資料科學中最痛苦的方程式：資料 + 假設 = 預測 - Kozyrkov

• “如果我找到正確的方程，我就能知道未知數。”
• “如果我對我的資料進行足夠的數學運算，我可以減少我的不確定性。”
• “統計可以將資料轉化為真理！”

什麼是假設？
如果我們真正掌握了所有的事實（而且我們知道我們的事實實際上是真實的事實），我們就不需要”假設“（或統計學家）。”假設“是你用來彌合你所知道的和你希望知道的之間差距的醜陋補丁。當你遺漏了事實的時候，你必須用它們來計算。
說得更直白一點：“假設”並不是事實，它是你編出來的胡說八道，正是因為你的知識中有巨大的漏洞。如果你有用你的過度自信來欺負別人的習慣，花點時間提醒自己，把任何基於假設的東西都稱為真理是一種延伸。最好開始把整個事情當作一個個人決策工具，不完美但總比沒有好（在特定情況下）。

統計是你在一個不確定的世界裡盡力做到最好的嘗試。

“假設”總是需要的。
 

假設是下判斷做決定的一部分
給我看一個“無假設”的現實世界的決定，我會快速說出一大堆你甚至都不知道自己在做的隱含假設。

當你讀報紙時，你是否假設所有的事實都被核實了？當你制定2020年的計劃時，你是否認為不會出現全球大流行？如果您分析了資料，您是否認為捕獲的資訊沒有錯誤？你假設你的隨機數發生器是隨機的嗎(當你選擇網上購物時，你是否認為從你的銀行賬戶中提取的金額是正確的？你最後吃的零食呢，你以為不會毒死你嗎？當你吃藥的時候，你知道它的長期安全性和有效性嗎？或者你認為呢？

不管你喜不喜歡，假設都是決策（下判斷或做決定）的一部分。

（banq注：假設是上下文的上文，判斷結果是上下文的下文，中間是你下判斷的邏輯推演，業務邏輯）
一個對真實世界資料的恰當的探索應該包含一系列寫下來的假設，在這些假設中，資料科學家可以清楚地說出他們必須切入的視角。
兩個人可以從同樣的資料得出完全不同的有效結論！所需要的只是使用不同的假設。
統計資料為您提供了一種更周到的決策工具，但沒有一種正確的方法可以使用它。這是一個個人決策工具。
 

科學？
當科學家使用統計資料得出結論時，這意味著什麼？很簡單，他們已經形成了一種觀點，並決定與世界分享：科學家的工作就是不情願地形成意見。