年代正好是黑死病在欧洲流行之时，这是一种可怕的传染病，夺去了许多人的生命.自1604年起，伦敦教会每周发表一次“死亡公报”，其中记录了一周内死亡和受洗者（大致可反映出生人数）的名单.死亡者按其死因分类，如1632年的公报中包含了63种病因，自1629年起男女分开统计.多年以来，在这些公报中积累了庞大的数据，但在格朗特之前，无人对其进行过整理和分析.格朗特是第一个从事这项工作的人，其成果集中在他1662年出版的《关于死亡公报的自然和政治观察》一书中.书中包含8张表，从各个方面对公报中包含的数据进行了总结，并据此做出一系列的推论.此书对后世有很大的影响，有的统计学家甚至主张以此书出版之日作为统计学诞生之时.在该书出版的1662年，英国成立了皇家学会.格朗特因此书而在当年被选为会员，足见此书在当时也得到了很高的评价.
然而在实际生活中，并不是任何类型的数据的收集和分析问题，都属于统计学的研究范围.只有那种受到偶然性因素影响的数据，才是统计学处理的对象.
暑假作业 自主学习素养课程与学能养成 八年级
统计学是有关收集和分析带随机性误差的数据的科学和艺术.分析着重在数量化，而随机性的数量化，是通过概率表现出来的，由此可以看出统计学与概率论的密切关系.
——节选自陈希孺《机会的数学》（有改动）
生产、科技等各个领域无不涉及数据分析问题，科技飞速发展，数据海量产生，今天的人们又是怎样处理数据的呢？请你展开调查，制作成PPT或者撰写成小论文展示给大家.
答案
解：
当代日常数据处理方式小论文
如今信息技术高速发展，各领域产生的数据量飞速增长，人们处理数据的方式在传统统计学方法的基础上，结合新技术有了很多新的拓展，核心依然围绕数据的收集、整理、分析三个环节展开：
1. 自动化采集数据
传统统计工作中，收集数据大多依靠人工走访、发放问卷、手动登记，面对大样本数据耗时久，还容易出现人为记录错误。现在我们可以通过各类智能终端、传感器、信息系统自动完成数据采集：比如城市里的交通摄像头可以自动记录不同时段的车流量，手机运动APP可以自动记录用户每日的步数、运动时长，电商平台后台可以自动记录每一笔用户的消费行为数据，全程不需要人工介入，大幅提升了数据采集的效率和准确度。
2. 高效化整理数据
过去人工整理成百上千条数据，排序、分组、计算平均数、中位数、众数、方差这类八年级数据统计相关的统计量，需要花费大量时间。现在借助电子表格工具、基础数据处理软件，我们可以在几秒内完成上万条数据的排序、分组，快速计算出所有需要的统计指标，还能一键生成条形图、折线图、扇形图、频数分布直方图，把原本杂乱的海量数据转化为直观易懂的图表，快速提取出核心信息。比如要统计全市中学生的体质健康测试数据，过去几十人花费数天才能完成的整理工作，现在只需要一个人操作软件十几分钟就能全部完成。
3. 智能化分析数据
面对体量极大的海量数据，现在的分布式数据处理技术可以调动多台设备同时运算，快速从数据中挖掘出隐藏的规律：比如导航软件通过分析海量用户的出行数据，结合统计对比方法，就可以总结出不同路段在不同时段的拥堵规律，实时为用户规划最优出行路线；视频平台通过分析用户的观看数据，能为不同用户推荐他们感兴趣的内容。这类分析本质上依然是通过对大量带随机性的数据做统计归纳，得到有实用价值的结论。
4. 结合概率做趋势预判
统计学和概率论紧密关联，现在人们通过对大量历史数据的统计分析，量化其中的随机性规律，就可以对未来的情况做出合理预判：比如气象部门通过分析多年积累的气象观测数据，计算不同气象条件出现的概率，就可以为公众提供精准的天气预报；工厂通过对生产出的零件的质量检测数据做方差分析，就可以及时发现生产线的异常状态，提前排查故障，保障产品质量。
现代新的数据处理技术并没有脱离统计学的核心逻辑，只是借助科技的力量，把统计学的方法应用到了更广阔的场景中，给我们的生活带来了很多便利。
当代日常数据处理方式小论文
如今信息技术高速发展，各领域产生的数据量飞速增长，人们处理数据的方式在传统统计学方法的基础上，结合新技术有了很多新的拓展，核心依然围绕数据的收集、整理、分析三个环节展开：
1. 自动化采集数据
传统统计工作中，收集数据大多依靠人工走访、发放问卷、手动登记，面对大样本数据耗时久，还容易出现人为记录错误。现在我们可以通过各类智能终端、传感器、信息系统自动完成数据采集：比如城市里的交通摄像头可以自动记录不同时段的车流量，手机运动APP可以自动记录用户每日的步数、运动时长，电商平台后台可以自动记录每一笔用户的消费行为数据，全程不需要人工介入，大幅提升了数据采集的效率和准确度。
2. 高效化整理数据
过去人工整理成百上千条数据，排序、分组、计算平均数、中位数、众数、方差这类八年级数据统计相关的统计量，需要花费大量时间。现在借助电子表格工具、基础数据处理软件，我们可以在几秒内完成上万条数据的排序、分组，快速计算出所有需要的统计指标，还能一键生成条形图、折线图、扇形图、频数分布直方图，把原本杂乱的海量数据转化为直观易懂的图表，快速提取出核心信息。比如要统计全市中学生的体质健康测试数据，过去几十人花费数天才能完成的整理工作，现在只需要一个人操作软件十几分钟就能全部完成。
3. 智能化分析数据
面对体量极大的海量数据，现在的分布式数据处理技术可以调动多台设备同时运算，快速从数据中挖掘出隐藏的规律：比如导航软件通过分析海量用户的出行数据，结合统计对比方法，就可以总结出不同路段在不同时段的拥堵规律，实时为用户规划最优出行路线；视频平台通过分析用户的观看数据，能为不同用户推荐他们感兴趣的内容。这类分析本质上依然是通过对大量带随机性的数据做统计归纳，得到有实用价值的结论。
4. 结合概率做趋势预判
统计学和概率论紧密关联，现在人们通过对大量历史数据的统计分析，量化其中的随机性规律，就可以对未来的情况做出合理预判：比如气象部门通过分析多年积累的气象观测数据，计算不同气象条件出现的概率，就可以为公众提供精准的天气预报；工厂通过对生产出的零件的质量检测数据做方差分析，就可以及时发现生产线的异常状态，提前排查故障，保障产品质量。
现代新的数据处理技术并没有脱离统计学的核心逻辑，只是借助科技的力量，把统计学的方法应用到了更广阔的场景中，给我们的生活带来了很多便利。
解析
【分析】本题要求结合统计学的核心环节（收集、整理、分析数据），联系当代科技发展，说明人们处理数据的方式。解题思路为：先明确统计学处理数据的核心流程，再结合现代信息技术的应用，从自动化采集、高效化整理、智能化分析、概率化预判四个方面，选取贴近生活的实例展开阐述，体现数据处理的便捷性与实用性，符合八年级学生的认知水平。
【解析】按照统计学数据处理的核心逻辑，结合现代科技发展，分环节说明当代数据处理方式：1. 自动化采集数据：替代人工采集，通过智能终端、信息系统自动完成数据收集，如交通摄像头记录车流量、运动APP记录步数，提升效率与准确度；2. 高效化整理数据：借助电子表格等工具，快速完成海量数据的排序、分组及统计指标计算，一键生成直观图表，如快速整理全市中学生体质测试数据；3. 智能化分析数据：利用分布式技术挖掘数据隐藏规律，如导航软件分析出行数据规划路线、视频平台分析观看数据推荐内容；4. 结合概率做趋势预判：通过统计历史数据的随机性规律，预判未来情况，如气象部门做天气预报、工厂排查生产线异常。
【答案】当代日常数据处理方式小论文
如今信息技术高速发展，各领域产生的数据量飞速增长，人们处理数据的方式在传统统计学方法的基础上，结合新技术有了很多新的拓展，核心依然围绕数据的收集、整理、分析三个环节展开：
1. 自动化采集数据
传统统计工作中，收集数据大多依靠人工走访、发放问卷、手动登记，面对大样本数据耗时久，还容易出现人为记录错误。现在我们可以通过各类智能终端、传感器、信息系统自动完成数据采集：比如城市里的交通摄像头可以自动记录不同时段的车流量，手机运动APP可以自动记录用户每日的步数、运动时长，电商平台后台可以自动记录每一笔用户的消费行为数据，全程不需要人工介入，大幅提升了数据采集的效率和准确度。
2. 高效化整理数据
过去人工整理成百上千条数据，排序、分组、计算平均数、中位数、众数、方差这类八年级数据统计相关的统计量，需要花费大量时间。现在借助电子表格工具、基础数据处理软件，我们可以在几秒内完成上万条数据的排序、分组，快速计算出所有需要的统计指标，还能一键生成条形图、折线图、扇形图、频数分布直方图，把原本杂乱的海量数据转化为直观易懂的图表，快速提取出核心信息。比如要统计全市中学生的体质健康测试数据，过去几十人花费数天才能完成的整理工作，现在只需要一个人操作软件十几分钟就能全部完成。
3. 智能化分析数据
面对体量极大的海量数据，现在的分布式数据处理技术可以调动多台设备同时运算，快速从数据中挖掘出隐藏的规律：比如导航软件通过分析海量用户的出行数据，结合统计对比方法，就可以总结出不同路段在不同时段的拥堵规律，实时为用户规划最优出行路线；视频平台通过分析用户的观看数据，能为不同用户推荐他们感兴趣的内容。这类分析本质上依然是通过对大量带随机性的数据做统计归纳，得到有实用价值的结论。
4. 结合概率做趋势预判
统计学和概率论紧密关联，现在人们通过对大量历史数据的统计分析，量化其中的随机性规律，就可以对未来的情况做出合理预判：比如气象部门通过分析多年积累的气象观测数据，计算不同气象条件出现的概率，就可以为公众提供精准的天气预报；工厂通过对生产出的零件的质量检测数据做方差分析，就可以及时发现生产线的异常状态，提前排查故障，保障产品质量。
现代新的数据处理技术并没有脱离统计学的核心逻辑，只是借助科技的力量，把统计学的方法应用到了更广阔的场景中，给我们的生活带来了很多便利。
【知识点】数据的收集与整理、统计学的应用、现代信息技术与数据处理
【点评】该小论文紧扣题目要求，结合传统统计学核心逻辑与现代科技发展，选取贴近生活的实例清晰展示了当代数据处理的方式，符合八年级学生的学习要求，体现了统计学在实际生活中的应用价值，逻辑清晰，内容详实。
【难度系数】0.6
【解析】按照统计学数据处理的核心逻辑，结合现代科技发展，分环节说明当代数据处理方式：1. 自动化采集数据：替代人工采集，通过智能终端、信息系统自动完成数据收集，如交通摄像头记录车流量、运动APP记录步数，提升效率与准确度；2. 高效化整理数据：借助电子表格等工具，快速完成海量数据的排序、分组及统计指标计算，一键生成直观图表，如快速整理全市中学生体质测试数据；3. 智能化分析数据：利用分布式技术挖掘数据隐藏规律，如导航软件分析出行数据规划路线、视频平台分析观看数据推荐内容；4. 结合概率做趋势预判：通过统计历史数据的随机性规律，预判未来情况，如气象部门做天气预报、工厂排查生产线异常。
【答案】当代日常数据处理方式小论文
如今信息技术高速发展，各领域产生的数据量飞速增长，人们处理数据的方式在传统统计学方法的基础上，结合新技术有了很多新的拓展，核心依然围绕数据的收集、整理、分析三个环节展开：
1. 自动化采集数据
传统统计工作中，收集数据大多依靠人工走访、发放问卷、手动登记，面对大样本数据耗时久，还容易出现人为记录错误。现在我们可以通过各类智能终端、传感器、信息系统自动完成数据采集：比如城市里的交通摄像头可以自动记录不同时段的车流量，手机运动APP可以自动记录用户每日的步数、运动时长，电商平台后台可以自动记录每一笔用户的消费行为数据，全程不需要人工介入，大幅提升了数据采集的效率和准确度。
2. 高效化整理数据
过去人工整理成百上千条数据，排序、分组、计算平均数、中位数、众数、方差这类八年级数据统计相关的统计量，需要花费大量时间。现在借助电子表格工具、基础数据处理软件，我们可以在几秒内完成上万条数据的排序、分组，快速计算出所有需要的统计指标，还能一键生成条形图、折线图、扇形图、频数分布直方图，把原本杂乱的海量数据转化为直观易懂的图表，快速提取出核心信息。比如要统计全市中学生的体质健康测试数据，过去几十人花费数天才能完成的整理工作，现在只需要一个人操作软件十几分钟就能全部完成。
3. 智能化分析数据
面对体量极大的海量数据，现在的分布式数据处理技术可以调动多台设备同时运算，快速从数据中挖掘出隐藏的规律：比如导航软件通过分析海量用户的出行数据，结合统计对比方法，就可以总结出不同路段在不同时段的拥堵规律，实时为用户规划最优出行路线；视频平台通过分析用户的观看数据，能为不同用户推荐他们感兴趣的内容。这类分析本质上依然是通过对大量带随机性的数据做统计归纳，得到有实用价值的结论。
4. 结合概率做趋势预判
统计学和概率论紧密关联，现在人们通过对大量历史数据的统计分析，量化其中的随机性规律，就可以对未来的情况做出合理预判：比如气象部门通过分析多年积累的气象观测数据，计算不同气象条件出现的概率，就可以为公众提供精准的天气预报；工厂通过对生产出的零件的质量检测数据做方差分析，就可以及时发现生产线的异常状态，提前排查故障，保障产品质量。
现代新的数据处理技术并没有脱离统计学的核心逻辑，只是借助科技的力量，把统计学的方法应用到了更广阔的场景中，给我们的生活带来了很多便利。
【知识点】数据的收集与整理、统计学的应用、现代信息技术与数据处理
【点评】该小论文紧扣题目要求，结合传统统计学核心逻辑与现代科技发展，选取贴近生活的实例清晰展示了当代数据处理的方式，符合八年级学生的学习要求，体现了统计学在实际生活中的应用价值，逻辑清晰，内容详实。
【难度系数】0.6
