马云说，浙江妹子胸最小，是真的么？
海豚原创 第087篇
from Mr. F.
01
浙江妹子胸最小？
在这个互联网时代，“互联网+”、“大数据”、“云”、“人工智能”等科技术语早已不知不觉地渗透到我们生活的方方面面。
今年，阿里巴巴创始人、紧紧抓住所有中国女性钱袋子的马云爸爸，有次在介绍大数据的时候，举出一个生动形象的例子，引来台下观众一片哄笑。不少网友调侃道，“马云，你得罪了浙江妹子，后果很严重！”
事情是这样的。
口才了得、不走寻常路的马云在某会上说：
“我们想做二十一世纪大数据分享的平台，阿里巴巴今天掌握着大量数据，而有些数据特别逗，我看了以后，很意外，估计你们都想不到。你们知道全中国胸罩最大的是哪个省吗？我这儿都能知道。”
“全国胸最小的省份是哪几个，浙江省。”
听到这儿，台下观众一片哄笑。
浙江妹子自然不是好惹的。有妹子当即表示不服，直接晒图，“证明”马爸爸的大数据是“不靠谱”的。
妹子们，你们这是要“吊打”马爸爸的节奏哇～～
02
胸大胸小，到底该怎么研究？
遇到这类问题，一般有三种研究方法。
第一种是经验法。
假设有个渣男，集齐了全国各个省份的女朋友，然后自告奋勇地说：“马爸爸，不对的，根据我的经验，云南妹子的胸更小一点。”
M爸爸也许会问：“你每个省找了几个女朋友啊？得到这个结论。”
渣男红着脸说，“各找了2个。”
看客们大笑着，一哄而散。40 37445 40 15263 0 0 3175 0 0:00:11 0:00:04 0:00:07 3175pan>
笑话归笑话。其实，普通人，常常陷入这样的经验主义。
有个女孩，找了2个渣男，然后就对男人彻底失望，觉得男人没一个是好东西。
有个朋友，被天蝎座的人坑过2次，就对这个星座的人深恶痛绝，以后绝不往来。但是，就因为这个经验，错过了好几个优秀的合作伙伴。（要知道，大天蝎可是创业能力宇宙第一强的星座啊~~~）
第二种是统计法。
在大数据时代之前，调研统计是最常见的方法。
要研究胸的问题，就找医院合作，随机选取200位妹子，调查研究，得到结果。
从200个样本里面，去推断总体（所有妹子）的结果，就是统计学要研究的事情。
假设我们真正随机地得到了200个四川妹子的三围数据，胸的平均值是7.5（10分评分制）；而200个浙江妹子的胸的平均值是7.2。我们是否能判定四川妹子的胸一定比浙江妹子的胸大呢？
答案是：不一定。
因为有统计偏差的存在。
1） 如果数据是这样的：
四川：7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, ……(全部是7.5)
浙江：7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2,……（全部是7.2）
那么结论是：四川妹子的胸的确比浙江妹子大。原因是：数据表明，四川妹子的数据稳定地、一致地比浙江妹子要大。
2） 如果数据是这样的：
四川：8，7，6，2，10，10，3，…
浙江：7, 8, 10, 3, 1, 10, 5, 9, …
那么结论是：上述数据不能支持以上的结论。原因是：数据之间的差异性太大（数学上讲，每个样本的方差太大），我们得到的结果，有可能仅仅是运气。
这就是统计。
第三种就是大数据。
到了大数据时代，有些机构和企业，可以获取更大量的样本。这个样本的级别，可以十分逼近总体。
例如，假设浙江妹子有1500万，有300万都在淘宝上买过bra；四川妹子有3000万，有600万都在淘宝上买过bra。
那么这个样本集足够大。如果结论还是四川妹子的胸的平均值是7.5，而浙江妹子的胸的平均值是7.2，那么这个平均值信息足以论证我们的结果。
当然，大数据的结果，还仅仅是平均值的结果。个体还是有差异滴~~
风哥就坚定地认为：每个人自己的女朋友的身材，才是最好D~~
03
知识体系的更新
这个时代的知识，是快速迭代的。
很多人会责怪大学老师，讲的统计知识，还是几十年以前的知识。说实话，这不能怪教育部和大学老师，要怪就怪这时代发展得太快！
风哥读书的时候，只学过统计，完全不知道大数据为何物。这几年被时代推动，才系统地开始学习和研究大数据。学校里面根本就没有老师，系统地学习过大数据。
因此，推动课程体系的全面提升，教育部其实也是心有余而力不足的。
但是，对于我们个人来说，为了保持自己的社会竞争力，我们就需要不断更新自己的知识。这还能让自己的生活更充实，让自己的心态更年轻。
我最近去中大管院给MBA学生上《数据、模型与决策》。说实话，最轻松的做法就是用旧的教案，照本宣科一番。但是，我觉得，既然我和学生都花了时间，为什么还要浪费时间学习过时的知识，而不直接学习新知识呢？
所以，我每次都会坚持溶入新知，学生也爱学习、好实践，这样，新的知识体系就会替代旧体系。
上周，我在广州的数模课上讲了用爬虫程序在第三方网站爬取海量数据的案例，有学生当晚就开始动手实践，在我助理的协助下，第二天就完成了一个小项目：用火车头采集器摘取了深圳的电子烟商店的数据，并结合地理信息，制作了目视化的汇总图。
你看，其实，实际动手去做了，也很easy呀～
我想说，
作为社会人，新知的更新只有靠自己。
那些勇于接受新知来更替旧知识体系的人，那些对新生事物始终抱有热情并愿意动手尝试的人，永远混得不会差。
很多时候，你的害怕，其实源自于你的无知。我们是被吓死的。
04
新知颠覆旧知
在很多领域，新知将逐步颠覆旧知。这不是危言耸听。
讲一个身边的例子。
我的一个学生S，在一家自动饮料售货机公司工作。之前的运营模式，是强调“标准化”，认为标准化才是效率和品质的源泉。比如，他们对投放在城市各处的售货机，做定时补给，每个售货机所销售的饮料产品也是统一的。
在旧知时代，这种做法理所当然，天经地义。
但是S发现，现在售货机经过软硬件升级接入手机支付功能后，就能实时掌握每台售货机的销售数据了，这中间是不是有文章可作呢？
于是，他主动向公司提出，想研究一下后台数据看是否有优化运营的可能。
他拿到某一天所有售货机的数据后，发现，各个点位的售货机销售量差异很大，有些地方需要每天补给多次，有些地方一天都没必要补给一次。
也就是说，标准化的补给作业，其实是低效的。
S又提取了1个月的数据，然后，和他从第三方平台爬取来的便利店分布数据及天气数据做交叉分析，发现：无论是销量还是所销售的饮料品种，和附近是不是有便利店以及当天的天气情况都有很强的内在相关性！
也就是说，根据这些相关性，可以一定程度上预测每台售货机的销量和品种倾向，从而优化补给作业。
他用2周时间完成了分析，并把建议提交给公司。公司按照他的建议建立了算法模型并投入使用后，整个公司的售货机缺货率下降近30%，销量提升25%，而补给作业的负担并没加重！
我们在一个时代作出某种最佳安排，其实是基于那个时代的底层技术的；
当底层技术发生变化时，我们还不假思索的认为那种安排就是最佳的，这是最大的愚昧。
05
这20%，关系到生死
在这个多变时代，有的人如鱼得水，有的人则纷纷跳楼。其实，这不是时代的错，也不是中年的错。
如果70、80后认为这是中年危机的必然的话，看看90后吧，都开始在出家了……
错，就错在20%——
你是不是始终留出20%的可支配时间，用在新知的学习上？！
你或许会说我每天真的很忙，要上班，要通勤，要加班，要接送照顾小孩儿……没错，中兴跳楼的那个程序员也是这样的。
他在通讯行业红利期选择了通讯专业，先后在华为、中兴这两家中国最大的明星企业工作。用他妻子的话说，丈夫一直工作勤勤恳恳，部门多次产品升级的时候，他经常夜以继日、加班加点地工作，有时做不完的事情还经常带回家通宵达旦完成，第二天又继续去公司上班。
是的，看他的照片，熬白了头发，可以说他把整个青春都奉献给了公司和这个行业。
但是，享受了红利期，也必然要承受它的衰退期。
新的技术不断地在出现，新的风口在不断地迭代——互联网、大数据、云、人工智能正在迎来新的红利期。
相信理工科出身的程序员，要学这些新知，肯定是触类旁通的。可是，他就是没有花20%的时间在新知上，最终被逼得走投无路。
在知识技能上原地踏步，才是自己给自己做的最大牢笼。
时间管理的法则是，活在第二象限——要做重要但不紧急的事情。这是老生常谈，但总有人忘记。
其实，只要20%！
每天Check自己是不是在投入这20%，逼自己投入这20%。
哪怕今年的绩效考核降一个档次，也要坚持这20%！
这不是鸡汤，真正关乎你我的生死——这话，你的老板不会跟你讲。
马云是聪明的，他不用妹子的胸说事儿，有多少普通人会关注“大数据”这个新知？
风哥也是用心良苦的，我不用些美女美胸，能把你忽悠进来嚒？
希望这些话，对你有所帮助。
说胸的事情，我是认真的。
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作者清风徐来，清华学霸，原中大MBA教授，投资达人，学数学的文艺狗，成功的连续创业者。
现为「海豚学研社」社长。
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