别害怕数学|
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正如我们之前所说的，“数学盲”就像瘟疫一样感染着很多人。许多“普通人”甚至对数学产生了一种病态的厌恶。这不仅令人遗憾，而且毫无意义的。然而，数学并不是定量性思维的关键，让优秀的定量性思维者脱颖而出的，不是纯粹的数学技巧，而是他们掌握的能将定量信息分类的方法。定量性思维者掌握了一定的有效的态度、技能和习惯，以在需要用数字进行决策时使用。甚至有专家断言说，初中所学的数学知识就足以让你成为一位优秀的定量性思维者：“数学知识和定量性思维是非常不同的……之所以要强调数学知识与定量性思维的区别，一是因为成为一名优秀的定量性思维者所需的数学知识并不多，只需初中水平即可。”
如果你不信，我们就以艾米丽·罗莎（Emily Rosa）为例。9岁的罗莎甚至没念到初中，就进行了一次有关治疗性接触的、疯狂的科学家定量分析。而且，她的作品还发表在了《美国医学协会杂志》上。
一个被评定为四级的科学项目如何能上《美国医学协会杂志》？艾米丽看到她的母亲琳达在看一个关于种植业的录像带，叫作“治疗性接触”（Therapeutic Touch, TT）。这是一种有争议的方法，因为它通过操纵病人的“能量场”来治疗疾病。支持这种方法的人认为，全世界有10万多人接受过TT培训，此外，75个国家的100多所大学都在教授TT疗法。据说，这是护理人员最为认可的治疗方法。在实施TT期间，治疗师将手放在距离病人身体30厘米远的地方，以观察和祛除“滞能量”，据说，“滞能量”是各种疾病的源头。艾米丽对母亲说，她可以做一个实验来检测这一方法。琳达是护士，她就这个方法给了艾米丽一些建议。经过一番调查后，琳达和艾米丽发现，之前还没有人对TT疗法是否能发现人类的能量场进行过检测。
艾米丽只关注一个基本问题：如果治疗师们真的能祛除“滞能量”，那么他们至少一定能感觉到能量场。因此，如果治疗师正确感知到了能量场的概率并没有明显大于巧合的概率，那么TT疗法就是无稽之谈。
通过广告和其他线索，艾米丽找到了在科罗拉多东北部的25位掌握了TT疗法的治疗师，其中有21位同意参加检测。同时，她还告诉治疗师们，该研究将作为她的四级科学展览项目发表。在每一次检测中，治疗师们都将手放在一块约有25～30厘米间隙的平面上，掌心向上。为了不让实验者的手被看见，艾米丽会用一个长长的、不透明的，且底部有图案的屏风盖住他们的手臂，然后屏风上连着一条毛巾。
艾米丽用抛硬币的方法决定以哪一个人的手为目标（这就是定量检测中的随机分配）。然后，她掌心向下，与目标相距8～10厘米，上下摆动右手，说道“好了”。然后，就让治疗师说出哪一个人的手距离实验者的手较近。21位治疗师共进行了180多次尝试。
尽管所有参与者们都说自己能做到，可是，在参与实验的280个人中，只有122个（44%）能正确判断艾米丽的手的位置，这一结果并没有比预期的猜测好。按照预估，仅巧合的概率就应达到50%。于是，艾米丽得出结论，治疗师们没能证实TT疗法最基本的原则，这就明显地证明了，关于TT疗法的说法是没有依据的，投入专业使用也是不恰当的。1998年4月，当时的艾米丽才11岁（还在上初中），就在《美国医学协会杂志》上发表了她的研究成果。该杂志的编辑乔治·伦德伯格（George Lundberg）说，数据统计学家们对这样简明而清晰的结果感到非常惊讶。艾米丽也因此成为《吉尼斯世界纪录大全》中记载的、在主要科学杂志上发表过研究成果的最年轻的人。
艾米丽既不是天才，也不是神童，她只是运用了判断力和清晰的定量性思维。成为一位熟练的定量分析师所需的最重要的能力，是从数据中提取信息：这种能力不是基于数学知识，而是基于定量性思维。第一步，就是战胜对数学的恐惧，并带着怡然的态度面对它。要相信自己已经掌握了必要的数学知识，或是已能轻易地学会所需要的知识。成为一位熟练的定量分析师所需的基本DNA，就是友好地对待数学，不去害怕它。
即便数学基础不好，也能弥补，你并没有被定性为一生都不具有定量分析的视角。你的数学水平跟不上，并不意味着你不能学习将来所需要的东西。比如，帕蒂尔（DJ Patil）创造了“数据科学家”一词，来形容自己在领英扮演的函数分析的角色，他上学时的数学成绩并不好，他这样说：“我的数学成绩是从初三开始不及格的。整个高中，我的数学成绩越来越差，差点就没能毕业，然后，我申请下一级水平，结果也没能达到。我没能考上大学，于是上了当地的两年制专科学校……其间，我选了微积分这门课，所以转学到了加州大学。去了那儿我才发现，我对这个东西完全没有概念。在数学课上，我表现得非常笨拙。这太可笑了，我决定要读大学！”
帕蒂尔从图书馆借了一些书回来，用了一个周末的时间自学了高中数学。他的微积分学得很好，被加州大学圣迭戈分校录取了，他在那里学习了三年的数学课程。然后，他开始攻读哲学博士学位。
帕蒂尔刚开始也遇到了一些困难：“我要作为一名美国学生，与俄罗斯、以色列和韩国的学生比赛。没有悬念地，我在预赛中失败了。我以为自己是倒数第二位，但其实倒数第一位根本是缺席的。”
可是，下一次资格考试时，帕蒂尔得了最高分。毕业后，他成为帕里兰的一名教职工，负责构建复杂的天气模式。后来，他又为美国政府工作，做一些有关情报的工作。当时的研究经费有限，所以他辗转来到Skype工作，当时的Skype还属于eBay。接着，他又成为领英的首席数据科学家。身处如此高级的分析性职位，他对产品研发有着巨大的影响。
如今，帕蒂尔是风险投资公司格雷洛克合伙企业（Greylock Partners）的常驻数据科学家，他帮助该公司旗下的公司思考数据和分析方面的问题。帕蒂尔也许是世界上最典型的潜在的数学天才的例子。