数据驱动：在数据分析和科学计算中，变量之间的关系往往是我们探索问题核心所依赖的基础。通过观察变量间的相关性、趋势和模式，我们能够得出结论，从而推动决策或解释现象。例如，在统计学中，通过对人口普查数据进行分析，可以了解不同地区的人口密度、收入水平等因素如何相互影响，并据此制定城市规划或者经济发展策略。
模型建构：在建模领域，变量之间的关系是模型建立过程中的关键环节。在建立预测模型时，我们需要考虑各个输入因素之间如何相互作用，以及这些因素如何影响输出结果。例如，在气象预报中，将温度、湿度、风速等多种环境因素作为输入变量，并根据它们之间复杂的相互作用来预测天气变化。
系统思考：系统思维强调的是系统中的各个部分（即变量）及其相互作用，而不是单独研究每一个部分。当我们将系统视为一个整体来理解时，就能更好地认识到不同组成部分间的联系和限制。这有助于解决复杂的问题，比如经济增长受技术进步、劳动力市场状况以及政策导向三个方面共同影响的情况下，政府应该采取哪些措施以促进经济健康发展。
机器学习：在机器学习领域，特征工程就是关于设计和选择能够捕捉问题核心信息的一组特征，即处理好各种类型（数值、类别等）的数据特征间关系，以便训练出高性能模型。此外，对于深度学习来说，更需要关注不同层次网络结构内层与上层节点交换信息的情景，这也是从微观到宏观跨越不同的级别去理解网络内部结构及功能之間關係。
生态平衡：生态系统中的生物种群数量与食物网位置有关，这些都是可以用数学方程描述并研究其变化规律。在生态学研究中，我们常会探讨资源分配效率，以及生物群落成员间竞争合作行为如何导致整个生态系统稳定或不稳定的状态改变。这涉及到各种生物间直接或间接共存关系，同时也受到环境条件，如光照水分温度等物理要素影响。
