统计对我的专业和工作很重要。怎么收集数据，怎么分析数据，怎么不被有偏差的可能的结论影响，怎么做出正确的结论等等。统计在整个数据分析挖掘过程中帮助巨大。统计是从数据中学习的科学。统计知识可帮助人们使用正确的方法来收集数据，进行正确的分析并有效地呈现最后的统计结果。统计是基于数据做出决策和做出预测的关键过程。统计使人们更深入地理解主题。统计有助于创造新知识。比如你有一个假设，通过统计的各种分析方法，最后可能得出假设成立或者不成立。这个过程十分有意义。一点一点地将已知的前沿推回去。统计使用数字证据得出有效结论。统计不仅是数字和事实。它是一系列知识和过程，从数据中学习的过程。统计数据可让您根据定量证据评估索赔，并帮助人们区分合理和可疑的结论。
统计人员在提供可信赖的分析和预测方面提供了重要的指导，帮助避免各种各样的分析陷阱。统计分析会考虑结果的不确定性和误差。统计人员确保研究的所有方面都遵循适当的方法以产生可信赖的结果。运用统计方法的整个过程包括构建研究设计，选择和测量变量，设计采样技术和样本数量，清理数据以及确定分析方法等众多其他问题。结果的整体质量取决于每个环节的有效执行。单个环节出现问题可能会产生不可靠的结果。可能影响的潜在问题和分析错误包括:偏向样本：不正确抽取的样本可能会从一开始就使结论产生偏差。例如，如果一项研究使用人类受试者，则受试者可能会与非受试者有所不同，从而影响结果。过度概括：一个人群的发现可能不适用于另一人群。
因果关系：如何确定X何时引起Y的变化？统计人员需要严格的标准来假设因果关系，。当A在B之前，并且A与B相关时，许多人错误地认为这是因果关系！但是需要使用包含随机分配的实验性设计，以确信结果表示因果关系。错误的分析:分析仅包含一个变量的多变量研究区域？评估值选择
中位数还是
平均值？对非线性数据拟合线性关系？并非所有工具对于特定情况都是正确的。违反分析假设：大多数统计分析都有假设。这些假设通常涉及样本，变量，数据和模型的属性。除了增加复杂性之外，可以在特定条件下放弃某些假设。当违反重要假设时，就有可能产生误导性结果。