数据分析中最好用的估算法 费米估算法的原理是什么


数据分析中最好用的估算法 费米估算法的原理是什么

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费米估算可以解决产品面试中的估算问题 。本文介绍了费米估算的起源、原理、方法和案例,与大家分享!
前言:前段时间在分析大厂产品面试题,发现估算题目出现的概率蛮大 。比如估算北京一年出租出去的房子数量,估算一个城市的加油站等,这类问题(Market Sizing)貌似没有已知条件 。
查找相关资料后,才知道费米给出了一套解决这类问题的方法论 。
费米问题的本质在于将未知问题逐步拆解成已知问题,通过建模和生活经验给出毛估 。这篇文章会介绍下费米估算和如何解决这类Market Sizing估算问题 。
大纲:
费米估算:起源费米估算的原理如何用费米估算Market Sizing问题案例分析总结一、费米估算:起源有这样的一个故事:
在一次芝加哥大学课堂上,费米问学生 。芝加哥市有多少调琴师,学生们一脸茫然 。费米提示把这个问题“分解成一些便于操作的小问题,然后鼓起勇气作猜测和假设” 。
芝加哥有多少居民?可靠的估算是300万;平均每个家庭有多少人?4人;多少家庭有钢琴?大概三分之一,那么全市大约就有25万架钢琴;一架钢琴隔多长时间需要调音?平均5年,那么芝加哥平均每年有5万架次的钢琴需要调音;每个调音师每天能为多少架钢琴调音?4架;假设他一年工作250天,那么他每年约为1000架钢琴调音 。
由此,费米和学生们推测,芝加哥市大概有50位钢琴调音师 。
事后有人用电话号码簿加以验证,实际统计的结果与费米的猜测十分接近 。
二、费米估算的原理1. 费米估算的概念费米估算指的是解决未知结果的估算问题,将复杂的问题拆解成小的、可知结果的部分 。
将拆解出来的简单部分赋予实际意义,如果还不能得出结果,那就继续再拆解,直到拆解后的所有部分问题变成一个常识问题或者是比较容易解决的,从而将一个未知结果的问题逐步变得清晰 。
2. 平均律在将复杂的问题拆解成小的、可知结果的部分过程中,可能会存在估算,那么这样的估算会不会给最终结果带来很大的误差呢?
比如前面例子中,费米估算芝加哥有1/3家庭有钢琴,如果当时估算的是1/4,那结果就会不准确了吗?
其实在费米估算过程中,我们不是只有一次估算,我们会产生一系列的估算 。比如估算芝加哥有1/3家庭有钢琴,同时也会估算一架钢琴平均5年调一次音 。这些估算有的过高有的过低,相乘之后会相互抵消,回归到较为准确的平均值 。
费米估算不是万能的,有个很重要的前提,我们的估算值是有实际数据或者生活经验支撑的 。估算值不能偏离实际结果太远,要从实际结果、常识出发 。比如费米在估算芝加哥每个家庭有4个人,换成我们来估算的话,我们不能拍脑袋直接估算芝加哥每个家庭有10个人 。
这种脱离实际常识、数据的估算其实是瞎猜,瞎猜怎么能对呢?
三、如何用费米估算Market Sizing问题最近在分析些产品面试题,发现一些大厂喜欢出这样的估算题目,比如:
估算杭州每年奶茶店的规模大小?
估算杭州一家奶茶店一天卖多少杯奶茶?
估算杭州有多少家奶茶店?
这类问题称为Market Sizing问题,有些同学在面试时碰到这类问题,如果没有提前了解这类题型,难以找到比较好的回答思路 。
这类Market Sizing题型正好可以通过费米估算的法则来解决,将未知的数逐步拆解成已知的部分,从而将一个未知结果的问题逐步变得清晰 。
Market Sizing问题在运用费米估算时,主要是通过需求端、供给端两个角度切入将问题拆解 。这两个角度可以解决80%的Market Sizing问题,当然有些不涉及商品的规模、数量的问题,这两个角度可能解决不了 。


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