洗粉结果公布
前言
昨天很多朋友猜了个寂寞，偏离范围太远了。以前大学毕业时，面试某些互联网公司，就会遇到类似的面试题。
给个简单的资料，让估算某个数据结论，考核的不是究竟准不准，原本也没有标准的答案，更多的是估算的方法及思维的方式。
我的思路
这个我后来想了想，如果我接到这个任务，会如何尝试。
目前的信息的确太少了，能公开获得的是：
4000：2月23日Kindy说有4000人关注
3000：1月9日Kindy说有3000人关注
几百人：昨天Kindy提到现在每月几百新关注
而如果要估算昨天有多少人取消关注，需大概知道：
正常一天会有多少人取消
有多少人当天因为文章取消
正常一天会有多少人取消
平时一天有多少取消，没有数据，但通过以上几个数据，可以大概预估22+的净新增，就取25吧。25既可以是关注50，取关25，也可以是关注26，取关1等很多可能。
接下来有需做假设：假如取流失关注比（流失/关注）在0%-20%范围的话，则取消关注应该是0-6的范围。
有多少人当天因为文章取消
前几天文章阅读量400-800人，这篇文章应该也是这个范围内。假设取中间600，看完有后0%-10%的流失，则这篇额外叠加0-60的流失。
结论：因此预估大概是取消范围0-66。
熵减
上面的范围不一定是准确答案，只是一个遇到此类问题的解决思路。至少让答案不会偏离太远。而如何才能更接近答案，则取决于信息量的多少。
如果我们能获得更多的信息，我们就能猜得越准，比如大致知道Kindy每天大概有5人取关，那就可以把第一个假设范围缩小。
类似的例子还有，读书时，老师经常说，虽然不知道答案，但A明显是错的，B不符合，C超纲了，所以选D。这就是做熵减，提升答对的概率的过程。
比如情况下题：
以下哪个比较接近π：
A：3.14156
B：3.14157
C：3.14158
D：3.14159
如果不记得了，可能就比较难选，选对的概率是25%。
但题目假如改为：
以下哪个比较接近π：
A：3
B：-1
C：1.314
D：3.14159
这时候只要读过小学，选对的概率应该100%。
同样道理，拿到一个预估，尽量多收集数据，尽量缩小可选范围，才可以尽量的逼近真相。
答案
后台下午才显示数据，昨天总共7人取消。
昨天回复【6】【7】【8】的朋友，本文下方留言【我赢了】，我稍后私信进群方法。
反思
我该好好反思。如果目的是洗粉的话，这样的活动效果是要挨骂的。
估计是标题没法吸引我希望取关的人。因为我希望取关的人，可能是看到“大文豪曼因斯坦的朋友圈”或“ETF拯救世界的邮件”才会进来的，然后被我吓跑。可惜他们不进来，洗粉失败。
我再去面壁思过，下次争取洗粉更彻底。