增長的演算法與品牌思維模型感悟

⑴ 年均增長率公式簡便演算法是什麼

年平均增長率簡便演算法有：年均增長率=【N次根號下（末年/首年）】-1，N=年數-1等。

年均增長率=每年的增長率之和/年數，年均增長率其實是為了計算方便，而人為設定的幾年在一起計算的平均增長率。這里就排除了個別年的特別情況，在較詳細的財務計算中應該是不用平均增長率的。

年均增長率實例：

某市2001年第三產業產值為991.04億元，2004年為1762.5億元，問2001-2004年的年均增長率？

解1：（1762.5/991.04-1）/3*100%=25.9% 這種解法很明顯是錯誤的，每一年的增長率是在前一年的基礎上計算的，也就是說這種解法中2004年的增長率誤計算為是再2001年的基礎上算的，不要把問題簡單化！

解2：{[（1762.5/991.04）^1/3]-1}*100%=21.1% 解法2是正確的，符合定義的公式！

⑵ 品牌營銷中如何做好消費者洞察

有甲方的小夥伴們經常會說，消費者洞察不就是消費者調研換了個說法嗎，不還是做客戶調研，做滿意度調研嗎？時至如今，還是有很多企業通過客戶調研來做消費者洞察，這確實沒有錯，但卻遠遠不夠。
第一，傳統的調研方式太「慢」了，依靠人工收集、整理、分析數據，收到的反饋往往是滯後的，根本不足以應對消費者快速變化的需求，更不用提消費者痛點或者需求的預測。第二，還是太「慢」了，現在消費者發聲渠道越來越多，每分每秒都有消費者聲音在產出，傳統分析手段自然難以應對這樣的海量數據。第三、傳統調研的結果無法代表所有消費者的聲音，體驗極差的消費者是很可能不接受調研，那麼自然也就失去了這部分聲音，這也是很多企業在做消費者洞察時，總覺得和現實情況有出入的原因所在。
所以，卓思認為，想要做好消費者洞察，有以下幾個核心點。
1. 消費者體驗就是一種個人感受，人人不同，次次不同。所以「消費者」和「體驗」是平權的，我們需要在400客服、App、線上社區、線下店端等所有能夠接收到消費者聲音的渠道，收集並了解每個人的每次體驗；
2. 體驗就是一種感覺，主要靠聲音和文字進行表達和傳播，監測和分析體驗就必須有量化體驗的方法，核心也就是自然語言處理技術（NLP, Natural Language Processing）和所處行業的知識圖譜；
3. 無論消費者洞察如何虛無縹緲難以量化，最終都要變成企業的經營管理規則，比如服務流程，銷售話術，才能提升消費者體驗。所以，消費者洞察最終一定要形成一個發現問題、分析問題、解決問題的閉環，才能真正賦能企業管理。
作為品牌營銷相關從業者，一定要意識到在未來產品、服務等等一定是由消費者主導的，因此需要我們通過數字化的消費者洞察體系，在真實的消費場景中去研究消費者的需求和反饋，使消費者洞察成為企業日常運營的一部分，才能真正實現它的價值。

⑶ 若灬秋《思維模型》讀書筆記及感悟

用於區分真正的優先事項和冒牌貨

重要任務

這些任務為我們實現短期或長期目標做出直接貢獻，對我們的工作、職業或生活絕對至關重要，不容忽視，應該優先處理

緊急任務

這些任務只是要求你立即快速處理，通常是其他人提出的要求

艾森豪威爾矩陣

用於做出盡可能明智的決策

設想出所有多米諾骨牌。我們是短視的物種，只會去想最直接的影響，通常也只會去想對自己產生的影響。我們需要調動二階思維，設想出所有可能倒下的多米諾骨牌。不然，我們就不可能做出明智的決策

用於盡可能戰略性地消除猶豫不決，形成行動偏向

你更願意立即採取行動的，都是更可逆的情況

能夠分辨可逆／不可逆決策之間的差異，是加快決策速度的關鍵之一。

我怎樣才能讓這個決策成為可逆的，需要怎樣去做？我能做到嗎？然後再去做

只有當可逆的決策切合實際，得到數據或過往結果的支持，這些決策才是可行的

用於實現你的優先目標，忽略無關緊要的事情

兩類決策者

滿足者（satisficers）

滿足者的目標只是得到滿足，只要找到足以滿足自己用途的選擇就可以了

最大化者（maximizers）

最大化者會花很多時間為決策做研究，評估盡可能多的選擇

要尋求滿意度，避免在不知不覺中受到最大化的誘惑——給你選擇的條件設限

用於平衡信息和行動

只專注於一般性、概括性的信息

你在掌握不少於所需信息的40%也不多於所需信息的70%時，就應該做出決策

在40%～70%的最佳區間，你掌握的信息已經足夠了，你的直覺可以填補空白。

用於就決策問題征詢未來的你

這個思維模型幫助你排除短期情緒波動的干擾，真正迫使你具備大局觀

也會迫使你去思考你實際上想要怎樣的未來，而不是你目前前進的方向通往的未來。首先，你必須確定自己的人生目標，然後為此做出決策

用於理解異常值不應該改變你的想法

「黑天鵝」理論

令人的認知、視角和理解發生巨大變化的不可預測的事件

黑天鵝事件具有三大特性

具有意外性

產生重大影響

我們遇到的麻煩所在

黑天鵝事件可能會產生全方位嚴重性的影響，迫使人們的信念或個人認知發生重大變化

賭徒謬誤.

賭徒謬誤是指賭徒扔骰子時，認定肯定最終會扔出7點的，因為有一陣子沒扔出過了，或者是時候了，類似的情緒

你在企圖為無法控制的事情創造規則

錯覺聯想

人類傾向於從隨機數據點中看到規律和關聯，即使是太少的數據點。

盡管黑天鵝事件或許驚人、戲劇化和具有災難性，但我們可能高估了這些事件對信念體系或世界觀的整體影響

這個思維模型幫助我們放眼黑天鵝事件的嚴重性之外，拉遠鏡頭，縱觀全局

尋找均衡點有兩方面的用途

首先，更准確地分析關於其他人的信息；

第二，了解你自己的均衡點在哪裡，你何時應該反思一下，把自己投入的精力和取得的成果相比較。

用於在數據中找到真正的規律，避免受到誤導

收益遞減規律表明，我們應該尋找均衡點，以此准確評估和了解信息。

用於在數據中找到真正的規律，避免受到誤導

「均值」

「平均數」：是一個中點，代表著常態，是一個代表性數值

在我們的定義中，均值意味著特定情境中通常或最常見的狀態。

均值回歸

在受不同狀況或變數（例如環境、情緒和純屬運氣）影響的一連串事件中，異常事件之後通常跟隨著較為普通、典型的事件。

你應該靜觀其變。如果有極端事件發生，等著看一下恢復情況。如果有意外或不可預測的事件發生，等著看一下後果。

保持耐心，等待事件回歸正常狀態，屆時你才能更好地掌握發生了什麼變化

縱觀全局的意義

明白事物之間何時是有關聯性或相關性的，何時是毫無關聯或毫不相關的。我們傾向在明明不存在因果關系的情況下，編造出因果關系。

用於根據實際事件計算概率，預測未來。

貝葉斯定理

如果事件A發生了，而事件A與事件B相關，那麼你就可以推出事件B發生的實際概率

貝葉斯定理公式

貝葉斯定理公式

1. P （A/B）是指在B發生的條件下， A發生的概率。 A是求解的對象，是你想要預測的事件。

2. P （B/A）是指在A發生的條件下， B發生的概率。

3. P （A）是指A發生的概率，不考慮任何B方面的因素。

4. P （B）是指B發生的概率，不考慮任何A方面的因素。

用於尋求某個情況中真實、誠實的真相。

達爾文黃金法則

對待矛盾或相反的想法，不僅要持開放的態度而且要給予最充分的關注。

不要死守任何立場或理論，只要跟著證據走

達爾文的思維模型最注重的是真相

用於進行分析性思考，而不是情緒化思考。

「系統1思維」和「系統2思維」

系統1思維

自動自發、憑直覺的思維方式

在於毫不費力，不需要任何分析或考慮，而是使用我們已經體驗過無數次的聯想框架

不需要列出利弊清單就能做出決策

目標是做得快，而不是做得對。

系統2思維

適用於為可能影響重大的事件做出決策，例如選擇大學、買新車或者辭職

是深思熟慮的、有意識的、井然有序的、更有利於清晰思考

用於了解共識觀點和你的觀點為何跟大家不一樣

同行評議是指由你所在領域的其他人對你的作品進行評價,提供反饋意見和建議,批評的越是嚴厲，對你就越有幫助

同行評議的目標是防止最終作品出現不準確或遺漏之處，提出另外的觀點，讓結果變得更清晰、更相關、更確切

三角驗證法

要確認某個地點，可以從三個不同的起點畫線，形成一個三角形。獲得的數據點越多，三角形的邊就越多，面積就越小

運用三角驗證法處理信息，至少必須搜集和核查兩個不同來源的信息，當然越多越好

用於在其他人審視你之前仔細審視自己

把自己的觀點或意見視為假設，必須經過測試和驗證

我們不要力求證實它是正確的，而是要反過來，力求證明它是錯誤的。

不要把假定的好處往大處想，而是要把好處盡量往小處想，把壞處盡量往大處想

確認偏誤

是指一個人只尋求和聽取支持自己成見的信息或證據，如此一來，會導致我們忽視、合理化、否認或完全避開駁倒或質疑自己成見的證據。

確認偏誤是看到自己想看的，以此來證明自己的觀點

「找出自己的缺陷」

以前提為起點，只如實地跟著證據走，由此得出結論

用於了解要解決一個問題，真正需要處理的方面是什麼

為了了解某些事為何會發生，我們必須尋找誘發因素,尋找直接導致這件事發生的過往事件

誤以為相關性等於因果關系

這個錯誤是相信既然兩件事有類似的規律或相關行為，那麼一件事必定是另一件事發生的原因

相關性不等於因果關系

兩件事是類似的，並不代表一件事導致了另一件事的發生，可能有其他相關因素導致這兩件事發生

兩件事只是同時發生，但這並不代表兩者之間存在任何關系。

我們應該找到盡可能多的因素：調查、研究趨勢，搜集更多數據，理性地做出合理的判斷。

用於更有效地確定因果關系

魚骨圖

通過系統地從問題反推原因，你可以洞悉情況的具體方面，然後一一解決

魚骨圖這項工具可以幫助你有效地集中精力，解決根本問題——也就是魚骨上的問題。

引導你的思維從結果反推原因，實質地追蹤問題與具體的誘因有何關系。

用於有條理而又富有創意地以隨機組合法解決問題

賓士法」（SCAMPER）

代（substituted, S）

「代」。這種方法是指取代產品、流程或服務的若幹部分，以解決問題

結（combined, C）

「結」。這種方法建議你考慮能否結合兩種產品、構想或程序的步驟，得出單一的產出或流程，予以改進。

應（adapt,A）

「應」。這種方法旨在進行調整，以作改良，通過改進通常的做事方式來解決問題，調整幅度大小不一

改[縮小／擴大（minimize/magnify, M）]

「改」（擴大／縮小）。這種方法涉及擴大或縮小一個元素，以觸發新構想和解決方案。

他（Put to other uses,P）

「他」。這種方法旨在設法改變現有產品或流程的用途

去（eliminate, E）

「去」。這種方法是指找出項目或流程的不必要元素，除去這些元素，從而得出更好的結果

重[顛倒（reverse, R）

「重」（顛倒）。這種方法是指調換流程步驟的順序，以找到解決方案，擴大創新潛力。

用於破除成見，找到解決方案

我們自認為對一個問題或情境的認識，經常是基於一系列的假設

回歸第一性原理是質疑一切相關假設

第一性原理

第一性原理思維消滅了跟隨的趨勢，破除層層假設，回歸事物的本質。第一性原理推理去除了假設和慣例的雜質

撥開其他人的意見和詮釋，回歸事物的本質

把情況分解為最基礎的問題

三步找到第一性原理

1. 找到和界定現有假設

這些假設看似理所當然、不可改變

2. 分解問題，追溯第一性原理

3. 從零開始，打造出新的解決方案

用於清晰了解怎樣實現整體目標

遵循「逆轉

避免直接目標,努力避免負面因素

通過先找到什麼是不可能的，更容易找到解決方案

使用反向目標的步驟

1. 界定失敗或不幸福的原因。

2. 極力避免這些東西

通過搜集判斷失策的例子，然後設法避免這樣的結果發生，從而做出明智的判斷

用於策略性地既看到整個森林（全局），又看清樹木（局部）

專家思維模式是好的，可以幫助我們建立新的聯系，促進思想進步，提高整體學習效果

由於一心專注全局，而完全忽略了細微卻又重要之處。

用於決定你必須把資源和時間集中投入哪個領域

停留在你的天才區，取得穩定可靠的成功。找出自己的戰略優勢，發揮到極致

每個人都必須找到自己的才華所在，你必須發揮自己的優勢

用於集中精力關注目前最重要的事情

不該辦事項清單包含了幾類任務

第一，列入或許是優先事項，但由於外界環境，你目前還不能去處理的事情

第二，列入對你的優先目標來說不能帶來增值的任務

第三，列入目前持續進行，但即使花更多工夫或投入更多注意力也不能創造更多價值的任務

第四點，緊急任務！

用於加強自律和意志力

做正確的事通常意味著做困難的事，看起來最困難的才是最正確的做法。

人們會不知不覺地走上阻力最小的道路

要找到人生中真正的獎賞，是沒有捷徑可走的，你必須應對一定的阻力

你需要能夠有意識地回答，自己究竟是在偷懶，還是在做正確的事。你走的是哪一條道路？

用於確保不要心存僥幸

墨菲定律

凡是可能出錯的事就一定會出錯，如果事情有變壞的可能，不管這種可能性有多小，它總會發生。

無論你專注於什麼，只要存在最壞的情況，最壞的情況就一定會發生。

墨菲定律推論

墨菲定律第一推論：如果你不管，事情往往會變壞。如果你

想糾正，只會加快變壞的進程。

墨菲定律第二推論：萬無一失的結果是不存在的。

墨菲常數：一件物品損壞的概率與其價值成正比。

墨菲定律量化版：所有事情都會同時變壞。

依託勒觀察（Etorre』s Observation）：你排隊的那一列一定是最慢的

墨菲定律的意義

鼓勵大家復核、確認和嚴格測試失效安全和冗餘，凡事後悔在先，考慮到所有可能，並想好應對方案，盡可能減少遺憾

用於確定任何事情的可能性

奧卡姆剃刀定律

如無必要，勿增實體

最簡單的解釋反而最可能是最接近真相的答案。

用於在解釋行動時不要惡意揣測別人

因為根據他人的行動來假設其意圖和動機，是一個相當大膽的假設。看似有惡意或其他負面意圖的行為，最可能是疏忽或無能的結果

如果你假定別人只會真誠待你，那麼就會大大改善你的人際關系。

當你把這個思維模型套用到所有事和所有人身上，就會對惡意視而不見

用於確定把時間和資源投入何處會產生最大的影響

二八定律

在你尋求改善的領域，找到能帶來80%產出的20%投入，專注這20%。不要企圖同時去做所有事情，只專注重要的方面，取得更多你想要的結果。

帕累托法則的意義

這個思維模型鼓勵我們提升效率，取得最佳的投入產出比

以結果為導向，不要糾纏旁枝末節。

用於去蕪存菁，節省腦力

史鐸金發現

任何事物，其中90%都是垃圾

我們應該專注於10%有意義、啟迪人心或者可以為我們帶來某種幫助的方面

用於克服拖延症，花更少時間做更多的事

「帕金森雞毛蒜皮定律」或「自行車棚效應」

定義

人們很容易想太多，糾纏於對一項任務的大局無關緊要的細節，重要性高得多的重大問題反而草草了事。人們會不知不覺地把不成比例的時間和注意力投向雞毛蒜皮的任務

緣由

第一個理由是拖延症和逃避心態

當人們想要拖延一件事，又不想無所事事，就經常會找一些好像有用的事瞎忙活。雞毛蒜皮的瑣事在某個時候還是需要處理的，我們可以沒完沒了地折騰，感覺自己好像在做事，而不是成天躺在沙發上啥也不幹。

第二個理由

是在小組討論中，雞毛蒜皮定律可能是由於個人想要做出貢獻，但發現自己只能在最雞毛蒜皮的瑣事上做出貢獻

避免糾纏雞毛蒜皮的瑣事，關鍵有三點

（1）制定嚴格的議程，無論是待辦事項清單、日程還是其他方法，你要知道自己應該專注哪些方面、忽略哪些方面；

（2）明白你當天的整體目標，不斷地問自己正在做的事是有助於實現整體目標，還是逃避整體目標；

（3）在自己精力開始耗盡時意識到這一點，避免自己轉向雞毛蒜皮的瑣事。

「帕金森定律」

定義

只要還有時間，工作就會不斷擴展，直到用完所有的時間

解決方案

設定緊迫的期限，不斷給自己提出挑戰，你就可以避免這個陷阱

我們大家都知道9*9乘法口訣，用於解決乘法問題真的是快捷、便利。那麼同樣的道理，我們學習的目的就是為了提高自己解決問題的能力和效率。

你必須具備跨學科的思維模型，你必須知道重要學科的重大理論，勤加使用——要全都用出來。熟能生巧不只是說說而已，為什麼要多讀書、多學習？就是為了讓大腦里多積累素材，只有儲備多了，調取才有內容，才有貨。不是有句話說的好嗎？學會唐詩三百首，不會寫來也會偷。

我們積累素材就要積累那些經久不衰的，已經驗證過得行之有效的素材，也就是像乘法口訣一樣可以直接快速拿來運用的思維模型。

正如書本里講的"避免阻力最小的道路"這個思維模式一樣，走起來輕松的，都是下坡路。好的習慣，行之有效的方式方法以及正確的道路，那些人生中真正的獎賞，是沒有捷徑可走的，你必須應對一定的阻力。

不經歷風雨怎能見彩虹，不經一番寒徹骨,怎得梅花撲鼻香？不僅要多積累，更要多用，不斷變幻著場景使用，避免陷入思維定勢，思考單一。

不僅如此，多思、多想、多悟、多總結、多創新也是掌握大量正確思維模型不可或缺的習慣。

⑷ 增長率的演算法

(a2-a1)/a1*100%

⑸ 怎樣理解互聯網行業「數據分析」的意義

互聯網企業擁有大量的線上數據，而且數據量還在快速增長，除了利用大數據提升自己的業務之外，互聯網企業已經開始實現數據業務化，利用大數據發現新的商業價值。

以阿里巴巴為例，它不僅在不斷加強個性化推薦、「千人千面」這種面向消費者的大數據應用，並且還在嘗試利用大數據進行智能客戶服務，這種應用場景會逐漸從內部應用延展到外部很多企業的呼叫中心之中。

在面向商家的大數據應用中，以「生意參謀」為例，超過 600 萬商家在利用「生意參謀」提升自己的電商店面運營水平。除了面向自己的生態之外，阿里巴巴數據業務化也在不斷加速，「芝麻信用」這種基於收集的個人數據進行個人信用評估的應用獲得了長足發展，應用場景從阿里巴巴的內部延展到越來越多的外部場景，如租車、酒店、簽證等。

因為客戶的所有行為都會在互聯網平台上留下痕跡，所以互聯網企業可以方便地獲取大量的客戶行為信息。由互聯網商務平台產生的信息一般具有真實性和確定性，通過運用大數據技術對這些數據進行分析，可以幫助企業制定出具有針對性的服務策略，從而獲取更大的效益。近年來的實踐證明，合理地運用大數據技術能夠將電子商務的營業效率提高 60% 以上。

大數據在過去幾年中已經改變了電子商務的面貌，具體來講，電子商務行業的大數據應用有以下幾個方面：精準營銷、個性化服務、商品個性化推薦。

1. 精準營銷

互聯網企業使用大數據技術採集有關客戶的各類數據，並通過大數據分析建立「用戶畫像」來抽象地描述一個用戶的信息全貌，從而可以對用戶進行個性化推薦、精準營銷和廣告投放等。

當用戶登錄網站的瞬間，系統就能預測出該用戶今天為何而來，然後從商品庫中把合適的商品找出來，並推薦給他。圖 1 顯示了用戶畫像會包括哪些用戶基本信息和特性。

圖 4 Netflix 電影推薦

YouTube 作為美國最大的視頻網站，擁有大量用戶上傳的視頻內容。為了解決視頻庫的信息過載問題，YouTube 在個性化推薦領域也進行了深入研究，現在使用的也是基於物品的推薦演算法。實驗證明，YouTube 個性化推薦的點擊率是熱門視頻點擊率的兩倍。

3）網路電台

個性化網路電台也很適合進行個性化推薦。首先，音樂很多，用戶不可能聽完所有的音樂再決定自己喜歡聽什麼，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用戶無疑面臨著信息過載的問題。其次，人們聽音樂時，一般都是把音樂作為一種背景樂來聽，很少有人必須聽某首特定的歌。對於普通用戶來說，聽什麼歌都可以，只要能夠符合他們當時的心情就可以了。因此，個性化音樂網路電台是非常符合個性化推薦技術的產品。

目前有很多知名的個性化音樂網路電台。國際上著名的有 Pandora 和Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，國內的代表則是豆瓣電台。這 3 個個性化網路電台都不允許用戶點歌，而是給用戶幾種反饋方式：喜歡、不喜歡和跳過。經過用戶一定時間的反饋，電台就可以從用戶的歷史行為中獲得用戶的興趣模型，從而使用戶的播放列表越來越符合用戶對歌曲的興趣。

Pandora 的演算法主要是基於內容的，其音樂家和研究人員親自聽了上萬首來自不同歌手的歌，然後對歌曲的不同特性（如旋律、節奏、編曲和歌詞等）進行標注，這些標注被稱為音樂的基因。然後，Pandora 會根據專家標注的基因計算歌曲的相似度，並給用戶推薦和他之前喜歡的音樂在基因上相似的其他音樂。

Last.fm | Play music, find songs, and discover artists記錄了所有用戶的聽歌記錄及用戶對歌曲的反饋，在這一基礎上計算出不同用戶在歌曲上的喜好相似度，從而給用戶推薦和他有相似聽歌愛好的其他用戶喜歡的歌曲。同時，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists也建立了一個社交網路，來讓用戶能夠和其他用戶建立聯系，以及讓用戶給好友推薦自己喜歡的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists沒有使用專家標注，而是主要利用用戶行為計算歌曲的相似度。

4）社交網路

社交網路中的個性化推薦技術主要應用在 3 個方面：利用用戶的社交網路信息對用戶進行個性化的物品推薦，信息流的會話推薦和給用戶推薦好友。

Facebook 保存著兩類最寶貴的數據：一類是用戶之間的社交網路關系，另一類是用戶的偏好信息。

Facebook 推出了一個稱為 Instant Personalization 的推薦 API，它能根據用戶好友喜歡的信息，給用戶推薦他們的好友最喜歡的物品。很多網站都使用了 Facebook 的推薦 API 來實現網站的個性化。

著名的電視劇推薦網站 Clicker 使用 Instant Personalization 給用戶進行個性化視頻推薦。Clicker 現在可以利用 Facebook 的用戶行為數據來提供個性化的、用戶可能感興趣的內容「』流」了，而更重要的是，用戶無須在 Clicker 網站上輸入太多數據（通過評分、評論或觀看Clicker.com上的視頻等方式），Clicker 就能提供這樣的服務。

除了利用用戶在社交網站的社交網路信息給用戶推薦本站的各種物品外，社交網站本身也會利用社交網路給用戶推薦其他用戶在社交網站的會話。每個用戶在 Facebook 的個人首頁都能看到好友的各種分享，並且能對這些分享進行評論。每個分享和它的所有評論被稱為一個會話，Facebook 開發了 EdgeRank 演算法對這些會話排序，使用戶能夠盡量看到熟悉的好友的最新會話。

除了根據用戶的社交網路及用戶行為給用戶推薦內容，社交網站還通過個性化推薦服務給用戶推薦好友。

5）其他應用

因為電子商務企業基本上實現了業務流程的各個環節的數據化，所以可以充分利用大數據技術對這些數據進行挖掘分析來優化其業務流程，提高業務利潤。除了前面介紹的幾個應用之外，大數據在電子商務行業還可以應用在其他許多方面。

① 動態定價和特價優惠

電子商務企業可以通過使用數據構建客戶資料，並發現用戶喜歡花費多少費用和喜歡購買什麼產品，從而通過跟蹤客戶的消費行為，使用大數據分析來開發靈活的定價和折扣政策。例如，如果分析顯示用戶對特定類別商品的興趣飆升，則電子商務企業可以提供打折或買一送一優惠。

② 定製優惠

電子商務企業可以通過使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。數據也可以用於在客戶中止購買或只看不買時重新吸引客戶，例如，通過發送電子郵件提醒客戶他們查看過的產品或邀請他們完成購買。

③ 供應鏈管理

電子商務企業可以使用大數據更有效地管理供應鏈。數據分析可以揭示供應鏈中的任何延遲或潛在的庫存問題。如果某個項目存在問題，則可以立即將其從銷售中刪除，以免破壞客戶服務問題。

④ 預測分析

預測分析是指利用大數據技術分析電子商務業務的各種渠道，幫助企業制定未來運營的業務計劃。數據分析可能會顯示電商企業在線商店部門的新購買趨勢或銷售減緩的商品。

使用這些信息就可以幫助規劃下一階段的庫存，並制定新的市場目標。隨時了解電子商務的最新趨勢具有一定的挑戰性，但是利用大數據技術可以大大提高企業的利潤，並幫助企業建立一個成功的前瞻性思維業務。如果不利用挖掘大數據的力量，就可能會錯過市場成功的機遇。

⑹ 北大陳春花企業增長型思維文章：底層邏輯是「整體大於局部之和」

陳春花『』如何讓你的組織具有增長型思維？」一文，觀點鮮明，邏輯清晰合理，當下，企業進入激烈竟爭迅速淘汰的歷史時期，此文的思想有著較大的現實指導意義。筆者試圖找到陳春花老師文中觀點的底層邏輯。恰巧，筆者最近學習了一些復雜性科學的知識，發現用復雜性科學中的「涌現性」，來解釋眾多社會現象和事物運動規律，很有妙用，大有啟發。

復雜性科學(Complexity Science)興起於20世紀80年代的復雜性科學(complexity sciences)，是系統科學發展的新階段，也是當代科學發展的前沿領域之一。復雜性科學的發展，不僅引發了自然科學界的變革，而且也日益滲透到哲學、人文社會科學領域。英國著名物理學家霍金稱「21世紀將是復雜性科學的世紀」。

復雜性科學研究的特性之一是涌現性，亞里士多德得出的「整體大於部分之和」的著名命題，是古代樸素整體觀最有價值的遺產，至今仍然是現代系統論的一條基本原則。而對於整體與部分的關系，亞里士多德則以「整體不是其部分的總和」這個命題更加確切地進行了表述。用現在的話說，系統整體的功能，既可以表現為整體大於部分之和，也可以等於部分之和，還可以小於部分之和，這種綜合效應決定於部分之間相互作用的性質：當各部分以合理（有序）的結構形成整體時，整體就具有全新的功能，整體的功能就會大於各個部分功能之和。而當部分以欠佳（無序）的結構形成整體時，就會損害整體功能的發揮，整體的功能就會小於各個部分功能之和。

任何事物都存在著底層邏輯，陳春花老師的『』如何讓你的組織具有增長型思維？」文章，完全符合「整體大於部分之和」的底層邏輯。筆者下面分段評論該文章與「整體大於部分之和」的內在關系，僅供大家參考.

有什麼樣的思維慣性，這對一家企業而言是至關重要的。20多年來深入做「中國領先企業研究」的過程中，我最深的感受就是中國企業在發展到一定階段時，遇到最大的挑戰是組織和文化瓶頸及慣性。

我們常說改革難、轉型難，很大一部分原因在於組織的思維慣性卡了殼。我認為創新很難，但是，我覺得轉型比創新還難，轉型比創新到底難在什麼地方？難在組織思維的慣性。

趙曉凱：思維是行動的前提，組織思維的慣性問題，就是在思想中不懂「整體大於部分之和」的哲學觀點，創新的本質，需要企業建立新的「整體」，新的「整體」需要新的「部分」。而企業家往往依賴於過去的資源和組織體系，不願意發掘和組織新的資源進入機體，從而在竟爭中落後。

01

何為「增長型思維」

管理學界和商界人士大多將企業的戰略思維作為企業的成功關鍵，但是在企業發展的實踐過程中，另一個也需要關注的視角是 組織思維 ，尤其是組織思維慣性對企業的影響。

一個企業組織在平穩發展之時，最可怕的是怠情，是組織疲勞，就像人們說的「溫水煮青蛙」。因此，組織思維慣性是一個非常值得關注的問題，也是那些優秀企業在企業文化與組織建設中極為重要的一個方面。

組織思維的慣性有兩種：一種是增長型的組織思維，另一種是非增長型的組織思維。 非增長型的組織思維 體現在把KPI完成，不做冒險，不嘗試新的突破，按部就班。 增長型的組織思維 體現在不斷努力去做，嘗試新東西，不滿足於只完成KPI。

對於擁有增長型組織思維的企業而言，在任何情況下看到的都是機會，不能只看到挑戰和壓力，所以這一類的企業以及企業管理者對於挑戰和變化不會焦慮，反而認為這是機會。

由此可以想想你自己，如果你對環境變化存有焦慮，那麼可能是你的思維方式錯了，如果你的思維方式沒錯，你應該看到的是機會。對於那些勇於創新的企業和企業家來說，今天是從未有過的商業機會，如此豐富和多元化。

趙曉凱： 「溫水煮青蛙」 ，就是陶醉於過去的「整體」，同時拒絕新的「部分」。企業之間的竟爭是整體的竟爭，因此，不懂整體創新的企業很可怕。請看螞蟻的整體觀， 一個螞蟻毫無智慧和力量可言，但一群螞蟻，形成螞蟻軍團，威力無比，這是 「整體大於部分之和」的典型表現。敢於發現和組織 新的「部分」， 創造新 「整體」，是組織最重要的文化，是企業家最寶貴的精神。

02

增長源自於「冒險精神」

華為顧問田濤在一次報告中說到：組織在早期要強調活力，要具有冒險精神。我們說華為把秀才造就成了戰土，忽略了一個中間環節，那就是 首先要讓秀才具有冒險精神 ，這一點很重要。

這難道是中國人的發明嗎？這其實是真正的人類普遍的組織成長價值觀。歐洲人怎麼走到今天的？幾百年前的西班牙、葡萄牙怎麼能夠成為當時的世界霸主？靠的是什麼？靠的是冒險精神。當他們富裕起來的時候，就開始搞資本市場，金融至上，開始忽視實業，開始普遍享樂，澡堂多於教堂，對於那種狂歡的文明，衰落一定是必然的。

我想田濤用「冒險精神」作比喻，強調在組織文化中，需要具有不斷冒險的精神，而不是安於現狀的精神，具有這樣精神的組織會擁有增長型組織思維。

趙曉凱：關於「冒險精神」， 高磊資本張磊在2017年人大畢業典禮上的致辭，提到美國詩人羅伯特・弗羅斯特在《未選擇的路》中寫道：「黃色的林子里有兩條路，很遺憾我無法同時選擇兩者……我選擇了另外一條，天經地義……因為它充滿荊棘，需要開拓。」，「I took the one less traveled by, and that has made all the difference.」（我選擇了一條與眾不同的道路，而這對我此生意義非凡），這就是 「冒險精神」，「冒險精神」 是典型的涌現性思維，是典型的 「整體大於部分之和」的哲學思維。創造新的整體需要「冒險精神」，因為卻乏「冒險精神」，你很難找到 新的「部分」， 創造新 「整體」。

03

組織如何具備「增長型思維」

最近幾年，一些歷史比較久的企業遭遇到發展困境，我不斷和這些企業的管理者說:「忘掉它吧， 忘掉之前的核心競爭力吧，因為環境變了! 」

這些企業發展遭遇到困境，外部原因是環境變了，但內在的原因起決定作用，這里的內因是這些企業不願意放棄原有的成功或者原有的核心競爭力。

我們都知道為什麼華為有競爭力，因為 在華為的邏輯裡面只有成長，沒有成功 。我想這就是我們要討論的事情，我們需要認真調整自己的思維方式、組織的思維方式。

增長型組織思維是極為重要的，它包含下面三個方面的內容： 從外向內看的思維原則，鼓勵探索與寬容失敗的思維模式，打破邊界的思維方式。

1.從外向內看的思維原則

企業組織與企業管理者能夠基於外部而不是內部，基於顧客而不是自我，基於市場而不是產品，基於行業而不是資源，基於變化而不是歷史，來分析問題與理解企業自身，我把此定義為 組織思維原則 ，並堅持要求企業組織按照這個基準展開思考與工作。

從外向內看思維原則包含幾個核心內容：

第一，必須從外審視你的企業；

第二，不斷重新定義對市場、對行業的理解；

第三，利用一切技術和機會明確顧客需求；

第四，不斷重構企業核心能力。

記得海聞教授對「新常態」用了三個概念， 增速開始調慢，結構開始調整，新技術產生。 我非常認同這三個判斷，這也說明企業發展的整個外部環境的確發生了變化，中國大部分產業都遇到產能過剩的結構問題，比如中國飼料產能利用率只有38%左右。產能過剩的條件下，企業的增長從哪裡來？

結構內的增長和結構外的增長，這兩者對企業的要求是完全不一樣的。新的技術出現，不僅僅是互聯網技術，更多新興的技術對各個行業都產生了非常多而且巨大的挑戰，在這樣巨大的變化下，企業管理者就要問自己這條路應該怎麼走下去？今天企業組織所要面對的最重要問題也是最難的問題是：怎麼確定自己的增長之路？

如果組織掌握從外向內看的思維原則，就能夠在這樣的環境下找到增長的機會。

以我自己最近三年的實踐舉例，在2013年10月，中國飼料行業許多同行在上海聚在一起交流，探尋這個行業最大的變化是什麼？大家認同我的判斷，改變表現在三個方面：

第一，行業的評價體系完全改變了，以前是農民評價飼料企業好不好，現在是消費者評價飼料企業好不好，產品安不安全；

第二，供應屬性變了，以前是提供產品，現在是提供安全可靠性；

第三，增長方式變了，以前是擴大產能，規模增長，現在是產能過程，創新增長。

評價體系、供應屬性、增長方式都變了，這時候對行業的定義也就隨之改變了。

我想其他行業也如農牧行業一樣遇到這個難題，這個難題就是 行業的定義會變 ，你不能用你的經驗、歷史再來規劃你所在的行業，如果你依然是那樣做，被淘汰也是必然的。從某種意義上來講，重新定義行業產生了更多的機會，所以需要企業擁有從外向內看企業的思維習慣。

2.鼓勵探索與寬容失敗的思維模式

企業組織與企業管理者能夠在內部形成一種默契的文化，包容與支持團隊成員不斷探索，不斷嘗試，才能夠保障組織不斷創新，獲取主動從而迎接挑戰，我把此定義為 組織的思維模式。

在過去很長一段時間，資本與資源稀缺，所以資本與資源的支配力更大一些。現在情況變了， 無論是現在，還是未來，人才以及人的創造力會成為稀缺以及決定性因素，資本要附著在人才身上，才能夠真正發揮價值 ，人們越來越清楚的知道，人的創造力決定著企業的成敗。

鼓勵探索和包容失敗的思維模式，是需要企業組織，尤其是核心管理團隊能夠養成這種默契以及評價習慣。

鼓勵探索與寬容失敗思維模式有以下幾個核心內容：

第一，在企業價值共識約束下的自由發揮；

第二，獎勵探索；

第三，包容失敗。

強調企業價值共識約束是前提條件， 人才的培養最重要的是價值共性的形成 ，有明確的價值觀指引，才能保證行動的有效性。對於人才本身而言，他們具有創造力，同時也可能帶來破壞力，因此在共同價值觀約束之下是一個極為重要的前提條件。

在企業中流行著一種「能人」的說法，這些「能人」直接影響著企業的經營績效，如果「能人」不作為，績效立即波動，也因為此「能人」常常要求企業為他打破規則，為他做出很多組織約束上的讓步。

請理解，在這樣的情形下所獲得企業績效，是極為危險的，因為 無約束力的人才，是一種極為不負責任的創造力 ，這並不是我們所提倡的。企業價值觀共識前提下的創造力，才是我們所提倡的。

所以， 企業需要「對的人」而不是「能人」 。華為提倡的「以奮斗者為本」之「奮斗者」是對的人；因特爾公司提倡的「我們欣賞戰敗的人而不是氣餒者」，「戰敗者」也是對的人；傑克·韋爾奇強調所謂忠誠，不是在實體中的時間而是在外部市場上取得勝利的人，這也是對的人。 真正的人才，不是你創造了多少業績，而是你在共同價值觀下創造的價值。

包容失敗是組織獲取創新的一個根本性基礎。 有關因失敗而獲得創新與機遇的例子數不勝數，我不在這里一一列舉。之所以把這一點作為核心內容提出來，是因為中國傳統文化中固有的習慣，是不能夠包容失敗。

2016年裡約奧運會，中國女排的勝利讓中國人極為振奮，2016年8月21日守在電視機前觀看女排決賽的收視率，接近達到70%這一驚人的數據。30多年來，女排精神鼓舞著整整幾代人，逆境中崛起，永不放棄、永不言敗的團隊精神是女排精神的核心內核，所以郎平才會說：女排精神不是贏得冠軍，而是有時候知道不會贏，也竭盡全力！

我喜歡華為對於創新與研發的設計，華為每年把銷售收入的10-15%投入到研究和開發中，這是一個巨大的數字。其中30%用於研究，研究是一個不確定性的工作，需要鼓勵探索與冒險，華為設定了一個收斂值是0.5，也就是說，允許有50%的失敗。在華為看來，這不叫失敗，叫探索。一個包容失敗的華為，才會有如此巨大的競爭力與增長能力。

3.打破邊界的思維方式

企業組織與企業管理者能夠突破固有的邊界、管理方式以及體系，為市場與顧客服務，而不是為組織內部的制度和系統服務，我把此定義為 打破邊界的組織思維方式 。

打破邊界思維模式有如下核心內容：

第一，用平台取代層級；

第二，協同提升分工；

第三，整合優化資源。

傳統的組織管理是一個圍繞著層級結構而展開的權力與責任體系，在這樣的體系中，層級起著巨大的影響作用，不同層級有著不同的權力分配以及信息傳遞，不同層級之間有著一種心理契約，無法突破並形成一種隔閡。

在層級結構之下，無論如何強調合作，無論花費多大的努力去打造一個合作的企業文化，組織成員還是會回歸到崗位角色，必然的本位主義，「屁股指揮腦袋」。

因此， 優秀的企業都會在企業內部設立眾多的發展平台，打破層級結構。 海爾的「人人是創客」以及「人單合一」的組織管理模式，華為的「輪值CEO」組織模式，新希望六和的「劃小單元」「四大創新平台」設立，都是設立平台型組織的有效嘗試且取得了明顯的成效。

環境帶給組織的挑戰使得組織柔性顯得極為重要，如果要獲得組織柔性，就必須解決分工如何發揮協同效率的問題。管理成為科學是從泰勒的分工理論開始的，因為分工才有了提高勞動效率的途徑。而有關管理的功效，一定是解決效率問題。今天管理者遇到的挑戰是：分工似乎成了阻礙效率實現的因素，在我去調研的很多企業中，甚至是普遍的現象。

解決這個難題的途徑是用協同提升分工，這就要求每一個成員能夠用系 統思維和整體意識 來對待自己的分工，用 配合他人、達成整體績效 作為自己的工作準則，在組織內部有奉獻，才會有價值創造。

整合優化資源是一個需要管理者真正理解並力行的思維方式。 我們可以先從戰略層面來看這個思維模式的重要性，蘋果不僅把手機作為一個商品，而且把手機做成一個平台，因為平台可以整合第三方，把那些和手機用戶有價值關聯的企業或顧客整合到手機這個平台上。可見整合優化資源是多麼重要，蘋果運用這一點，成為持續增長的優秀企業。

華為曾經有一個大討論，其核心思想是任正非先生提出的「炸開人才金字塔，與世界交換能量」。在這個討論與共識之下，華為開始無限擴大外延，用華為分管人力資源高級副總裁的話說，就是「使內生領軍人物倍出，外延天才思想雲集」。這位副總裁分享了一個例子。

隆巴迪先生（Renato Lombardi）是著名的微波研究專家，他是義大利人，華為因為他把華為微波研究中心設在米蘭。克里納先生（Martin Creaner）是全球知名商業架構師，華為為了他在愛爾蘭科克市，一個不知名的小城市，設立了研究所。如今，這個「一個人的研究所」也有了二十多人的專家團隊。馬修先生（Mathieu Lehanneur），曾是卡地亞、三宅一生等品牌的設計師，現在，他是華為法國藍血研究所的首席設計師。

人才在哪裡，資源在哪裡，華為就在哪裡，這就是華為的組織管理邏輯。

趙曉凱： 任正非先生提出的「炸開人才金字塔，與世界交換能量」，抓住了 創新的本質，企業需要建立新的「整體」，就要到全球尋找新的「部分」。「整體大於部分之和」的哲學思想告訴我們，只要找到很合適的部分，進行非凡的組合，就能構成偉大的整體。

04

結語

從外向內看的思維原則，鼓勵探索與寬容失敗的思維模式，打破邊界思維方式，構成了增長型的組織思維。增長型組織思維對於企業組織來說，至關重要，企業形成增長型組織思維慣性，就可以因應變化獲得持續成長。可惜的是，大部分企業依然是一種非增長型的組織思維慣性，如果不做出徹底改變，淘汰這些企業的不是環境變化，而是企業自身的思維慣性。

趙曉凱：  復雜性科學興起於20世紀80年代的復雜性科學，是系統科學發展的新階段，也是當代科學發展的前沿領域之一。復雜性科學的發展，不僅引發了自然科學界的變革，而且也日益滲透到哲學、人文社會科學領域。英國著名物理學家霍金稱「21世紀將是復雜性科學的世紀」。復雜性科學為什麼會贏得如此盛譽，並帶給科學研究如此巨大的變革呢？主要是因為復雜性科學在研究方法論上的突破和創新。在某種意義上，甚至可以說復雜性科學帶來的首先是一場方法論或者思維方式的變革。復雜性科學的理論和方法將為人類的發展提供一種新思路、新方法和新途徑，具有很好的應用前景。

⑺ 資料分析年均增長率簡便演算法

資料分析年均增長率簡便演算法如下：
1、1+nx=(1+x)^n。
2、年均增長率=【N次根號下（末年/首年）】-1，N=年數-1。
3、n年數據的增長率=【（本期/前n年）^{1/（n-1）}-1】×100％。
4、平均增長速度等於（報告期數值除以基期數值）開方-100％。
5、計算周期（n）的末值(A)除以初值(B)，開計算周期(n)的次方，再減去1，化成百分比。
資料分析里的年均增長率的計算這個知識點是我們國聯考考試的一個難點。但是由於其計算比較復雜，所以考的也比較少，主要會出現在聯考題或個別地市事業單位的考試當中。