隨著科技的發(fā)展，我們開始把數(shù)學用于更加復雜的用途。下面，我們將為你介紹三個半數(shù)學原則，它們能夠讓你在商業(yè)領域中更聰明。

概率、基線和估計

概率是數(shù)學的一個分支，我們用它來計算事件發(fā)生的可能性。聰明的企業(yè)家依靠概率來估計他們企業(yè)成功的機會，這使他們保持理性并立足于現(xiàn)實。

例如，埃隆·馬斯克在創(chuàng)辦SpaceX和特斯拉時，說他們有10%的成功機會。這看起來是一個悲觀的預測，但確實平均90%的初創(chuàng)公司失敗了。這些現(xiàn)實的數(shù)字給了馬斯克和他的團隊前進的動力，因為他們知道從概率來講他們并無優(yōu)勢。而且知道他們不是唯一面對失敗的人，確實是一件令人欣慰的事。

值得一提的是，創(chuàng)業(yè)公司90%的失敗率一般被稱為基線。通常來說，基線是特定事件的平均可能性，或可用于計算估計值的參考點。它往往會產生現(xiàn)實的預測。

比方說在美國，12%的人經常騎自行車。這是我們將要提到的這個例子里的基線。

假設你在一個有10000名居民的城市經營一家自行車輪胎公司。基線就會告訴你，可能有1200個潛在客戶。如果每個客戶每年更換一次輪胎，你最多可以銷售2400輛車的輪胎。這樣你就可以估計你的年收入。

概率和基線是偉大的決策工具，因為它們依賴于客觀數(shù)據(jù)。不幸的是，大多數(shù)企業(yè)家缺乏客觀性。他們自負地選擇去用非理性的直覺作出決定，最終關門大吉。

因此，不要做那些企業(yè)家。要理性一些，把基線用上。

凱利準則

凱利準則有很多版本，但它們的核心目的都是為了告訴你應該給某項投資分配多少比例的資金。

基本的凱利準則的公式長這個樣子：K%=W-（1-W）/R

K%=你應該投資的比例（以百分數(shù)表示）

W=獲勝的概率

R=收益/虧損

一個小例子：假設你有一個投資機會，成功的可能性（獲勝概率）是80%，如果成功，你將得到20%的利潤（收益）。但是，如果投資失敗，你將損失10%的資金（虧損）。在這種情況下，凱利準則（K%）建議你投資70%的資金。

這里80%的成功概率是我隨便編的，我是想告訴你，即使獲勝幾率高得驚人，數(shù)學也建議你不要一把梭哈。

在更現(xiàn)實的情形中，公式算出的數(shù)字很少超過26%。順便說一下，這些結果不僅適用于貨幣投資，你還可以使用凱利準則來管理時間、銷售策略和內容配置。

無論何種情況下，永遠不要把雞蛋放在同一個籃子里。

帕雷托分布

19世紀80年代末，維爾弗雷多·帕雷托發(fā)現(xiàn)，意大利80%的財富屬于20%的人口。幾十年后，另一位名叫約瑟夫·朱蘭的人意識到，帕雷托的發(fā)現(xiàn)適用于其他分布，如生產力、籌款活動，甚至大城市的人口。

帕雷托的第一個觀察結果后來被概括為以下原則：結果的80%來自于起因的20%。

在商業(yè)中，帕雷托分布意味著80%的收入將來自20%的工作。如果你想優(yōu)化你的時間和精力，你應該確定你的20%（可能是產品、任務或客戶），并給予他們更多的關注。

這是我提出帕雷托原理的第一個原因。

第二個原因涉及一個類似的觀察結果，它可以改變許多企業(yè)主的游戲規(guī)則。它叫做——

少數(shù)派法則

有一次，我和一位同事決定去一家購物中心吃午餐。我這位同事是位素食主義者，我們在一家店前停了下來。

“這里的食物很棒，”他說，“所有的菜品都是素的?！?/p>

從商業(yè)的角度來看情況，雖然我本人沒有忌口，但是因為他的飲食習慣，我們消費選擇限制在素食店上。這樣一來，一個由12人組成的團體（其中一人是素食者）幾乎可以保證在素食店用餐，而不是去普通餐館。簡言之，這是少數(shù)派的規(guī)則。

納西姆·尼古拉斯·塔勒布對此是這樣表述的：“固守某一規(guī)則的少數(shù)派只需要占總人口的極小比例，比如3%或4%，就足以讓整個人口接受他們的偏好。”

聰明的創(chuàng)業(yè)者會預先考慮到少數(shù)派法則，從而在制定商業(yè)策略時照顧到少數(shù)群體的偏好。他們知道，靈活的多數(shù)群體往往很容易接受少數(shù)群體的偏好。結果就是，他們擴大了客戶群，實現(xiàn)了收益最大化。

以下是幾個涵蓋不同行業(yè)的簡單例子：

創(chuàng)建視頻內容時，請?zhí)砑幼帜?。耳朵不習慣英語的人仍然可以閱讀你的內容。這同樣適用于那些在公共場所因而不能打開聲音的人。

開發(fā)一個應用程序時，為那些使用電腦多于手機的人制作一個網絡版本。

開發(fā)產品時，一定要遵守最嚴格國家的安全措施。這將使你的產品更容易在海上運輸。

最后，永遠不要忘記，要學會活學活用這些數(shù)學的東西，不要讓它把你束縛住。