在过去人的眼里，世界模糊一片，很多事情的原因到底是什么，我们并不清楚。只能凡事捣糨糊，用阴阳五行这种模糊的方式去解释，而没能精准地找到原因。我给你的解决方法是，采用量化思维，真正成为一个“心中有数”的人。
用量化思维找到绑匪
我先带你看一个真实的故事，你就知道“心中有数”的人多么厉害了。
历史上发生过很多起著名的绑票案，但我们要说的这起，厉害之处就在于，是被绑架的人自己破的案。故事发生在1933年。这一次绑票案，犯罪分子的行动堪称“完美”，几个人蒙面、持枪抢劫了石油大亨查尔斯·乌舍尔，经过长途跋涉后，躲到一个偏僻的地方。乌舍尔一路被蒙住眼睛，塞住耳朵。绑匪用非常巧妙的方法拿走了20万美金，神不知鬼不觉，没有给警方留下任何线索。但后来绑匪居然还是被抓住了，怪就怪绑匪绑错了人，他们绑架的居然是一个量化思维的高手。
劫后余生的乌舍尔给FBI探员提供了三条线索，每一条都是量化的：
第一条线索：被绑架大约一个多小时后，他们经过了两个小油田，或是两个大油田的边缘，他的职业经验让他闻出了气味，隐约听见了钻井的声音；第二条线索：他根据车速和时长，估计汽车开到关押点，走了大概960公里；第三条线索：他听见被关押地上空每天有两次飞机降落，他估算出航班间隔时间，推测这两次航班降落的具体时间分别是早上9:45和下午5:45。
FBI根据这三条线索，在地图上圈定范围，很快就锁定了德州一个偏僻的农场，果然抓住了绑匪一家。乌舍尔这个人真不简单，别人被绑架了可能早就慌死了，他倒好，一路在脑子里掐秒表、算算数。计算都不复杂，但是却产生了堪称传奇的效果。
我想要强调的是，量化思维是一种重要的底层思维方式，不要被数字吓倒，绝大多数时候并不需要复杂的计算，小学水平的简单四则运算完全够用了。
什么是量化思维
什么是量化思维？简单说，就是用数字解决问题。刚才说的绑架案，主人公就是用量化思维，记录和估算一切可以记录的数字，从而揭开谜底。
量化思维是一种思考方式。《黑天鹅》作者塔勒布说过：“数学不只是‘数学游戏’，更是一种思考方式。”
他就用了一个数学概念来解释金融风险，你需要提醒自己“如果一条河的平均深度为4英尺，就千万不要过河”。4英尺多深？大约1.22米，对于一个成年人来说，大概就是刚到胸部的高度，那为什么不能过河呢？请仔细听这句话，1.22米是平均深度，也许河边只有10厘米深，河中央就有两米深。但是你如果不小心掉进两米深的坑里，那可就危险了。你看我们都知道金融有风险，但是具体风险是什么并没有感知到。塔勒布就用这么简单的一个数学比喻，把金融风险的概念讲得如此生动。
量化思维不仅能帮我们理解现实，还能帮我们更精准地定位未来。比如，Uber创始人在构思“网约车”这个新鲜的商业创意时，他用量化思维来做沙盘模拟。如果一个城市只有3辆车可以供应，那么用户叫一辆车至少要等20分钟，使用这个平台的人也会很少。但如果有20辆车同时供应，用户等的时间就会缩短，就会有更多的人来用这个工具，司机挣的钱也就会更多。通过量化思维，他估算出网约车这个行业，规模效益会发挥作用，从而明确了商业模型。
你看，这几个量化思维的例子，是不是都只用了加减乘除？根本不用追求过于精确。
应用信息经济学创始人哈伯德在《数据化决策》这本书里，点出了量化思维的关键之处：“量化的概念是‘减少不确定性’，而且没有必要完全消除不确定性。”怎么理解这句话？其实就是范围比精准更重要，量化是初步圈定了范围，但并不要求一步就到达绝对的精准，只有这样才是可执行的。我们刚说的绑票案，主人公的量化数据未必那么准，可能有油田，大约开了多久，都不是精准的数据。但它们叠加在一起，一步步框定了结果， FBI就能找到最后的答案。
精准的结果不重要，真正重要的是什么呢？哈伯德就说：“量化方法就隐藏在量化目标中。确定真正要量化什么，是几乎所有科学研究的起点。”也就是说，最重要的是要搞清楚，你要量化什么？只要你搞清楚了你真正需要量化的指标是什么，该怎么量化就是自然而然的了。
量化思维的关键是，我们要意识到什么事情是应该量化的。这往往就是解决问题的突破点，掌握了量化思维的关键点，你其实就掌握了一种解决问题的能力。使用量化思维，即使没有精确的数据，我们也能解决一些生活中，那些看似解决不了的问题。
假如你去硅谷面试，很容易遇到这样一类问题：西雅图有多少个加油站？北京有多少家星巴克？你可能会疑惑，没数据我怎么知道啊？其实这类看起来回答不了的面试题，就是要考察一个人用量化思维，一步步逼向真相的能力。
这类题就是著名的费米问题，最经典的是：芝加哥有多少个钢琴调音师？费米用量化思维的估算法漂亮地解决了这个问题，他是这么算的：
我们会先有以下这几条假设：大约有250万人生活在芝加哥。每100个人中，约拥有2台钢琴。钢琴每年需要调整一次。每个调音师大约需要2小时来调一台琴。每个调音师每天上班8小时，包括路上时间一年需要2000个小时，所以一年总共调音1600小时。上面这些数字，全都是毛估估的，都很不精准。我们就用这些数字简单算一下，每年芝加哥有5万架钢琴需要调音，再算一下调音师的工作时间，可以估算出一共需要有63名调音师。那么，事实上芝加哥到底有多少钢琴调音师呢？大约83名，有些人名还是重复的，可以说与估算的数值非常接近了。
硅谷的那些高科技公司，为什么喜欢出这一类的面试题？他们不是要你估算得多精准，而是想测试你，面对什么线索都没有的问题时，你有没有解决问题的思路和办法。在现实环境中，我们遇到的大多数问题都毫无头绪，用量化思维来思考的费米估算法，加大了真实世界的分辨率，体现了一种敢于对未知问题展开进攻的勇气和思路。
小结一下，量化思维，是一种解决问题的智慧，量化的方式能让不确定的问题，逐步清晰起来。量化思维的重点，不是计算，也不追求精确的数据，而是把握重点，要选择出需要量化的指标。
OKR可以启发你的量化思维
那我们应该如何应用量化思维，解决生活中的问题呢？
我们可以借鉴当下非常热门的管理概念“OKR”，这就是一个量化思维的工具。什么是OKR？O是英文单词“目标”的缩写，KR是“关键结果”的英文缩写，OKR就是“目标与关键结果法”。
1979年底，OKR诞生于英特尔公司，当时英特尔的微处理器8086，正在被摩托罗拉的新产品68000所取代，公司陷入巨大困境。电子行业因为技术迭代，更新换代是常态。但英特尔却在产品没有创新的基础上，用一场名为“粉碎行动”的营销战役扭转了局势。为什么英特尔可以用一手烂牌打赢强大的对手？因为英特尔用了OKR这个秘密武器来指导“粉碎行动”。从此之后，OKR成为了英特尔管理的秘密武器，再经由谷歌被全世界的公司学习。
为什么说OKR是一种量化思维的工具？因为使用这个工具，你核心要完成的就是两个动作：
第一，设立正确的目标，也就是明确什么样的指标是需要量化的。
第二，设计关键结果，也就是拆分需要做的动作，这个结果是可以明确量化的。
当时的英特尔CEO格鲁夫，解释OKR会达到这样的效果：“最终结果就是显而易见的，根本不需要出现争论，是或否，就是这么简单。”这就相当于把模糊的管理问题，变成了计算机语言的0或者1。这就是量化思维。
我们每个人的工作和生活，其实都可以用OKR这套方法和理念。比如，健身、学习，都可以设立明确的OKR。其实核心就是要回答这么几个问题：你的目标是什么？实现这个目标最核心的衡量指标是什么？你应该用哪些可量化、可检验的动作来完成它？
本讲小结
1、让你“心中有数”的量化思维，并不是要你做复杂、精准的计算，而是用量化方式，一点点加大现实世界的分辨率，逼近你的答案。
2、OKR是一个简便的、可借鉴的量化思维的工具。
划重点
1. 量化的概念是“减少不确定性”，而且没有必要完全消除不确定性。范围比精准更重要。
2. 量化思维，是一种解决问题的智慧，让不确定的问题，逐步清晰起来。你可以借用OKR这样的工具，最重要的一步就是要选择出需要量化的指标。
思考题
你在生活中，有没有使用量化思维，思考或解决问题的例子？欢迎你写在留言区跟我分享。也欢迎你把个人的问题写在留言区，向我提问。
我在生活与工作中，较爱使用量化思维思考或解决问题。
在工作中的例子：因为是生产制造企业，又因为几乎每年都要推出新品，那么就需要给新品定价（生产工价、批发单价、零售单价）。定这3个单价，都有需要估算的地方。就拿定批发单价来举例吧，这个价格是由原辅材料成本+人工成本+制造费用+管理费摊销+毛利率构成的。要量化的关键指标是“管理费摊销”，因为这个数字是变动成本，而其它的成本都是固定成本。
我需要估计年销售收入（这个会依照上一年的销售收入为依据）以及此系列产品占全年销售收入的权重，然后就能计算出它占变动成本的权重是多少，由此也得出了管理费的摊销率。比如，估计今年销售收入是1000万（去年就是这么多），其中有70%的客户是享受批发价的85折拿货的省代客户，只有30%是客户是没有折扣的零售经销商；估计这个新品从6月展会开始到春节前可以销售200万；经计算，全年的管理费估计是187万元，那么所有费用占全年销售的16.6%，那么摊销系数也就是16.6%，依此类推，如果销售收入达到1100万，费用占15.13%；如果是1200万，费用占13.87%……如果是1500万，费用占11.1%。但核算成本的时候，我需要保守计算，以1000万的16.6%来核算成本。而销售的时候，我若达到了1500万，那么相当于我就通过销售的规模化创造了5.5%的收益（16.6%-11.1%=5.5%）。要增加这么大的规模，我就需要寻求大客户，而寻找大客户有2大途径：（1）寻求新客户；（2）老客户可以给予一些奖励政策，比如达到多少就返点多少，返点数字控制在规模化收益以下。
每年都通过这些量化思维，来规划新一年的销售任务、生产任务、费用控制任务。