您如何看待“資料科學是偽科學”這句話？

從實踐到驗證理論的正確性，每乙個部分都不是完美的，不能代表整個過程，只有將這些步驟有機地結合在一起，才能算是科學。 “資料科學是偽科學”這句話是通過切斷科學研究各個部分之間的聯絡，然後否定每個部分來否定整個科學系統。

典型的詭辯。 這讓我想起了“白馬不是馬理論”。 說這句話的人，絕對不是精神上有問題，也不是無知，而是別有用心。

做過科學研究的人都知道，任何科學研究都是建立在正確的資料收集和分析的基礎上的，沒有大量可靠的資料，任何科學研究成果都是一棵沒有根的樹，是水源。 人類對事物本質的理解需要乙個過程，即首先在實踐中認識表象，然後通過對表象的分析，即理論，獲得其內在的聯絡，並用理論來指導實踐，同時驗證理論的正確性，保留正確的理論， 錯誤的理論被拋棄了。

科學源於反事實。 吃了榕樹根，然後免疫力提公升，最後感冒治好了，這其實不代表根可以提高免疫力（可能是因為我一邊吃榕樹根一邊休息，免疫力自然提高），也不能說榕樹根的根有助於感冒**（可能只是感冒的迴圈過去了， 自然**）。只有“如果我沒有吃基數，我現在就不會感冒”的反事實才是基數功效的有力論據。

今天，大多數資料科學都不能將這種結構表示為反事實，更不用說反事實了。

如果要關聯，只需分析統計資料即可。 今天很多資料科學都在處理關聯。 干預比較麻煩。

因為當我吃根的時候，我真的不知道將來感冒會不會好起來（因為它還沒有發生）。 如果吃了班蘭的根，那麼免疫力會增加，以後感冒也會好。 但是如果你現在吃根，一段時間後你的免疫力會提高嗎？

我不知道。 因此，今天的資料科學並不擅長在干預層面處理因果推理。 （當然，干預的效果可以根據歷史資料推斷出來，然後通過一些實驗來驗證，所以只是它不擅長，而不是解決不了。 ）

資料科學更關注事物的相關性，這導致一些人得出結論，認為它是偽科學，而另一些人則認為它只是科學的一種基本形式。 事實上，恰恰相反，人們沒有收集、儲存和處理大量資料的能力，只能通過有限的實驗，加上一些假設和數學計算來研究客觀事物，並提出一些理論或公式（如牛頓力學、愛因斯坦相對論、量子力學等），然後人們得出結論，這些理論勾勒出事物的因果關係， 並認為這是科學。現在是人類通過收集、儲存和處理大量資料來測試這些科學理論的時候了，因為人類已經有能力這樣做。

資料科學，也就是目前頗為流行的所謂大資料，首先是由於人類資料採集、儲存和處理技術的巨大發展。 這不僅將從根本上改變人類社會的發展，而且將改變人類自身的思維方式，包括科學的思維方式。

事實上，事物的本質是事物的相關性，而不是因果關係，而事物的本質是由事物的複雜性決定的。 因此，恰恰是那些能以因果關係的形式來表述為完美公式、函式、方程式等的科學，不能完美地表達或反映事物的本質。 恰恰是被懷疑是偽科學的資料科學及其思維方法，才是科學的未來。

這不再是乙個哲學判斷，而是已經得到了大量應用的證實，從各個學科的大量實驗資料處理，到雲計算，甚至到最佳量化投資，等等。 可以得出結論，像愛因斯坦或量子力學先驅那樣，通過有限的實驗，加上天才的假設和推論來發展和發現新的科學理論的時代早已一去不復返了，如果沒有大資料處理技術的支援和驗證，新的科學理論就無法產生並被普遍接受。

資料的科學性可以從以下幾個方面來討論：

2.資料的質量是指資料的數量：科學資料要高質量，包括資料的準確性、完整性、一致性、可靠性等方面，同時需要經過清洗和處理，以保證資料的質量。

3.資料分析方法：科學的資料分析方法應以科學的理論和方法為基礎，遵循科學的分析流程和規範，避免主觀假設和誤導性分析結論。

4.資料的應用價值：科學資料應具有實際應用價值，能為決策和問題解決提供科學依據和指導，需要考慮資料的信效度。

綜上所述，資料的科學性需要從資料質量、分析方法和應用價值等方面進行綜合評價和討論。