作为一个统计建模新手，准备是至关重要的。首先需要建立一个坚实的数学基础，包括统计学、线性代数等课程。其次，要熟练掌握数据分析工具，如R、Python等语言。通过阅读经典书籍和参加在线培训课程可以加强实战能力，更好地理解统计建模的概念和原则。

在实践中，要多看数据、多练习、多思考，探索解决实际问题的方法，积累经验。

最后，需要保持好奇心、勇于尝试和不断学习，以提升自己的研究能力和业务水平。

统计建模是一个涉及数据收集、分析、解释和预测的过程。作为新手，准备进入这个领域需要一系列的步骤来建立基础和提升技能。

以下是一些建议：

1. 学习统计学基础：开始之前，你需要了解统计学的基本概念，包括描述性统计、概率论、推断性统计、假设检验、置信区间等。

2. 掌握数学基础：统计建模需要良好的数学技能，特别是代数、微积分和线性代数。

3. 学习数据分析工具：熟悉至少一种数据分析工具，如R、Python（特别是Pandas和NumPy库）、SAS、SPSS或MATLAB。

4. 理解数据可视化：学会使用图表和图形来展示数据，这有助于更好地理解数据和沟通结果。工具如Tableau、Power BI、ggplot2（R）或matplotlib（Python）会很有帮助。

5. 学习建模技术：了解不同的统计模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、生存分析等。

6. 实践项目：通过实际项目来应用你的知识。可以从简单的数据集开始，逐步处理更复杂的数据。

7. 学习机器学习基础：虽然不是所有的统计建模都是机器学习，但了解机器学习的基本原理和技术（如监督学习和无监督学习）对于现代统计建模是很有帮助的。

作为一个统计建模新手，首先需要学习基本的统计知识和统计软件的使用，例如R、Python等。

接着要熟悉各种常用的统计方法和模型，如线性回归、决策树、聚类等。此外，参加实际的数据分析项目并动手实践非常重要，可以尝试找一些开源数据集进行练习。最后，要不断学习和提高自己的数学和编程能力，可以通过阅读书籍、参加在线课程和参与相关社区等途径。