《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:

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  • 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

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