新技能Get:面试中常见的「费米估算」要怎么破

2019-02-14 22:56:45 围观 : 148
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  煎饼是一个需要现做现卖的商品。制作一个煎饼大约需要30秒,也就是说,在供不应求的情况下,每小时能售出120个。

  不难看出,以上两个分析的出发角度是不同的。前者从宏观往下,取得平均占比后,乘以总数,得到丰田车的数量。后者从微观往上,以另一款汽车「特斯拉」作为切入,反推丰田车的数量。

  当然这里对于误差的分析,可以再多些维度。比如日本企业聚集区,特斯拉某次大促后的时间点,采样的时间是工作日还说周末等都可能是造成误差的因素,这里就不再展开了。有了估算数据和误差分析,基本上一个费米问题的解答就算是OK了。

  至于附近的居民,学生和上班族起码在北京胡同附近很好统计,根据百度地图和百度即可估算出较精准的数值。

  煎饼是一种季节性商品,通常用户仅在早餐时间购买,即每天的6:00~9:00。

  如果是在实际工作中需要此类估算,那就需要更准确的数据来源来支持。例如生活水平,一方面可以参考国家统计年鉴,另一方面可以对“某胡同”进行实地调查,附近房租,生活成本等因素来综合考虑这个问题。

  当作补偿这个说法还需要再考虑一下哦,在没有确定是哪条胡同之前,你怎么知道游人的量级呢,万一是南锣鼓巷呢哈哈,所以不我不认同你这里说的。另外,bcd三个人群中,工作人群在一年中是有明显变动的,离职跳槽也很常见。所以你算出来的一周数据不具备普遍性,也不能通过你算出来的一周来推整年。(或许推当月可以)。最后“根据百度地图和百度即可估算出较精准的数值”这句话我没有太看明白,具体一点呢?

  解决此类问题的方法有很多种。个人推荐 Top-down,bottom-up法则。

  比如,预估多少丰田,那么我会去寻找消费丰田车的人群是哪些?然后找到供给关系入手

  在对丰田汽车采样的时候,若只取了口岸附近的车流密集区,则占比有可能偏高(香港牌的保姆车绝大多数是丰田埃尔法:)

  假设已知深圳全市有「特斯拉」8万辆 在某地多点采样得出,在每100辆汽车车中,「特斯拉」车的占比为2%,丰田车的占比为20%。

  将上下限取几何平均,我猜测胡同口的煎饼摊平均每天售出155个煎饼,一年售出56.7k个煎饼。

  很有趣的思路,把人群分成“学生”“上班族”“居民”三个群体,通过过路人购买率来计算。 想法是ok的,但是否操作起来会比较麻烦。首先你的三个群体中,是有重合部分的。b居民中包含了学生和上班族,所以在工作日的b和周末的b不是同一个值。其次,你还要对附近的居民b上班族c学生d进行统计,无疑又新增了统计范围。最后,你还要区分“居民”和“上班族”,(假设学生都穿校服)。

  谢谢您的思路,让人眼前一亮。和您探讨一下:首先赞同您通过制作时间维度,来确定上限,非常棒的想法。但在确定下限这里,您选择的是从个人生计的角度来看。有两个疑问,1)您假定的北京平均生活成本,是否适合做煎饼的摊贩,因为不同阶层生活成本千差万别 2)无法确定煎饼是他的全部收入来源 。 最后关于您的几何平均的取法,想问一下具体的比重是什么?

  考虑的煎饼身为一款廉价的早餐or零食,其对象大概是附近的居民、上班族以及学校学生,然后选择周中的早高峰的一个学生上学前的时段统计购买人数与通过的人数的比率a1(这大概是早高峰购买人数与总人数比率),在选择一个周中的下学/班高峰的一个时段统计购买人数与通过的人数的比率a2(这大概是下班高峰的购买人数与上班族+学生总人数比率)。初步假设周末只有附近居民进行购买,附近居民的购买率也与上班族和学生相仿。

  同样地,在日常工作中。估算同样发挥着它的作用。大到资本市场对青睐的公司或行业的潜力预测,小到某场运营活动的前期市场调研。学会估算能让我们在做决定时不至于完全摸不着头脑。

  首先北京某胡同决定了这居民b值不会过大,至于交叉部分是纯粹当做一个补偿,补偿路过的游人。

  将费米问题看成供需问题,如北京胡同口的煎饼摊卖煎饼的问题,我们有两个角度。

  既然问题是“北京某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼”,那意味着煎饼摊确实存在。

  ,为了使结论更具有客观性。我们需要补充上可能出现「误差」的地方,以及误差对结果的影响。

  先回答一下几何平均。这里做的几何平均只是简单的将最高值360和最低值67相乘,然后开平方根,这是我做估算时候的一个习惯,目的是保证估算结论与实际值没有数量级级别的误差。我在估算中进行的取值都比较随意,模拟考场上,在没有时间和能力采用任何参考资料或是实地调查的情况进行的简单估算,主要体现思路。优点是可能只需要几分钟就能得到结果,但一般仅能保证数量级不出偏差,与实际数据可能有两三倍的偏差也很正常。

  此类问题是可以通过训练找到方法等。通过思考此类问题,对于锻炼思维的开阔性,有不错的帮助。

  后可以计算出他的车厢内容积,再抛去车厢内车顶向内凹陷的距离及车座位仪表盘扶手之后

  如果让你来估算「北京某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?」你的思路是什么?

  ,分别从两个角度展开。一是先从宏观层面,由上层往下推。二是由某个点横向切入,反推上去。

  二是看煎饼店的购买人数,但是在这里这个方面不好入手,因为要先考虑人均购买,以及每日人流量,很难统计。

  我补充一点想法:可否通过面饼,薄脆,甚至是甜面酱的每个月的消耗情况A。除去每个煎饼消耗的原材料B来算。因为摊主购买原材料这个数据是要走账的,且容易获得的。

  我之所以看了楼下的依然做了回答,主要是我认为煎饼摊存在价值是一个很难估算的东西,这种联系到商业利润的东西如果能精准估算,也就不会存在什么倒闭的公司了。

  当然,如果摊贩愿意配合调查,可以更方便的获得更精确的数据,物料消耗方面,我不太清楚北京的煎饼果子是怎么样的,杭州的煎饼果子是有加鸡蛋的,想来,统计鸡蛋的采购数量应该会比统计面粉甜面酱的消耗要方便和精确不少

  ,拿两次推测得到的结果进行对比,如果相差在一定的范围内。那么我们认为这个结论是可以信任的。

  需要被考察者在有限的时间,有限的资源的情况下,对问题进行分析,最终得出一个经得起推敲的答案。

  一是看煎饼摊的生产数量,作为即时产品,较少出现库存现象,基本认为,生产等于销售。

  比如说第一个top up,你凭什么知道特斯拉是那个数据?以及,你如何断定丰田占比就20%?这一切的假设只要有一个不成立就完犊子。

  Earon,微信公众号:earonpm,人人都是产品经理专栏作家。爱码字、喜欢尝试新事物、产品路上刚起步的新人,关注移动产品。怀谦卑之心,渴望交流之中共同成长。

  得到75万,80万的这两个数字,差距在一定的范围内,则认为这个数据是可以取信的。

  「费米问题」又被称作理科生的脑筋急转弯。这里附上来自马里兰州大学的费米问题库。

  假定一个人在北京的生活成本为每天200元,煎饼5元一个,去掉物料成本后的毛利润3元。那么,平均每天最少售出67个煎饼才能维持煎饼摊的存在。

  2.在对特斯拉进行采样时,若取样地点是「特斯拉充电桩」附近,同样也会造成数据偏高的情况。

  由此可以得出,要维持煎饼摊的存在,煎饼摊的毛利润(不计人力成本)应当大于等于一个人在北京的生活成本。

  在产品和市场的面试或者工作中,我们常常会遇到对于对某项指标的估算问题。有些是对某个市场的估算,有些是对行业未来预测。

  节假日的销售时间会有所推迟,但考虑到胡同口的煎饼摊销售对象主要是附近居民,节假日的早餐需求应当与工作日相仿,不再另行计算。

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  正如这段引用所说,「费米问题」能够锻炼一个人的多方位思考分析能力。你不但需要有不错的思维逻辑,同时需要有较为广泛的知识面涉及。所以在面试中,Fermi Problem往往能间接反映出一个人的综合素质。