统计学的发展经历了四个关键阶段，从描述性统计到大数据分析，逐步形成了现代统计学的完整体系。第一阶段（17-18世纪）以数据收集和描述为主，第二阶段（19世纪）引入概率论和推断统计，第三阶段（20世纪）计算机技术推动多元统计分析，第四阶段（21世纪）大数据和机器学习重塑统计方法。
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描述性统计阶段（17-18世纪）
早期的统计学主要用于国家治理，如人口普查和经济数据记录。约翰·格朗特和威廉·配第等人奠定了数据汇总和表格化分析的基础，强调数据的客观描述而非理论推断。 -
概率论与推断统计阶段（19世纪）
高斯、拉普拉斯等数学家将概率论引入统计学，使统计推断成为可能。皮尔逊的相关系数和费希尔的假设检验理论极大推动了统计学的科学化，使其从单纯描述转向因果分析。 -
计算机与多元统计阶段（20世纪）
计算机的出现让复杂计算成为现实，回归分析、因子分析等多元统计方法迅速发展。统计软件（如SPSS、SAS）的普及使得大规模数据处理和模型构建更加高效。 -
大数据与机器学习阶段（21世纪）
海量数据的爆发催生了数据挖掘、预测建模等新方向，统计学与人工智能深度融合。贝叶斯统计、深度学习等方法成为分析非结构化数据（如文本、图像）的核心工具。
统计学的演变始终围绕数据、方法和工具的革新展开，未来将继续在智能化、实时化分析领域突破边界。
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