统计学有哪些难点?

1、数学要求：统计学涉及到一些数学概念和公式。对一些人来说，理解和应用这些数学概念可能是困难的，特别是当涉及到高级统计方法时，如概率理论、数理统计等。 数据处理和分析：学习统计学涉及到数据的处理和分析，包括数据收集、整理、统计描述、推断等。

2、统计学涉及许多概念、方法和技术，包括概率、推断、假设检验、回归分析等等。这些概念和技术需要一定的数学基础，并且需要逻辑思维和抽象思维能力。然而，通过系统的学习和实践，大多数人都可以掌握统计学的基本原理和方法。

3、应用统计学是考研数学中比较难的一门学科，其难度主要体现在以下几个方面： 知识点繁多：应用统计学的知识点非常繁多，需要掌握的内容包括概率论、数理统计、假设检验、回归分析等等，需要考生具备较强的记忆和理解能力。

4、首先，工程统计学涉及的概念和方法较多，需要掌握一定的数学基础和逻辑思维能力。例如，概率论、数理统计、假设检验等都是工程统计学的基础内容，对于初学者来说可能会感到有些困难。其次，工程统计学中的计算过程较为繁琐，需要熟练掌握各种计算方法和技巧。

5、数理统计的难点： 抽样误差与实证研究设计：抽样误差会对统计结果产生显著的影响，而合适的实验或者数据采样设计能够有效地减少抽样误差。

6、更加系统完整，学的不会像高中那么枯燥。不过毕竟是数学课，还是有一点难度的。但这不是高中的排列组合，更多的还是简单的微积分。在三种数学公共课中，最简单的应该就是概率论了，所以你数学好的话不用担心。多做题，完全没问题的。

阵列感应测井数据处理中的难点是什么

1、阵列感应测井数据处理中的难点如下。合理的地层模型设计和电磁场推导及求解方法的建立。质量可靠的原始曲线选取及合理的合成方法。

2、阵列感应测井合成中的一个关键问题是选用加权值ωn（z′）。斯仑贝谢公司给出地层电导率为0 mS/m、10 mS/m、20 mS/m、50 mS/m、100 mS/m、200 mS/m、500 mS/m、1000 mS/m、2000 mS/m、3500 mS/m、5000 mS/m、7000 mS/m、10000 mS/m的加权值，处理时可由表中查出。

3、当dz和dr相当小时，则把单元环看作是在交变电磁场中相对于线圈系几何位置不同的一个线圈；取出任意一个单元环为例，用几何因子理论说明感应测井工作原理。

凸凹透镜成像数据处理

1、本实验过程中概念多、变量多：像的性质多变，有实像、有虚像；物距、像距同步变化；操作难度大：学生能否擦亮火柴，把蜡烛固定在滑块上；光具座的读数；像的判断（什么时候是像、什么时候是放大的像、什么时候是缩小的像、什么时候是等大的像、什么时候不成像）。

2、如图所示，先由凸透镜L1，将小孔A成像于S’处然后将待测凹透镜L2和平面反射镜M置于凸透镜L1和小孔像S’之间。移动调整L2，使由小孔A发出的光束经过LL2后变为平行光，通过平面反射镜M的反射，又在小孔处成一清晰的实像，于是L2的光心与像点之间的距离即为凹透镜的焦距f2。

3、数据处理：f = f平均=（f1+f2+f3）/3 （5）焦点不成像法 实验器材：小灯泡、凸透镜、刻度尺 实验方法：先使凸透镜与小灯泡紧靠，透过凸透镜观看灯泡里的灯丝，并逐渐增大凸透镜与灯泡之间的距离，从看得见到刚好看不见时，测出凸透镜与灯丝之间的距离即为焦距。

盘点2021年大数据分析常见的5大难点!

1、选择了设计过度的系统 如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

2、就目前大数据发展现状来看，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。

3、金融行业是我国大数据产业的最大下游应用行业，占比超过19%。 大数据软件与服务的需求不断增长，硬件占比下降，但依然占据主导地位。 2021年，大数据硬件、软件和服务市场占比分别为40.5%、27%和38%，硬件市场规模为345亿元。

4、目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、27%和38%，市场规模分别为345亿元、228亿元和297亿元。