縱觀學術界、政府、商界和非盈利部門，你基本上無法找到一個不受模型影響的研究領域。甚至可以說不存在不需要模型的決策領域，麥肯錫、德勤等諮詢機構要通過構建模型來制定商業策略；摩根大通、黑石等金融公司要利用模型來選擇投資；保險公司的精算師要藉助風險校正模型來給保險單定價；谷歌公司的人力資源部門要利用預測分析模型來爲超過也 300萬的求職者進行評估；美國行政管理和預算局通過構建經濟模型預測稅收政策的影響；亞馬遜開發機器學習模型向消費者推薦商品；蓋茨基金會使用流行病學模型設計疫苗接種策略…
模型的假設和結構各不相同，而所有的模型都有三個共同特徵：
1，它們都要簡化，剝離不必要的細節，抽象掉若干現實世界中的因素，或者需要從頭重新創造。
2，它們都是形式化的，要給出精確的定義。模型通常要使用數學公式，通過簡化和精確化，模型可以創造易於處理的空間，我們可以在這些空間上進行邏輯推理、提出假說、設計解決方案和擬合數據。
3，所有模型都是錯誤的（只在特定的條件下成立）。因爲他們是簡化的，它們省略掉了細節。通過同時考慮多個模型，我們可以實現多個可能情況的交叉，從而克服單個模型因嚴格而導致的狹隘性。