智能决策的“倾向性”和“科学性”

　　【财新网】（专栏作家 张小彦）英文的“Bias”一般译成“偏见”或“成见”。在决策过程中应该避免先入为主的成见和以个人经验为主的偏见，因为主观主义常常导致错误的决策。然而，在以数据为基础的智能决策过程中，一定程度的主观推论和假设是不可缺少的。这是一种主观能动性带来的“倾向性”。是一种有价值的“Bias”。在这种情况下，我认为将“Bias”译为 “倾向性”更恰当和贴切。

　　数据科学家在海量的数据中挖掘智能决不是盲目地过滤和处理数据。智能也决不会在无目的搜索和碰撞中凭运气获得。以数据为基础的智能决策要靠目标、理论、灵感、直觉引发假设以指导探索性数据分析，依靠已知获得未知。这就要求数据科学家有“倾向性”。