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统计学是静态的历史，历史是动态的统计学。
——A. L. 施洛兹
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告别了“星学之王”第谷和“天空立法者”开普勒，我们开始新的征程，看看数据分析在其他领域的开端。要讲述数据分析的历史，就离不开数据分析的前身——统计学。统计学一词最早来源于拉丁语status，它在16世纪第一次为人们所使用，意为和政府相关的政治家，也意为国情学，主要指人口调查、收入调查等。数据分析主要包括统计学以及后来的统计机器学习。机器学习大致被分为符号学派和统计学派，早期由符号学派掌舵，现在被统计学派掌管。我们后面讨论的机器学习都是指统计学派的机器学习，即统计机器学习。机器学习、统计机器学习与统计学习也不再加以区别。狭义地说，统计学意味着用数据描述、推断和探索事实，而非统计学的数据分析意味着揭示统计数据背后的模式和做出精准预测。广义地说，统计学是老的数据处理技术，机器学习是新的数据处理技术。
统计学早期可以分为社会统计学与数理统计学。宽泛来说，社会统计学自太古以来就有，并没有明确的开端，都来自社会实践活动。就像序言中说到的，社会统计学的思想大到国家财政分配、征兵征税，小到百姓生活方面的各种统计，无所不在。“统而计之”就是人们对统计的初步认识，它属于社会科学。数理统计学是在300多年前伴随着概率论的发展而兴起的，而后随着学科的不断交融和细化，关于每个学科的统计学随之诞生，如经济统计、生物统计、地质统计、地震统计、医学统计、卫生统计等等。
现代统计学肇始于17世纪的社会统计学，当时分为国势学派与政治算术学派，这两派一直争议不断，直到19世纪下半叶社会统计学派正式建立，他们才停止争吵。国势学派的奠基人是一位德国的大学教授康令，把康令的思想发展到极致的是另一位出生在普鲁士的大学教授阿亨瓦尔。政治算术学派最早的统计学体系则由英国伦敦的商人格朗特和英国经济学家配第创建。