第一章 对变化进行建模

观察变化的事物最重要的是两点：1.找到关联；2.描述关系

一般到对变化事物进行建模，就是已经发现关联，在描述关系了。那如何描述呢：基本就是图和数学公式推导。

但是不论图像还是数学公式，观察无非就是定量和变量关系，或者差值之间关系。一般我们分析都是差值之间的关系，也就是斜率，最经典的应用就是加速度的计算了。

在分析数据时，最好图和数据相结合，切记单图或者但数据推导，前者有作弊或者敝帚自珍之嫌，或者增加了它人理解的难度。

 

当然现实往往和理想是相悖的。这就导致数据在不同时间段内，呈现出连续或者离散关系。

最经典的就是酵母菌培养试验，较长时间段内，可能就是离散，因为随着时间推移，变化量不稳定（最后会因为资源问题，酵母菌量趋于稳定，再往后会下降），即原本连续变化会因为条件的改变，而改变变化规律。那么很有多解决方式，比如多变量模型；或者单一变量，不同阶段采用不同的系数去做区分。就以酵母菌培养试验为例：

1.考虑死亡，出生，资源三者关系；

2.考虑死亡系数，公式如下： 变化量P=Pn-Pn-1=k(常量系数-Pn)Pn

 

猜测法：

建模的时候往往凭借的不是大量的数据，而是简单的统计结果，加上感觉和经验，这就是猜测法的由来。

很简单：1猜，2列，3代，4验；

猜测模型，列出公式，代入数据，验证结果。

这里再来吐槽一下大数据和数据挖掘，吹得很牛很神，但是在老工人和资深业务眼里，还不如猜测法，往往一估摸，就八九不离十了。但猜测法缺点就是靠人的经验，固守原有观念，难以挖掘其他东西。

所以拙以为：大数据和数据挖掘是个锦上添花的东西，而非雪中送炭，真正是要靠六西格玛，精益求精，零库存等管理理念去规范化操作。在一切都规范和精益后再用数学方式查找常识之外的东西。

 

当然有了公式之后，就要洞察行为了，也就是所谓的长期行为。主要有对比观察，不同系数阶段观察，平衡点观察等。