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一座城市需要多少計程車?Uber創始人靠「量化思維」,不用精確數字也成功創業
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一座城市需要多少計程車?Uber創始人靠「量化思維」,不用精確數字也成功創業

一座城市需要多少計程車?Uber創始人靠「量化思維」,不用精確數字也成功創業
Uber創始人Travis Kalanick在構思「網路預約計程車」這個新鮮的商業創意時,將量化思維用於沙盤模擬,確立了自己的商業模式。 (來源:Dreamstime)
撰文者:喻穎正
精選書摘 2022/09/20
摘要

1.人們有時感慨「道理」不能讓人過好這一生,大多是因為無法量化的道理未必是精準的。

2.量化的概念是減少不確定性,沒有必要完全消除不確定性,其實就是範圍比精準更重要。

3.在現實中,我們遇到大多數問題都是毫無頭緒,量化思維的關鍵就在找到應被量化的指標。

當人們意識到這個世界充滿不確定性,一部分人選擇任由其模糊不清,一部分人選擇用思考丈量未知。

人們有時感慨「道理」不能讓人過好這一生,大多是因為無法量化的「道理」未必是精準的。

另外,我也喜歡愛因斯坦的一句話:「不是每一件有意義的事物都可以被量化,也不是每一件可量化的事物都有意義。」

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用量化思維找到綁匪

故事發生在1933年,幾個人蒙面、持槍搶劫美國石油大亨查爾斯・烏舍爾(Charles Urschel)。烏舍爾一路被蒙住眼睛、塞上耳朵,沒辦法看見行車路線,或聽到周遭的聲音。綁匪用非常巧妙的方法拿到了20萬美元的贖金,經過長途跋涉躲到一個偏僻的地方。他們神不知鬼不覺,沒有留下任何痕跡。如此看來,這樁綁架案的行動堪稱完美。但到最後,綁匪還是被抓住了。怪就怪綁匪綁錯了人──他們綁架的是一位量化思維的高手。

烏舍爾在被綁匪釋放後,向FBI探員提供了3條線索,每條線索都是經過量化的。

第一,被綁架1個多小時後,他們經過2個小油田,或者2個大油田的邊緣,他的職業經驗讓他聞出了油田的氣味,並隱約聽見了鑽井的聲音。

第二,他根據車速和時長,估計汽車開到關押點,行駛了大概960公里。

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第三,他聽見被關押所在地的上空每天有2次飛機降落,他估算航班間隔時間,推測這2個航班降落的具體時間分別是早上9點45分和下午5點45分。

FBI根據這3條線索,在地圖上圈定範圍,很快鎖定了德克薩斯州一個偏僻的農場,果然在那裡抓住了綁匪一家。

換作別人被綁架,肯定會手足無措,烏舍爾卻一路上在大腦裡按秒錶,數數。雖說他做的這些計算並不複雜,但疊加在一起卻實現了堪稱傳奇的效果。

什麼是量化思維?

簡單來說,量化思維就是用數字解決問題。在剛才說的那起綁架案中,當事人就是用量化思維,記錄並估算所有相關的數字,從而提供非常有價值的線索。

《黑天鵝效應》一書的作者塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb)說:「數學不只是『數字遊戲』,更是一種思考方式。」塔雷伯自己就曾用數學概念,幫助讀者更充分的理解金融風險:「你需要提醒自己,如果1條河的平均深度為4英尺,就千萬不要過河。」

4英尺有多深?大約1.22公尺,對一個成年人來說,大概是剛到胸部的高度。水不深,為什麼不能過河呢?你要意識到1.22公尺是平均深度,河邊也許只有10公分深,河中央就可能有2公尺深。如果不慎跌入2公尺深的泥沼裡,那可就危險了。

我們都知道金融市場有風險,但對於具體風險是什麼,我們並沒有真切的感知。塔雷伯只用一個簡單的數字比喻,就把金融風險的概念講明白了。

量化思維不僅能幫我們理解現實,還能幫我們更精準的定位未來。

Uber創始人卡蘭尼克(Travis Kalanick)在構思「網路預約計程車」這個新鮮的商業創意時,將量化思維用於沙盤模擬──如果一個城市只有3輛車可以供應,那麼用戶叫1輛車至少要等20分鐘;但如果有20輛車可以供應,用戶等的時間就會縮短,會吸引更多的人使用這個工具,司機的收入也會相應增加。透過量化思維,卡蘭尼克估算出網路預約計程車的規模效益能夠發揮的作用,從而確立了自己的商業模式。

可以看到,上述幾個採用量化思維的案例僅僅用到了加減乘除,並沒有刻意追求精確的計算結果。應用資訊經濟學發明人哈伯德(Douglas Hubbard)在《如何衡量萬事萬物》一書中點出了量化思維的關鍵之處:量化的概念是減少不確定性,沒有必要完全消除不確定性。

怎麼理解這句話?其實就是範圍比精準更重要。量化是初步圈定範圍,但並不要求一步就實現絕對的精準。前文提及的綁架案,當事人的量化數據未必精準──「可能有油田」、「大約開了多久」──都不是確切的數據,但它們疊加在一起,一步步確定範圍,就能幫助FBI找到相應的位置。

精準的數據不重要,真正重要的是什麼呢?哈伯德認為,「量化方法就隱藏在量化目標中。確定真正要量化什麼,是幾乎所有科學研究的起點」。也就是說,最重要的是搞清楚要量化什麼。若能弄明白自己需要量化的指標,該怎麼量化就會變成一件水到渠成的事。

如此看來,量化思維的關鍵在於找到應該量化的指標,這其實也是解決問題的關鍵所在。掌握了量化思維的關鍵,某種程度上你就解鎖了解決問題的能力,能化解生活中一些看似無解的問題。比如,應聘者在矽谷面試的時候很容易遇到這一類問題:「西雅圖有多少個加油站?北京有多少家星巴克?」

你可能會疑惑:「沒有參考數據,我怎麼知道答案呢?」事實上,這類看起來回答不了的面試題,就是要考驗一個人用量化思維一步步找到真相的能力。像這樣考驗量化思維能力的問題,又名費米問題(Fermi problem)。費米本人曾提過一個典型的估算題:「芝加哥有多少個鋼琴調音師?」他從題眼裡找到了真正需要量化的指標,漂亮的解決了這個問題。具體來說,費米先提出以下幾個假設:

1.大約有900萬人生活在芝加哥。

2.在芝加哥,平均每個家庭有2人。

3.大約每20個家庭中,就有1個家庭需要定期給鋼琴調音。

4.鋼琴每年需要調音1次。

5.每個調音師大約需要2小時調音,包括路上的時間。

6.每個調音師每天工作8小時,一週5天,一年50週。

上面這些數字都是估算的,都很不精準,但透過這些量化的指標,我們可以得到芝加哥每年有22.5萬架鋼琴需要調音,結合每位調音師的工作時間,可以估算出當地一共需要225名調音師。實際上,芝加哥約有290名鋼琴調音師,這和上述估算的數值非常接近。

矽谷的高科技公司之所以喜歡出這一類面試題,是因為它們想測試應聘者在沒有任何線索的情況下,是否能找到解決問題的思路和辦法。

在現實環境中,我們遇到的大多數問題都毫無頭緒。上面提到的費米估算法不僅能幫助人們看清真實世界,更體現了一種敢於向未知問題發起進攻的勇氣和思路。

書籍簡介


《人生算法:輕鬆跨越出身與運氣,全面升級人生的概率思維》

作者: 喻穎正
出版社:平安文化
出版日期:2022/09/05

作者簡介

喻穎正(老喻)

一個不走尋常路的理想踐行者、一個不以孤獨為苦的人生思考者。

20歲在大學創業,大學畢業後沒有選擇分配到的工作,而是孤身前往廣州,投身房地產行業;33歲和以色列上市集團成立地產合資公司;35歲把公司部分業務賣給紐約交易所的上市公司,實現退休計畫;2013年,開設微信公眾號「孤獨大腦」,探索人生深度難題,被網友譽為「思想的盛宴與迷宮」;2017年,創立「未來春藤」,開啟了數位化的中國家庭教育規劃;2019年,得到APP「老喻的人生演算法課」上線,成為近十萬付費用戶心中的「天才大腦」。


責任編輯:倪旻勤
核稿編輯:陳瑋鴻

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