​​统计学存在的基础在于其通过收集、分析数据来揭示现象背后的规律，并为决策提供量化依据，其中概率论和大量观察法是核心支撑。​​

统计学以数据为核心，通过系统地收集、整理、分析来发现规律，​​其存在建立在两大基础之上：一是数学理论，特别是概率论提供的随机现象分析框架；二是方法论，如通过抽样推断总体、构建模型预测趋势等。​​ 概率论解决了不确定性问题的建模，而“大数定律”确保了样本对总体的代表性，使统计结论具备可靠性。随着技术发展，统计学从早期描述性分析（如“城邦政情”阶段）逐步演进至现代推论统计，可应对复杂数据结构，例如机器学习中的特征关联分析。

应用统计学时，需明确数据与总体的关系：样本选择决定结论有效性，需通过假设检验、误差控制等方法确保推断严谨性。社会经济领域强调现象整体性研究，例如通过收入与寿命的关联性揭示社会规律，但需警惕“相关≠因果”的逻辑陷阱。技术进步推动统计学跨界融合，在AI、工业制造等领域持续拓展应用边界，而其核心始终是通过量化手段挖掘数据价值、支持决策优化。