孙正义的超强数据工作法_AZW3_MOBI_EPUB_三木雄信

内容节选

大数定律和期望值——如何将骰子变为有利的形状经常有年轻人来找我咨询职业和前程的问题，其中最多的问题是“纠结于是否应该创业”，他们说“不知道自己在公司工作的话取得成功的概率是多大，所以没法决定是该大胆创业还是该到公司里就职”。这时，我一定会讲“大数定律和期望值”。“大数定律”是概率论的基本定律之一。简单来说，就是“试验次数越多，其结果出现的概率就越接近理论值”。例如，在掷骰子时，虽然一开始“1”有可能连续出现很多次，但连续掷1万次或10万次骰子的话，“1”出现的概率就会接近理论值的六分之一。也就是说，试验次数越多，实际得到的结果就越接近理论值。“期望值”是指进行一次试验的可预期结果。我们假设在掷骰子游戏中，可以根据掷出的数字得到一定的钱。掷出“1”是1万日元，“2”是2万日元，“3”是3万日元……金额依次递加。从大数定律来考虑，六个数字出现的概率都是六分之一。如此一来，“掷一次骰子能得到多少钱”的预期值可以这样计算：（1万日元×1/6）+（2万日元×1/6）+（3万日元×1/6）+（4万日元×1/6）+（5万日元×1/6）+（6万日元×1/6）=3.5万日元所以，“3.5万日元”就是掷骰子游戏的期望值。当然，只掷一次骰子的话，结果可能是最低的1万日元，也可能是最高的6万日元。但是，按照大数定律计算，如果一直掷下去，最终结果会无限接近于3.5万日元。如果能像这样对期望值进行把握，就能通过数字了解自己行动的结果。也就是说，“大数定律和期望值”能够作为决定下一步行动的判断依据。 图29 掷一次骰子能得到多少钱？如何计算“创业成功的概率及其期望值”我们可以试着套用“大数定律和期望值”来考虑“该不该创业”这个难题。理解了大数定律，就能轻松计算出“创业并取得成功的概率及其期望值”了。就日本每年新创办公司的数量来看，2012年到2014年的平均数量是180429家，其中有些年份的公司数量还超过了20万家（经济产业省2014年《中小企业白皮书》）。然而，虽然新创办的公司如此之多，2016年新上市的公司却只有83家。这个数据不仅涵盖了在东京证券交易所一部和二部上市的公司，还包括了在MOTHERS市场和JASDAQ市场上市的公司。也就是说，如果规定“创业成功=公开发行股票”，那成功的概率大概是“80家÷20万家=1/2500”。人们常说风险投资领域“千三（1000家中只能投中3家）”，但是这样算来，实际概率要远远低于这个数据。让我们再来计算一下“期望值（创业的可预期结果）”。大部分初创企业在公开发行股票时，资产评估额为100亿日元左右。假设控股股东占有51%的股份，那么资产总额就是51亿日元。套用刚才的掷骰子游戏的话，也就是说“掷出中奖数字就能得到51亿日元”。接下来怎么计算期望值呢？答案是“51亿日元×1/2500≈200万日元”。也就是说，即使创业并公开发行股票，社长实际预期能得到的资产也只有200万日元而已。再加上公司是自我控股，能拿到手的现金寥寥无几。也就是说，现金收入的期望值只有数十万日元。但是，在企业就职的话，又是什么情况呢？国税厅的民间工资实际状态统计调查显示，近十年间，民间企业员工的平均年收入在400万日元到420万日元之间。假设年收入为400万日元，那么连续十年在一家公司工作的话，就能赚到4000万日元，这个期望值已经达到了创业的20倍。而且，如果是在工资待遇好的大企业或者知名企业就职，预期的期望值就会更高。2015年的调查显示，约3000家上市企业员工职业生涯收入的平均值是2.18亿日元，其中，位于前十名公司的平均值超过了4亿日元。200万日元vs2亿日元比较这两个数据可以看出，创业的期望值极低。若是在大数定律的适用范围之外，就可以选择创业既然创业的期待值如此低，那我们就只能选择在公司就职了吗？答案是“不”。了解期望值，只不过是让我们看清“如果按照一般的做法来实行，最后就会变成这样”这一发展态势。如果能够在理解了这一点之后，思考“如何摆脱大数定律，提高自己的成功率”，并确信“这样做可以大大提高自己的期望值”，就能选择创业这条道路。这就是我给很多年轻人的建议。假设游戏中要掷出“1”才能获胜，那一般的胜率就是六分之一。但是，如果能做出有两三个面都是“1”的骰子，胜率就会两倍、三倍地上升，或者如果下功夫将骰子变成更容易掷出“1”的形状，也能进一步提高获胜概率。简而言之，如果别人都在投普通的骰子，而自己的骰子比较特殊，更容易投出“1”，就能摆脱大数定律的限制。将这个理论运用到创业中，如果在创业时获得有利的技能、经验、资金和人脉的话，就能让“1”出现的概率不断提高。如果在学生时代就已经获得了这些条件，就能够选择不就业，直接创业。但是，如果觉得自己还没有对自己有利的骰子，那就应该选择先到企业就职，积累经验和人脉，等到时机成熟再创业。不管选择......

1. 信息
2. 序言 让数据成为最强帮手的工作法
3. 第1章 数据化工作法的优越性及七大要点
1. 孙正义社长执着于数据化的原因
2. 数据化告诉我们“该从哪个问题着手”
3. 无的放矢的提议和建议喊得再响也不能采纳
4. 上司没行动是因为没有使用数据
5. 实践“数据化工作法”的七大要点
1. 要点一：数据不应被动接收，而应主动获取
2. 要点二：数据化的目的是探讨“今后该怎样做”
3. 要点三：数据化的第一步是“划分”
4. 要点四：知道问题所在后，进行细致划分和数据测算
5. 要点五：目标是“用公式表示”现实问题
6. 要点六：数据化后，持续高速执行PDCA循环
7. 要点七：解决问题后继续开展数据检查
6. 现代商业中最重要的五个数据
7. 当今时代，如何利用数据将产生致命性差距
4. 第2章 解决问题的利器：数据分析的七种工具
1. 流程分析——方法简单，却效果出众
2. 散布图和一元回归分析——通过数据把握两种要素间的关系
3. 多元回归分析——计算出“准确度高的预测值”，并快速采取下一步行动
4. 帕累托图分析法——“需要优先解决的问题”一目了然
5. T型账户——面对复杂的业务流程也能轻松突破瓶颈
6. 差异分析法——探究计划与现实之间产生差距的原因
7. LTV分析法——实现LTV最大化的成本投入法
1. 强烈推荐工具之一 轻松了解问卷调查的最佳样本量
2. 强烈推荐工具之二 轻松实施“AB测试”
3. 强烈推荐工具之三 免费进行“文本挖掘”
5. 第3章 常见的数据化误用以及需警惕的三个陷阱
1. 数据化误用之类型一 数据的单位、定义以及解释不明
2. 数据化误用之类型二 分类方法不严谨、不恰当
3. 数据化误用之类型三 统计数据的目的不明确
4. 数据化误用之类型四 “数据僵化”
5. 数据化误用之类型五 数据的封闭化
6. 数据化误用之类型六 只有计划而没有实践
7. 数据化误用之类型七 希望同时完成两个对立的数据
8. 众多企业陷入“数据梗阻”的状态
9. 数据化陷阱之一 “积累”的幻象
10. 数据化陷阱之二 “平均值”的幻象
11. 数据化陷阱之三 “分摊”幻象
6. 第4章 使工作成果大大提升的秘诀
1. 大数定律和期望值——如何将骰子变为有利的形状
2. 鲑鱼产卵理论——如何做到低成本持续“遍地撒网”
3. 72法则——一定要将“复利的力量”纳为己用
4. 边际效用递减法则——再好吃的烤肉也会吃腻
5. 邓巴数字——超过200人就划分集团
6. 魔法数字7——一位上司能顾及的下属最多7人
7. 创新扩散理论与新摩尔定律——为了不止步于“发烧友”
7. 第5章 软银集团的“三维经营模式”：适用于任何商业活动，效果惊人
1. 软银集团如何在经营中运用数据化工作法
2. 首先增加“客户数量”，一举成为行业第一
3. “宣讲营销”提高知名度，吸引潜在客户
4. 开展免费试用活动，增加试用客户数量
5. 高附加值的附加服务能有效提高“客户单价”
6. “同时”尝试所有销售方法和渠道
7. 分别计算和分析各销售方法、各渠道的人均客户获取成本
8. 软银集团如何进行业务策划
9. 应该对哪些客户采取积极行动
8. 结语 在这前途未卜的时代里，我们要勇于冒险，勇于“尝鲜”