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從1970年代開始的革命：為何化學計量學是化學界的遊戲改變者？
在科學研究的歷史上，1970年代被認為是一個轉捩點，尤其在化學領域，化學計量學（Chemometrics）的興起標誌著一場革命。作為一種結合數據驅動的技術，化學計量學利用多變量統計學、應用數學及計算機科學的方法，來解決化學、生物化學、醫學及化學工程等領域的各種問題。
化學計量學的核心在於從複雜的數據中提取有用的資訊，這一點在當今數據驅動的科學世界中顯得尤為重要。
化學計量學的首次應用大致可以追溯至1970年代，當時計算機的普及使得科學家們能夠利用更多的數據進行分析與研究。Svante Wold與Bruce Kowalski兩位先驅者在這一背景下推動了化學計量學的發展，並在1971年首次提出了「化學計量學」這一術語，隨後成立了國際化學計量學會，為該領域的進一步發展奠定了基礎。
在描述性應用中，化學計量學幫助科學家們建立化學系統的模型，進而洞悉其內部結構。而在預測性應用中，則可用來預測新的性質或行為。這些應用往往需要處理大量的數據集，這些數據集既可以是小型的，也可以是大型且複雜的，包含成百上千的變量和觀測值。
從某種意義上而言，化學計量學如何將大量的數據轉化為有價值的知識，正是其成為化學研究中不可或缺的一部分的原因。
隨著分析化學和代謝組學等領域的發展，化學計量學的技術與方法亦不斷進步，反過來又促進了分析儀器和分析方法的革新。這一學科的應用驅動特性，導致了許多標準化的化學計量學方法在工業界被廣泛使用。無論在學術界還是工業界，對化學計量學的研究都在穩步增長。
多變量校準是化學計量學中經常用到的一種技術，旨在基於測量得出的化學系統性質來預測其他特性。這一過程需要使用包含參考值的校準或訓練數據集，例如在光譜分析中，通過發展多變量模型來建立化學物質濃度與相應光譜之間的關係。這一方法不僅節省了時間和成本，還能在其他元素的重疊干擾下準確進行定量分析，顯示了其優勢。
「在當今日益複雜的科研環境中，如何有效處理與分析數據，已成為化學計量學不斷探索的核心所在。」
另一個重要的應用是分類和模式識別，這在質量控制和真品驗證中顯得尤為重要。通過使用監督學習的多變量分類技術，化學計量學能夠構建模型以分類未來的樣本。此外，化學計量學中的無監督分類技術可以在複雜的數據集中發現潛在的模式，進而幫助科學家們深入了解數據的結構與性質。
除上述技術外，實驗設計及信號處理也是化學計量學中不可或缺的部分。除了信號預處理外，模型選擇、驗證與性能字符化也是研究的重點，這些都直接影響最終數據處理結果的解釋和實用性。
化學計量學的發展不僅是在技術層面上的突破，更是在提供了全新的視角來看待與理解化學與數據之間的關係。
從1970年代以來，隨著數據技術的飛速進步，化學計量學已逐漸成為化學研究的核心組件。這場革命為我們帶來了不僅是對數據處理能力的提升，還是對深奧的化學系統模型化和預測的能力重塑。未來，化學計量學將會如何持續影響科學研究和實驗方法的發展？
