统计学的主要研究内容包括：

统计与数据科学的主要研究内容是什么

1. 定义与分支：

统计学是一门关于数据的学科，涉及数据的收集、处理、分析和解释。

分为描述统计和推断统计两大分支。

描述统计关注数据的整理、展示和特征描述，如用图表展示GDP变化，描述人均收入趋势。

推断统计则利用样本数据来推测总体特征，包括参数估计和假设检验，如通过样本估计总体平均身高，并检验特定假设。

2. 变量与数据分类：

变量分为定量变量（如职工人数、年销售额）、定性变量（如性别、出行方式）和顺序变量（如客户满意度等级）。

数据根据性质分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

3. 数据来源：

虽然参考内容未详细展开，通常涉及直接观察、实验、调查问卷等多种途径。

数据科学的主要研究内容包括：

1. 交叉学科特性：

数据科学是一个融合统计学、数学、计算机科学、人工智能等领域的交叉学科。

它不仅包含统计学模型，还侧重于机器学习、大数据处理、数据库管理、可视化技术等。

2. 技术与方法：

数据科学强调实际操作，如数据清洗、预处理、特征工程等。

使用现代机器学习模型，如支持向量机、决策树，以及深度学习等技术。

3. 计算机技能与数学基础：

强调编程能力（如Python、R），数据库操作（SQL），以及数学知识（微积分、线性代数、概率论）。

4. 应用与实践：

在互联网、金融、健康医疗、社交媒体等领域应用广泛，解决实际问题。

侧重于从海量数据中提取价值，进行预测、分类和优化决策。

两者之间的区别与联系：

区别：统计学更侧重理论与推断方法，而数据科学则更注重实际应用和计算机技术的结合。

联系：数据科学在很大程度上依赖于统计学的理论和方法，尤其是在数据分析和模型构建方面。

专业划分：虽然很多大学将数据科学作为独立专业，它往往与统计学有重叠，特别是在统计系下设立的数据科学专业，更注重计算机科学和实际应用。

统计学是数据科学的基石之一，提供了分析数据的理论框架，而数据科学则是在这个基础上，结合现代计算技术，发展出的一套更全面的数据处理和分析体系。