​​统计学对数学基础有一定要求，但并非要求一定要数学很好。关键在于掌握核心数学概念和方法，以及结合统计工具的实际应用能力。​​

统计学作为分析数据的学科，需要数学作为基础，但不同应用方向对数学能力的要求有所差异。​​概率论与数理统计是统计学核心​​，需理解随机变量、分布、假设检验等概念；​​线性代数和微积分用于数据处理和模型推导​​，但实际工作中常借助软件完成复杂计算；编程能力（如Python、R）能弥补部分数学能力的不足，通过工具实现数据清洗、建模与可视化。

统计学的应用更注重方法论与实际场景的结合。例如，在大数据分析中，统计学提供模型框架，而计算机技术解决效率问题。即使数学基础一般，通过系统学习统计学理论、反复练习工具操作，并结合案例分析，也能胜任多数岗位。统计学的某些细分领域（如描述性统计、简单回归分析）对数学要求较低，而高级方向（如贝叶斯统计、机器学习）则需更深厚的数学功底。

学习统计学应平衡数学理论与实践能力。对于数学薄弱者，可从应用统计学入手，逐步深化理论理解；若追求研究或算法开发，则需强化数理基础。统计学的价值在于用数据驱动决策，而非单纯数学推导，因此结合工具实战比纯数学能力更重要。