统计学与数据分析之间存在着密切且基础性的联系。统计学为数据分析提供了核心理论和方法论基础，而数据分析则是统计学在实际问题解决中的应用与扩展。

统计学与数据分析的联系是什么

1. 理论基础：统计学，尤其是数理统计和应用统计，为数据分析提供了分析数据的数学框架，包括概率论、假设检验、回归分析、方差分析等，这些都是数据分析中不可或缺的工具。

2. 数据收集与抽样：统计学指导如何有效地设计实验和抽样方案，确保收集到的数据能够代表总体，这对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。

3. 描述性统计：在数据分析的初步阶段，使用统计学方法来概括数据的中心趋势、离散程度和分布特征，帮助理解数据的基本情况。

4. 推断性统计：数据分析中经常需要从样本数据推断总体特征，统计学的推断统计方法如置信区间和假设测试为此提供了方法论支持。

5. 预测与建模：统计模型，如线性回归、逻辑回归等，是数据分析中预测未来趋势和行为的基础，这些模型来源于统计学。

6. 高级数据分析技术：虽然数据分析涵盖了数据挖掘、机器学习等现代技术，但这些技术的底层算法和评估方法依然深深植根于统计学原理。

7. 数据可视化：统计图形，如直方图、散点图等，是数据分析中用来展示数据模式和趋势的重要手段，这些图形设计同样基于统计学原则。

8. 实践应用：在实际工作中，数据分析师利用统计学方法来解决业务问题，比如通过相关性分析指导决策，或用回归分析预测市场趋势。

9. 相辅相成：数据分析是统计学的应用领域之一，它不仅使用统计学方法，还结合了计算机科学和特定领域的知识，以更广泛的方式处理数据，而统计学的发展也受益于数据分析实践中提出的新挑战和需求。

统计学与数据分析是相互依赖的，统计学为数据分析提供理论支撑和分析工具，而数据分析则将这些理论应用于解决实际问题，两者共同推动了数据科学领域的进步。