1. 연구 질문에 대한 답변 : 이것이 과학 데이터 수집의 주요 목표입니다. 데이터는 과학자들이 가설을 테스트하고 자연 현상을 이해하며 정보에 입각 한 결론을내는 데 도움이됩니다.
2. 패턴과 트렌드를 식별하기 위해 : 데이터는 캐주얼 관찰에서 명백하지 않은 패턴과 트렌드를 보여줄 수 있습니다. 이것은 과학자들이 시스템의 작동 방식을 이해하고 미래 행동을 예측하는 데 도움이됩니다.
3. 새로운 이론과 모델을 개발하기 위해 : 데이터는 관찰 된 현상을 설명하는 새로운 이론과 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 그런 다음이 모델을 사용하여 미래의 사건을 예측하거나 추가 연구를 안내 할 수 있습니다.
4. 기존 이론과 모델을 개선하기 위해 : 데이터를 사용하여 기존 이론과 모델을 개선하여보다 정확하고 신뢰할 수 있습니다.
5. 예측을 위해 : 데이터는 미래의 사건에 대한 예측에 사용될 수 있습니다. 이것은 일기 예보, 기후 모델링 및 질병 발생과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
6. 문제 해결 : 데이터는 공학, 의학 및 환경 과학과 같은 다양한 분야의 문제를 식별하고 해결하는 데 사용될 수 있습니다.
7. 결과를 전달하려면 : 과학자들은 데이터를 사용하여 과학계 내외의 결과를 다른 사람들에게 전달합니다. 이것은 과학적 지식을 발전시키고 의사 결정에 정보를 제공하는 데 도움이됩니다.
8. 의사 결정 지원 : 데이터는 정부 정책, 비즈니스 전략 및 개인 선택을 포함한 다양한 분야의 결정에 정보를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
9. 교육하고 영감을주기 위해 : 과학적 데이터는 중요한 과학적 문제에 대해 대중에게 교육하고 차세대 과학자들에게 영감을 줄 수 있습니다.
10. 혁신 촉진 : 데이터는 사회에 도움이되는 새로운 발명, 기술 및 제품으로 이어질 수 있습니다.
데이터 사용 방법의 예 :
* 기후 과학자 위성, 기상 관측소 및 얼음 코어의 데이터를 사용하여 기후 변화와 그 효과를 연구하십시오.
* 의료 연구원 임상 시험의 데이터를 사용하여 신약 및 치료의 효능을 테스트하십시오.
* 천문학 자 망원경의 데이터를 사용하여 먼 은하와 별을 연구하십시오.
* 사회 과학자 인간 행동과 사회적 상호 작용을 연구하기 위해 설문 조사 및 실험의 데이터를 사용합니다.
* 엔지니어 시뮬레이션 및 실험의 데이터를 사용하여 새로운 구조 및 제품을 설계하십시오.
궁극적으로 과학적 데이터의 목적은 세상에 대한 우리의 이해를 발전시키고 우리의 삶을 향상시키는 것입니다.
