7、通过数据科学交付价值和影响

通过数据科学交付价值和影响

1. 卡斯卡迪亚故事：数据科学的实际应用场景

几个世纪以来，人们一直在探索自然现象，但重建1700年卡斯卡迪亚地震期间及之后所发生的事件，却花费了近三十年的时间。这个过程涉及四个不同的学科领域，以及几位独立研究相关问题的学者。如果能够更快地获得这些信息，并将其应用于城市规划决策，将会带来巨大的社会和经济价值。

数据科学的承诺正是加速这一过程。如今，我们拥有广泛且可靠的工具和技术，可以快速收集、存储、整合和分析数据源，进而创建能够适应新数据和变化的自适应模型。尽管需要领域专业知识和谨慎，但通过利用开源软件包实现的复杂算法，可以生成深刻且近乎实时的洞察力。

图7.2. 来自十八世纪日本历史记录的损害报告

2. 数据科学简介

数据科学是一门跨学科的活动，涵盖支持数据驱动决策所需的所有活动：从收集或获取数据，到构建和优化模型，再到生成洞察力，最终交付价值和更广泛的影响。关键在于构建能够适应新数据并学习的模型。虽然数据科学的实践并不是新的，但近年来，围绕这一领域形成的研究人员和从业者社区却迅速壮大，这个社区直到大约2010年才开始逐渐形成。

科学方法的终结？

推动数据科学实践扩展的一个重要催化剂是2008年《连线》杂志编辑克里斯·安德森撰写的一篇文章。尽管安德森的文章准确描述了当时大量数据开始在许多领域提供的新视角，但它在某些方面过于激进，声称科学方法已经过时。安德森认为，面对海量数据，传统的假设、建模、测试方法已不再适用。然而，这种观点引