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（2）观测与证明
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将这个假说的条件和环境设定放到生产生活中加以观察，或者干脆在实验室环境中设计一个完整的实验，通过不断地观测，尤其是量化观测，对假说的内容进行证明或证伪。因为数据科学本身就注重精确性（也就是量化环节），而且一切科学全都是以实验为本，也就是说，以观测到的结果作为认知依据，以此判定是否应验，所以这个量化观测最为关键。
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（3）归纳与调整
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在观测的过程中会获得大量的观测数据，要对这些数据进行充分且科学化的分析，然后根据这些数据进行归纳总结，进而对假说的内容进行相应的调整。因为最初假说中的内容很可能与实际的观测结果有出入，所以这个时候就要在辩证思维的帮助下去发现和排除观测中不周密的因素，或者重新审视假说的严谨性，并进行相应的调整。
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这种套路可以复用在很多的科学与生产场景中，屡试不爽。
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问：数学不好是不是就不能学习数据科学呢？
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答：首先，数据科学作为一种贯穿于所有生产与认知领域的学科，是一种方法论类型的学科。既然是方法论，那么学习过程中要着重理解其运作方式。
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所谓数学不好，或许是指无法在课堂上解决数学题或者不具备用数学建模的方式解决复杂问题的能力。但是，对于事物的认知，尤其是基于统计的认知，关键在于悉心观察与思考，而是否一定要用高深的数学功底去解决一个问题，要视所在领域而定。所以，数学不好对于学习数据科学的影响是有限的，我们只要能在自己擅长的领域去应用数据科学的认知方式就好。
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问：数据科学能帮我们解决具体问题吗？
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答：数据科学是一种方法论类别的学科。方法论类别的学科最大的劣势就是与解决具体问题的距离相对比较远。在日常生产和运营场景中，除了一般性的认知问题以外，还有决策问题等可能也需要我们用数据科学的思路去解决。
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在日常生产和运营中，几乎避免不了要在决策中对多个方案进行比较和裁决。但是，比较和裁决通常会由于没有相应的标准而争执不下，所有人都会说某种方案好或不好、有利或不利。如果只是到此为止，那么大家就都是靠发表感慨的强烈程度或者声音大小来做判断了，这是难以服众的。
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如果要用数据科学的观点来解决这类问题，通常有这样两个步骤。
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（1）明确目标或目的
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决策的内容通常是一个方案是否要去实施，或者在多个方案中哪个好、优先做哪个的问题。那么，裁定的过程就需要明确究竟以什么目的为准，是收益相等的情况下投入最小，投入相等的情况下收益最大，还是收益比投入的商值最大。这3种方案都是有道理的，只是收益与投入的核算边界要清晰，要明确规定是只计算材料成本，还是要同时计算人员及其他管理成本等。
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（2）量化
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决策的实质是一个评价过程或比较过程。只有有大小的东西才能比较，也就是说，决策中的每个方案、每个提议都要能够量化才具有说服力。即使争执再多，再赞同自己的观点或不赞同对方的观点，都要基于具体的数据说话。
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数据这东西有一个奇怪的作用——即使人们再质疑其准确性，也是有比没有要好，权威数据比民间数据要好。有了数据，就可以把问题量化、简化。所以，如果不想糊里糊涂地做决策，那就用翔实的数据来做自己的武器吧。
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问：数据科学研究问题的时候应该怎么去划定一个问题的边界呢？“打破砂锅问到底”这样的精神应该贯彻到什么程度呢？
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答：对一个研究对象，首先要划定研究的边界。我认为，这个边界在具体的生产中可以只限定于解决一个或一类基本问题（痛点）即可。否则，无休止地“打破砂锅”也会大量消耗成本。
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以本书开头提到的历法研究问题为例。在这个问题中，核心研究的对象是地球公转周期、自转周期及附带的气候变化问题，所以把带有这几个因素的模型讨论清楚就可以了。这个问题属于初等天文学和地理学研究的范畴，我们只要掌握天体运行周期之间的关系就足够了，没必要深究。至于导致四季变化的太阳直射角度问题，即为什么太阳直射会比斜射使地面温度更高，往深里研究是物理学和原子学的范畴，可以在其他学科里单独研究和讨论，而如果把这个问题也放在历法研究中的话，就会使历法的研究变得过于复杂，反而不利于讨论。所以，边界的划定在一个问题的研究中还是非常重要的。
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问：我知道数学应该是挺有用的，但是为什么我对学习数学一点兴趣都没有？有什么方法可以帮助我学习数学吗？
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答：数学是一种抽象科学，是把很多事物中共通的模型抽取出来进行量化研究的学科，它的特点有如下两个。
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（1）抽象
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数学作为已经剥离得一点“血肉”都没有的“骨架”，看上去当然不会让人有亲近感。但正因为数学把这些无关的维度从人类的视线感知中移除，才使人类更能把精力集中在对共通性质的研究上。
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（2）泛化性好
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