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从1970年代开始的革命：为何化学计量学是化学界的游戏改变者？
在科学研究的历史上，1970年代被认为是一个转捩点，尤其在化学领域，化学计量学（Chemometrics）的兴起标志着一场革命。作为一种结合数据驱动的技术，化学计量学利用多变量统计学、应用数学及计算机科学的方法，来解决化学、生物化学、医学及化学工程等领域的各种问题。
化学计量学的核心在于从复杂的数据中提取有用的资讯，这一点在当今数据驱动的科学世界中显得尤为重要。
化学计量学的首次应用大致可以追溯至1970年代，当时计算机的普及使得科学家们能够利用更多的数据进行分析与研究。 Svante Wold与Bruce Kowalski两位先驱者在这一背景下推动了化学计量学的发展，并在1971年首次提出了「化学计量学」这一术语，随后成立了国际化学计量学会，为该领域的进一步发展奠定了基础。
在描述性应用中，化学计量学帮助科学家们建立化学系统的模型，进而洞悉其内部结构。而在预测性应用中，则可用来预测新的性质或行为。这些应用往往需要处理大量的数据集，这些数据集既可以是小型的，也可以是大型且复杂的，包含成百上千的变量和观测值。
从某种意义上而言，化学计量学如何将大量的数据转化为有价值的知识，正是其成为化学研究中不可或缺的一部分的原因。
随着分析化学和代谢组学等领域的发展，化学计量学的技术与方法亦不断进步，反过来又促进了分析仪器和分析方法的革新。这一学科的应用驱动特性，导致了许多标准化的化学计量学方法在工业界被广泛使用。无论在学术界还是工业界，对化学计量学的研究都在稳步增长。
多变量校准是化学计量学中经常用到的一种技术，旨在基于测量得出的化学系统性质来预测其他特性。这一过程需要使用包含参考值的校准或训练数据集，例如在光谱分析中，通过发展多变量模型来建立化学物质浓度与相应光谱之间的关系。这一方法不仅节省了时间和成本，还能在其他元素的重叠干扰下准确进行定量分析，显示了其优势。
「在当今日益复杂的科研环境中，如何有效处理与分析数据，已成为化学计量学不断探索的核心所在。」
另一个重要的应用是分类和模式识别，这在质量控制和真品验证中显得尤为重要。通过使用监督学习的多变量分类技术，化学计量学能够构建模型以分类未来的样本。此外，化学计量学中的无监督分类技术可以在复杂的数据集中发现潜在的模式，进而帮助科学家们深入了解数据的结构与性质。
除上述技术外，实验设计及信号处理也是化学计量学中不可或缺的部分。除了信号预处理外，模型选择、验证与性能字符化也是研究的重点，这些都直接影响最终数据处理结果的解释和实用性。
化学计量学的发展不仅是在技术层面上的突破，更是在提供了全新的视角来看待与理解化学与数据之间的关系。
从1970年代以来，随着数据技术的飞速进步，化学计量学已逐渐成为化学研究的核心组件。这场革命为我们带来了不仅是对数据处理能力的提升，还是对深奥的化学系统模型化和预测的能力重塑。未来，化学计量学将会如何持续影响科学研究和实验方法的发展？
