2024年1月1日至4日，国际经济与贸易专业的冬季短学期中开设了一门十分有趣又有用的特色课程，即《Statics Analysis》课程。该门课程由俄罗斯籍教师Kate教授讲授，主讲内容为Data analysis in Stata。课程为国贸大三的学生回顾了统计学基础知识，并为学生后续学习计量经济学引发兴趣；同时课程还组织了关于如何进行研究的讨论，使学生能够更好地规划自己的相关的毕业研究方向。Kate教授指导了学生们运用 Stata 软件来解读现实世界的数据，进一步提升了他们对数据分析的理解和应用能力。下面我具体谈谈个人在该课程的冬季短学期中的收获。
短短几节课让我对统计学更有实际的体验，让我意识到，对于任何工具或软件，理解其背后的原理和逻辑远比简单地操作更为重要。在数据分析和统计领域，Stata是一款功能强大的软件，但如果不了解其背后的理论依据和逻辑，那么我们可能会在分析过程中出现偏差。老师特别强调了思考方式的重要性，这让我深刻反思了自己在学习和工作中是否真正做到了深入思考。很多时候，我们可能只是按照既定的步骤或流程操作，而没有真正理解为什么要这样做。这样的做法可能会让我们在遇到问题时无法找到合适的解决方案。
在学习的过程中最令我印象深刻的是，关于通过深入研究“bins”和直方图（Histogram）这两个概念的学习。我不仅掌握了统计学的基础知识，还对数据的分布和特性有了更深入的理解。这次学习经历让我深刻体会到，数据处理和分析不仅仅是理论上的探讨，更是实际应用中的关键环节。在学习“bins”时，我深入了解了如何将连续的数据进行分组，并计算每个组内的观察值数量。这不仅帮助我理解数据的分布，还让我明白了如何从宏观的角度看待数据。通过“bins”，我可以快速地识别数据的异常值、了解数据的分布趋势，这对于后续的数据分析和决策有着至关重要的作用。而直方图的学习则为我提供了一个直观的视角来理解数据的分布。通过直方图的形状、高度以及各部分的分布，我可以迅速了解数据的集中趋势、离散程度等信息。这一工具在数据量较大或数据特征较为复杂的情况下尤其有用，因为它可以快速地揭示数据的内在规律。数据分组和可视化在数据分析不仅帮助我更好地理解数据，还提高了我的工作效率和决策质量。同时，我也认识到了自己在数据处理和分析方面的不足，这为我后续的学习和工作指明了方向。
其次老师让我们关于一个事件的发生提出2个因子并研究自变量因变量的关系。举例一个课上的课题例子：经济学的角度来看，一个国家的经济增长受什么影响？可从政策、投资、出口、消费相关因素探讨。这些因素之间也存在一定的关系，例如政策的变化可能会影响投资和消费，从而影响经济增长。因此，在分析经济增长时，我们需要考虑这些因素之间的关系，并尝试控制其他变量的影响，以更准确地了解它们之间的关系。如果我们想要分析政策变化对经济增长的影响，我们需要考虑其他可能影响经济增长的因素，例如投资和消费的变化。如果政策变化对经济增长的影响与其他因素对经济增长的影响存在关联，那么我们需要使用额外的变量来控制这种关联，以更准确地评估政策变化对经济增长的影响。
总之，在分析两个或多个变量之间的关系时，我们需要考虑其他可能影响这些变量的因素，并尝试控制这些因素的影响，以更准确地了解它们之间的关系。在经济学中，这种分析方法被称为“控制变量法”，它可以帮助我们更准确地评估不同因素对经济增长等经济变量的影响。
最后统计学知识不仅对研究方向有较精确的把握，对生活上我们看待生活方方面面都有一定的借鉴意义。如：通过统计学的分析方法，我们可以更好地理解健康数据背后的规律和趋势，为预防和治疗提供科学依据；也可以更深入地了解消费者的需求和行为，从而更好地制定营销策略和推广方案。同时，我们还可以将统计学的方法应用于教育领域、市场调研等领域，帮助我们更好地解决实际问题。我们更多会去培养看数据背后的逻辑而不是浮于表面靠感官感觉，我也希望自己能够在未来的学习和工作中，更加深入地理解和掌握控制变量法等研究方法，开阔别具一格的视野。
