数据科学家的崛起

美国2012总统大选是奥巴马的胜利，但实际上也是统计学家的胜利。奥巴马当选之夜，我看见推特上有一条消息被疯狂转载：

NATE SILVER ELECTED 44TH PRESIDENT OF UNITED STATES

当然这是一句玩笑话，但Nate Silver是谁？他号称“竞选预测之神谕”：2008年的总统大选他预测对了最终结果，而且美国50州的投票结果他预测对了49个；今年的大选他又预测对了，并且是50州全对。Silver是一名统计学家，毕业于芝加哥大学，随后在毕马威会计师事务所“度过了令自己后悔的四年时间”（不喜欢那里的工作），后来转向预测棒球选手的成绩，再后来转向政治方面的数据分析和预测。总统大选的预测是一件噪声很大的工作，各家有各家的预测和分析，各种突发事件可能会导致某位候选人的支持短期内大幅变动。Silver的工作就像机器学习中的“集成学习”（他自己的描述是“贝叶斯统计”，用自己的先验信息和数据得到后验），集合众多民意调查结果，根据自己的经验判断去平均它们（具体过程我不清楚）。

我想说的不是这个预测本身，而是我所感觉到的统计学家的变化。换个时髦的词，叫数据科学家。他们和具体的行业紧密相联，有扎实的统计基础，也有丰富的行业经验。不仅如此，大家都会玩编程、做数据可视化。看看Silver在纽约时报的博客就有感觉了。

数据科学家正在“入侵”一些我们以前不能想象的行业，例如总统竞选。除了Silver和其他一大批统计学家做预测之外，奥巴马还有一个数据分析部门，利用各种预测建模和数据挖掘手段来提高奥巴马连任总统的概率；例如这里有他们一则招聘广告，里面提到了R、MySQL、Python等工具。我再给自己无耻地打一个广告：今天我在推特上看见这个部门里的一位数据分析师（见下图，左为奥巴马，右为数据分析师）提到了RStudio和我的knitr包，本码农以后也可以海吹一下牛皮“曾经间接帮助美国总统赢得大选”……

如果你搜索一下数据科学家，你会看到各种光鲜的描述（什么炙手可热啦性感啦），很多光鲜的东西都是坑，当然不绝对；我上大学时大家都觉得精算师像神一样，读（人大）统计的很多同学都是奔精算去的，但我觉得精算就是坑（因为我不喜欢它，再神对我也没用）。媒体报道容易流于表面，这没什么奇怪的，数据科学家应该是一类综合人才，他并不应该只是一门技术的好手，例如纯统计。对统计学家来说，贝叶斯谁不会？半夜三点把你叫醒你都能三秒内背出贝叶斯定理，但让你把贝叶斯统计用到总统竞选上，可能就没多少人做得了这事情了（参见施涛老师的考古文）。一方面，你要会收集数据（各种网络数据来源需要恶心的清洗整理），另一方面，你要有靠谱的先验信息（自己的经验也好，舆情分析也好），可是你只有那个贝叶斯公式，就像卖火柴的小女孩手中的火柴。

我并不想跟传统学院派打仗，但我认为统计教育需要轻微改革。我们需要增强数据和编程方面的教育，诸如实变函数和测度论之类的数学课对统计专业来说应该改为选修，这并不是说让学生偷懒，而是学科细化分支的结果：知识在一代一代积累更新，我们不能要求每一代学生都从盘古开天辟地时的知识学起。有志于投身学术研究的可以那样追根溯源皓首穷经，但统计学家在这个数据时代有更丰富的使命。既然现实中的数据都是恶心得要死（各种不整齐、各种求程序包养），何不在学生时代就先恶心一下？信息时代图形的重要性也日益突出，但Excel的三维饼图条形图只能让人觉得图形有个毛线用；各种软件输出的静态图形在网络时代只能看不能“摸”，要鼠标干嘛（去看看前文提到的Silver的博客，或者通向白宫的512条路，那些才是网络时代该有的统计图形）。

数据科学家的概念在美国提出也就是近两年的事情，在中国发展如何，我们拭目以待，待，待，待，待，待……

最后来个问答题：你心目中谁像数据科学家？为什么？（对于突出的提名，统计之都将在后期文章中安排个人专访）