如何看待 Hadley Wickham 获得统计学的最高奖项 COPSS 奖？
让我来仔细说说，为什么我认为 Hadley Wickham 的获奖是实至名归，以及她在这个领域都做了些什么了不起的事情。
首先，要理解 COPSS 奖有多重要。它是由美国联合统计科学组织委员会（Committee of Presidents of Statistical Societies）颁发的，这个奖项可以说是统计学界最负盛名的奖项之一，颁发给那些在统计理论和应用领域做出杰出贡献的年轻统计学家。通常，获奖者都是在学术界、工业界或者政府部门有深远影响的。Hadley Wickham 在她相对年轻的职业生涯中就获得了这个奖项，这本身就说明了她在统计学界的地位和影响力。
那么，Hadley Wickham 究竟做了些什么呢？简单来说，她极大地改变了我们统计学家做数据分析的方式，尤其是在使用 R 语言方面。
1. 推动了现代数据科学的语言：R 语言的革新者
Hadley Wickham 最为人称道的成就之一就是她对 R 语言生态系统的巨大贡献。R 语言本身就是一个非常强大的统计计算语言，但 Hadley 却把它变得更加现代化、高效且用户友好。
`tidyverse` 的缔造者和核心开发者： 这是她最耀眼的成就。`tidyverse` 并不是一个单一的包，而是一组 R 包的集合，它们共同构建了一个用于数据整理、探索、可视化和模型构建的全新哲学和工作流程。
`dplyr`： 这个包简直是数据整理的福音。以前我们可能需要写很多复杂的函数或者使用一些不够直观的语法来筛选、转换数据，而 `dplyr` 的“管道操作符”（`%>%`）以及一系列简洁的动词（如 `select`, `filter`, `mutate`, `arrange`, `summarize`）让数据处理变得像阅读一样自然流畅。你可以一步一步地描述你想对数据做什么，代码的可读性大大提高。我记得刚开始接触 `dplyr` 的时候，感觉打开了新世界的大门，很多以前觉得繁琐的任务一下子变得轻松起来。
`ggplot2`： 如果说 `dplyr` 是数据整理的王者，那 `ggplot2` 就是数据可视化的革命者。它基于图形语法（Grammar of Graphics），让我们可以非常灵活地、系统地创建各种精美的统计图形。你可以通过添加图层（如点、线、面积、标签等）来构建复杂的图形，而且代码结构非常清晰。相比于以前的 R 绘图系统，`ggplot2` 提供了更高的自由度和更好的结果。几乎所有我做的涉及数据可视化的工作，都会用到 `ggplot2`，它已经成为我的首选工具。
其他 `tidyverse` 包： 除了这两个核心包，`tidyr`（用于数据整形，比如宽表变长表，长表变宽表）、`readr`（用于高效读取数据）、`purrr`（用于函数式编程，写出更优雅的代码）、`stringr`（字符串处理）等等，都极大地提升了我们处理数据的效率和代码质量。
“整洁数据”（Tidy Data）的倡导者： `tidyverse` 的设计理念很大程度上源于 Hadley 对“整洁数据”的定义和推广。整洁数据是指：
1. 每一列是一个变量。
2. 每一行是一个观测。
3. 每一个单元格是一个值。
4. 每一种类型的数据集都有一个变量。
5. 数据集中包含多个变量。
这种数据组织方式使得数据更易于分析和可视化。很多情况下，我们拿到原始数据可能不是整洁的，而 `tidyverse` 中的工具（尤其是 `tidyr`）就是为了帮助我们将数据整理成整洁的形式。这个概念看似简单，但却是数据分析流程中至关重要的一步，它为后续的分析打下了坚实的基础。
2. 将统计思想与编程实践完美结合
Hadley Wickham 不仅仅是一个优秀的程序员，她更是一位深刻的统计学家。她能够将复杂的统计思想，比如模型诊断、贝叶斯推断等，通过易于理解和使用的 R 包来实现，并推广给更广泛的统计社区。
模型诊断和可视化： 她开发的许多包都包含了强大的模型诊断工具，能够帮助研究人员理解模型的拟合情况，发现潜在的问题。例如，她对广义线性模型（GLMs）的贡献，通过一些包提供了更直观的诊断方法。
学术背景的深厚： Hadley 本身在斯坦福大学获得了统计学博士学位，并且在很多顶尖的学术期刊上发表了大量有影响力的论文。她的工作不仅仅是代码的堆砌，而是基于扎实的统计理论和对数据分析问题的深刻理解。她能准确地识别出统计学家在实际工作中最需要解决的问题，并用优雅的代码去实现。
3. 对教育和社区的贡献
Hadley Wickham 并不满足于自己拥有这些知识，她非常乐于分享，并致力于教育和推广。
开放源代码的积极贡献者： 她开发的绝大多数包都是开源的，并且在 GitHub 上公开开发过程。这种开放的态度极大地促进了 R 社区的活力和发展。
写书和课程： 她撰写的《R for Data Science》这本书，已经成为无数人学习数据科学的入门读物。这本书将 `tidyverse` 的理念和方法论系统地呈现出来，帮助了无数初学者快速掌握数据科学的核心技能。她还提供了相关的在线课程，让更多人能够免费学习。这种教育上的投入，让她的影响力远远超出了学术界本身。
为什么 COPSS 奖看重她？
我认为 COPSS 奖之所以选择 Hadley Wickham，是因为她完美地契合了奖项的宗旨：在统计理论和应用方面做出杰出贡献的年轻统计学家。
实际影响力的巨大： `tidyverse` 的流行程度，已经远远超出了 R 社区的范畴。在生物统计学、社会科学、经济学、工程学等各个领域，无数的研究人员和数据科学家都在使用 Hadley 的工具来完成他们的工作。她的工具和方法论，已经成为数据科学领域的事实标准之一。
创新性和前瞻性： 她不仅解决了当前数据分析中的痛点，还预见了未来数据科学的发展方向。`tidyverse` 的设计理念，将数据处理、可视化和建模有机地结合起来，为现代数据科学工作流奠定了基础。
对整个领域赋能： 通过她的开源工作和教育普及，她极大地提高了统计学家和其他数据用户的生产力，降低了数据分析的门槛，使得更多人能够从数据中提取价值。这是一种对整个统计学领域的“赋能”。
总而言之，Hadley Wickham 获得 COPSS 奖，不仅仅是对她个人才华的肯定，更是对她为统计学和数据科学领域带来的革命性变化的一种认可。她以一种前所未有的方式，将统计学理论与现代编程实践相结合，并以一种开放、包容的方式分享给全世界，彻底改变了我们处理和理解数据的方式。她的工作不仅让我们能更高效地完成任务，更让我们能更深入地洞察数据背后的故事。她是一位真正的行业领导者，她的获奖绝对是统计学界的荣光。
网友意见
凑够三人开团。
@Yeung Evan 在答案中提到：
Leland Wilkinson的一本奇书 The Grammar of Graphics. 从数据科学角度，它阐述了为什么画图也需要“语法”，或者说，一位自称 elegant 数据专家，应该从什么角度去完成数据的可视化表达——要知道，画出来的直方图、饼图并非最终目的，它们只是表达数据的一种方式。
而ggplot2所呈现的beauty正基于此。Yeaung的答案已经把main idea提到了，这里我就详细展开一下，以便数学背景几乎是个零测集的同学也能理解「为什么这个和纯数，或者说以Hilbert为代表的形式主义数学，看起来差了十万八千里的工作，也称为『beauty』」。
毋庸置疑的，在高贵优雅的数学里，特别是那些搞代数XX的（小声BB……），本质审美品味在于，把一些具有共性的东西，抽象抽象再抽象，推广推广再推广——从「一步两步、一步两步，似魔鬼的步伐」抽象出「自然数」；从「你看这个面又长又宽，就像这个碗又大又圆」抽象出「测度」；从「这坨没洞的橡皮泥和那坨有洞的橡皮泥能捏出来的东东不一样」抽象出「拓扑不变量」……
而Wickham的工作也是干的这种事！他将统计图形抽象为一个映射，将作图视为构造一个映射，使得数据（及其性质）能够以图形的形式表现。
a statistical graphic is a mapping from data to aesthetic attributes of geometric objects.
如果说Wilkinson提出的grammar of graphics的idea在数据可视化方向上相当于「提出了形式主义的原则」，那么Wickham相当于从测度论的角度，定义好了「随机变量」的概念，并使得「概率」、「期望」有了明确的数学结构，可以被研究、被计算。
同时，随着这个这个映射的domain和co-domain的变化，我们可以轻松观测到各式各样稀疏数据结构的性质，再不必苦哈哈地只能对着一个数字、几个内积，信誓旦旦地和观众吹水「我这个多项式是很漂亮、很有用的！」
然后落实到技术层面。
以非统计专业也常用的qplot为例，对比R base的plot
在需要对数据按照某个指标先进行分类，再研究的情况下，plot函数的处理很复杂——首先要人工对数据进行分类，然后再一个个作图。虽然理论上就是写个循环，然而，作图完成之后还得小心翼翼地添加图标，保证数据和图形外观之间的一一对应。
想想都「卧槽，人干事儿？！」
但ggplot2就比较神仙了，完全不需要你自己考虑数据分类和图形元素，只需要告诉它「我要做分类数据！」，就万事大吉了。
唯一的缺点是，用于分类的数据必需是因子类型，否则就报错，让reg monkey们很头大。
具体怎么做到这样的实现，请有兴趣的读者自行拆包观赏。
当然，想要做出这样的骚操作，不但需要够硬的编程功底，还需要对统计理论本身有自己的理解。
这个包的骚操作还有很多，非常值得好奇心重的观众拆包。
说明少年不老，说明beauty和real world impact能两全，说明可爱的R包的可爱将源源不绝~耶✧⁺⸜(●˙▾˙●)⸝⁺✧
不过我完全不同意国内某统计著名机构推文中，声称把COPSS颁给Wickham是在打脸把统计做得很抽象、很math的一派的观点。
事实上，不论哪个流派、有着怎样的自我认可，统计学一直以来倡导的都是让研究的可操作性、可重复性足够强——可操作性要求model/program/algorithm能切实地work；可重复性要求model/program/algorithm的理论基础足够抽象，故而经得起不同结构形态的数据的检验——而绝不是单纯的实际，或是单纯的抽象。
Fiser的极大似然如此，Jianqing Fan的非凹性罚函数如此，如今Wickham的ggplot2亦如此。现代统计一百年来公认的审美从未改变，COPSS所倡导的根本理念也从未改变，只是具体展开的方向千差万别。
有人感兴趣的话，我就详细从理论框架的角度，赏析一下Wickham那堆东西怎么在一个大数学主义者眼中呈现beauty的。这种beauty不仅是视觉审美体验上的，更是心智荣耀上的。没有的话，这个答案写这么多就可以辣(〃╹▽╹〃)
BTW，科普一下，COPSS一共四个奖，含金量最大的是总统奖，也就是今年Wickham拿的这个。Fiser奖那位，很硬很math的……了解一下。
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