如何用数据说话-《数据化决策（美）道格拉斯·W.哈伯德》笔记与心得

目录

量遍天下-无形之物有法可测

凡事皆可量化

量化对于决策

举例

误区

实际运用实例

面试中常见的「费米估算」要怎么破？

---

量遍天下-无形之物有法可测

            当你能够量化你谈论的事物，并且能用数字描述它时，你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述，那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态--英国物理学家 开尔文勋爵

凡事皆可量化

           找到某种方法，只要它能让你知道得比以前更多，那么它就是一种量化方法。

无形之物：

• 管理效益
• 预测新产品的收益
• 环境政策对公共卫生的影响
• 科学研究的生产率
• 信息的价值
• 破产的风险
• 信息技术项目失败的风险
• 质量
• 公共形象

无形之物，看起来完全没有踪迹可循的无形之物，是可以量化的；

这种量化可以用比较经济的方法实现；

ps :克服对量化方法的恐惧情绪

量化对于决策

• 减少不确定性，优化问题的手段

例如：如何测算地球周长？

简单的观测 + 数学运算

• 快速估算的价值

例如：纸片估算原子弹爆炸当量

• 量化： 被量化事物和数字的映射

举例

费米问题1-费米问他的学生如何估计芝加哥的钢琴调音师的人数

• 也有一些比较简单的解法：

查看广告一个个统计钢琴调音师的数量；

通过发证机构检查执照数量；

 

• 通过研究芝加哥的调音师的需求，来评估人数

 

费米问题2-是否要在一个不熟悉地区开一家汽车保险公司

核心思路：该区域对于保险公司的需求量

步骤1：评估汽车数量

步骤2：根据每辆汽车每年保险费，得出：

每年保险费用佣金=汽车数量*每辆汽车每年保险费*佣金比例

步骤3：未来需求下降(人口下降 、其他机构扩张)

步骤4： 结论-预期的收益是否符合期望；

误区

真正的量化过程不需要无限精确

比如： 使用了新的玉米种子后，在95%的置信水平上，平均产量提高了10%~18%

实际运用实例

面试中常见的「费米估算」要怎么破？

• 估算中国K12课外英语辅导的市场

涉及用户：教师端（供应端）、学生端（需求端）

• 你是否有在面试中遇到过这样的奇怪问题？

• 一个正常成年人有多少根头发？
• 北京有多少个加油站？
• 胡同口的煎饼摊子一年能卖多少个煎饼？
• 一辆公交车里能装下多少个乒乓球？
• 估算深圳市丰田汽车的数量？

思考思路：

将费米问题看成供需问题，从供需两个层面分析问题。 例如，如果要评估胡同口的煎饼摊子一年能卖多少个煎饼，可以思考：

1）用需求方看，每天的需求量

2）从供应方看，每天的供应量

将问题看出抽样问题。例如，如果要评估深圳市丰田汽车的数量，可以思考：

1）在几个典型的路口进行抽样统计汽车总量、丰田数量

2）简单估算： 深圳市大概需要的汽车总数量。

3）丰田汽车数量估计：

抽样丰田数量/丰田数量总量= 抽样汽车总量/汽车总量