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  • 选择价值

    万次阅读 2018-01-31 21:31:54
    价值的心理物理学 会使人们在获利概率大时选择规避风险,损失概率大时选择冒险。 人过于重视确定的事情和不可能发生的事,决策问题可用多种关于不同偏好的方式来描述或建构。 决策 规范性分析设计理性的本质和...

    价值的心理物理学

    会使人们在获利概率大时选择规避风险,损失概率大时选择冒险。

    人过于重视确定的事情和不可能发生的事,决策问题可用多种关于不同偏好的方式来描述或建构。

    决策

    规范性分析设计理性的本质和决策制定中的逻辑,描述性分析设计人们真实的观念和偏好,规范性和描述性考虑问题间的对峙就是判断和决策的主要内容

    决定什么是最重要的事

    5年内,你现在做的80%的事不会有结果,那只是无用功

    选择的力量,为选择而努力

    投资项目、项目所需要的指示

    90%的人购买电视
    
    10%的人购买书
    

    大部分人思考贷款、工作,而不是怎么去赚钱

    来源张永光的博客

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  • 价值选择到重构思维模型

    千次阅读 2018-07-29 02:08:57
    维基百科的是这样定义的:价值观是一种处理事情判断对错、做选择取舍时的标准。 价值观有以下特点: 价值观会指引一个人去从事某些行为,比如认为人的生命是神圣的人就会反对安乐死,崇尚自由选择的人就认为堕胎...

    今天,我想谈谈价值观思维模型,这可能是我们平时很少思考,但是却深刻影响着我们的行为和思想的东西,这些概念比较抽象,讲得不好请还望批评指正。

     

    1、什么是价值观?

    维基百科的是这样定义的:价值观是一种处理事情判断对错、做选择取舍时的标准。

    价值观有以下特点:

    • 价值观会指引一个人去从事某些行为,比如认为人的生命是神圣的人就会反对安乐死,崇尚自由选择的人就认为堕胎无罪;

    • 价值观具有客观存在性,不管你承不承认,价值观都存在;

    • 价值观具有主观选择性,每个人认可的价值观有对应排序,比如那句耳熟能详的“生命诚可贵,爱情价更高,若为自由故,两者皆可抛”讲的就是价值观排序;

    • 价值观具有稳定性和持久性,在特定的时间、地点、条件下,人们的价值观总是相对稳定和持久的;

    • 价值观也具有可变性,随着年龄、阅历的增长或经历过重大变故,个人的价值观也可能会发生变化;

    • 价值观具有历史性和选择性,在不同时代、不同社会生活环境中形成的价值观是不同的,比如当代青年和民国时代的青年所信仰的价值观整体上就相去甚远。

    《学会提问》这本书中列举了一些常见的价值观,让我们从中选择出一些自己认可的价值观,然后按照重要程度进行排序(在内心问自己:在A和B面临冲突时,你会选哪个?你选的那个在你看来就更重要)。

    如果国家征兵让我去殖民非洲(当然这是不可能的,非洲的兄弟不要慌:),在面临爱国还是坚持正义的抉择时,如果你选择的是正义,那就不会响应号召入伍,甚至会对这种行为强烈谴责;如果你选择的是爱国,那很有可能弃笔从戎、远走他乡。别觉得我在开玩笑,想想二战时候的日本人入侵我华,难道不正是爱国主义压过正义之心的案例吗?

    基于你选择的价值观,你的行为、观点都会受此影响,当你和某人认可的价值观相同时,你会认可他的行为、观点(想想你为什么在朋友圈转发文章);相反,当你和某人认可的价值观不同时,稍微理性可能会说,我对你的行为、观点持保留态度,性格暴躁可能会直接开撕了。

     

    2、什么是思维模型?

    这个目前还没有一个明确的定义,我理解为:思维模型就是你看待世界的方式。

    比如著名投资大师、巴菲特的好基友查理·芒格使用的就是多元思维模型,他提倡要不断学习众多学科的知识来形成一个思维模型的复式框架。

    硅谷钢铁侠马斯克是第一性原理的代表人物,而第一性原理就是找到问题最开始的起点,即“元起点”或者“元问题”,只有弄清楚了问题的根源才会做出颠覆式的创新。想想马斯克创建的一系列公司:新能源汽车公司Tesla、太空探索公司SpaceX、新能源发电公司SolarCity、地下隧道传输公司Boring、脑机融合公司Neuralink、在线支付公司PayPal,这些公司都是致力于解决人类最根本的生存问题,相较而言为马斯克带来第一桶金的PayPal反而更靠谱一些,马老师将这个思维模型运用地如此炉火纯青,作为吃瓜群众,我只想双击666。

    混沌大学的李善友,逻辑思维的罗振宇,兜售的就是思维模型(感兴趣可以去看看李教授的公开课和罗胖对上面两个思维模型的介绍)。

    「长久以来,我坚信存在某个系统——几乎所有聪明人都能掌握的系统,它比绝大多数人用的系统管用。你需要的是在你的头脑里形成一种思维模型的复式框架。有了那个系统之后,你就能逐渐提高对事物的认识。」——查理·芒格

     

    3、价值观和思维模型有什么关系?

    你在运用思维模型看待世界的过程中,不可避免的会将价值观注入其中,思维模型的输出也就是你得出的观点或结论。

    《学会提问》中关于价值观冲突举了这样一个例子:

    “我们不应该允许消遣用的药品合法化,非法的药品引起了太多的街道暴力和其他犯罪行为。”

    这段话的结论是不应该允许消遣用的药品合法化;论据是非法的药品引起了太多的街道暴力和其他犯罪行为。乍一看,该论据是可以支持结论的,但实际上除了这个显性的论据,作者还将自己的价值观假设注入了其中,也就是认为“公众安全比选择自由更重要”

    如果你认可作者的价值观假设,你就会认可他的结论;反之,你需要的对作者的结论保持警惕和怀疑,这是因为提出这个论证的人希望能引导你自己作出这个论证(优秀的作者、演说家、辩手都具备这种说服别人的能力,他们就像是魔术师,使用的各种技巧来诱导我们)。

     

    4、如何改善我们的思维模型?

    最后,来谈谈如何改善我们的思维模型,我认为好的思维模型产生的结论或观点应该是普适性的、严谨的、令人信服的,每个人在成长过程中都会形成不同的思维模型,显性反映在大脑神经元连接的复杂程度上,学过高中生物的都知道:养成习惯就是大脑神经元之间建立突触的过程,我们的大脑结构和爱因斯坦的大脑结构大相径庭,而这也是人与人之间产生差异的根源。

    运用批判性思维模型可以对其他思维模型进行改善,因此可以称批判性思维是一种”元思维模型“。维基百科上对批判性思维的定义非常抽象,大家可以理解为:不轻信、不传谣、抛弃偏见、理性思考

    查理·芒格曾说过:一个人如果掌握100个思维模型,你就可以比别人更聪明。大师们的劝戒犹在耳畔,吾辈唯有奋勇向前。

    「我们认为批判性思考是一种有目的而自律的判断,并对判断的基础就证据、概念、方法学、标准厘定、背景因素层面加以诠释、分析、评估、推理与解释……有理想批判性思考能力的人凡事习惯追根究底,认知务求全面周到,判断必出于理据,心胸保持开放,态度保有弹性,评价必求公正,能坦然面对主观偏见,判断必求谨慎,且必要时愿意重新思量,对争议点清楚了解,处理复杂事物有条不紊,收集相关资料勤奋不懈,选取标准务求合理,专注于探索问题,而且在该问题该环境许可的情况下坚持寻求最精确的结果。」——维基百科

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  • 这一节是使用聚类算法来对公司客户价值进行判断和分析。 提到聚类算法,大家应该都会想到是K-means。这是比较简单和经典的一种聚类算法。 k-means聚类算法的原理比较简单,实现也容易,可以直接调用python的sklearn...

    这一节是使用聚类算法来对公司客户价值进行判断和分析。

    提到聚类算法,大家应该都会想到是K-means。这是比较简单和经典的一种聚类算法。

    k-means聚类算法的原理比较简单,实现也容易,可以直接调用python的sklearn包中封装好的函数实现。

    这部分主要记录如何将聚类算法与显示案例应用联系起来判断和分析。


    对于这个项目的实现,在已知客户相关数据的情况下,需要发掘出忠实客户数据。实现的方法为:

    1. 整理好相关数据,把非必要特征去除

    2. 选择实现的算法

    3. 构建模型

    4. 绘图分析

    关键在于第三步和第四步。

    K-means聚类算法与分类算法都研究事物之间的划分,但是最大的区别在于,聚类是指在不确定类别的情况下对客户群体进行划分,而分类是已经有具体的类别标签。

    K-mean算法的步骤具体为:

    1. 将数据分为k个非空子集
    2. 计算每个类中心点(k-means<centroid>中心点是所有点的average),记为seed point
    3. 将每个object聚类到最近seed point
    4. 返回2,当聚类结果不再变化的时候stop

    概括起来就是,首先随机初始化聚类中心,然后计算事物到各个聚类中心的距离,选择距离最小的进行聚类;再计算新的聚类中心重新调整,重复以上步骤,直到聚类中心不再发生变化。

    下面通过与项目结合起来看。

    现在公司有以下的数据:


    包括客户的年龄,平均每次消费金额和平均消费周期,消费周期为0的表示只来过一次。

    现在想要寻找公司客户的潜在价值,比如设定为VIP客户/普通客户等,分析客户的分类以及特点,以便于对VIP等有更大价值的客户进行更加细节的推广,思考公司的战略决策等。

    下面通过聚类分析客户价值:

    # 通过聚类分析客户价值
    import pandas as pda
    import numpy as npy
    import matplotlib.pylab as pyl
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    fname = "XX/company.csv"
    dataf = pda.read_csv(fname, encoding="GBK")
    x = dataf.as_matrix()
    kms = KMeans(n_clusters=3)
    y = kms.fit_predict(x)
    print(y)

    这里得到聚类的结果,n_clusters的值表示k的值,也就是想要最后分成几类。

    下面通过作图来分析客户价值:

    # 年龄-消费金额图,消费时间-消费金额图,年龄-消费时间图
    for i in range(0, len(y)):
        if(y[i] == 0):
            print(str(i)+"大众客户")
            pyl.subplot(2, 3, 1)
            # 年龄-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "*r")
            pyl.subplot(2, 3, 2)
            # 消费时间-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "*r")
            pyl.subplot(2, 3, 3)
            # 年龄-消费时间图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), "*r")
        elif(y[i] == 1):
            print(str(i)+"超级VIP客户")
            pyl.subplot(2, 3, 1)
            # 年龄-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "sy")
            pyl.subplot(2, 3, 2)
            # 消费时间-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "sy")
            pyl.subplot(2, 3, 3)
            # 年龄-消费时间图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), "sy")
        elif(y[i]==2):
            print(str(i)+"VIP客户")
            pyl.subplot(2, 3, 1)
            # 年龄-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "pb")
            pyl.subplot(2, 3, 2)
            # 消费时间-消费金额图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 1:2].as_matrix(), "pb")
            pyl.subplot(2, 3, 3)
            # 年龄-消费时间图
            pyl.plot(dataf.iloc[i:i+1, 0:1].as_matrix(), dataf.iloc[i:i+1, 2:3].as_matrix(), "pb")
    pyl.show()
    





    这里图片得出有点问题,就没有贴上来,大家可以自己试一试,可以分析得出 年龄与消费时间的关系并不明显。并且可以分析后定义第一类为普通用户,第二类为超级VIP用户,第三类为VIP用户。

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  • 美丽公主之死,价值判断

    千次阅读 2009-03-05 09:34:00
    领导学EMBA回来,很有成就一般的给大家显了一下EMBA的课堂讨论题,一个所谓的价值判断题,题目的内容如下: 很久很久以前,在一个古老的王国里住着一位美丽又年轻的 公主 ,这位公主刚结婚不久,她的丈夫是一个有钱又...

     

         领导学EMBA回来,很有成就一般的给大家显了一下EMBA的课堂讨论题,一个所谓的价值观判断题,题目的内容如下:
      
         很久很久以前,在一个古老的王国里住着一位美丽又年轻的 公主 ,这位公主刚结婚不久,她的丈夫是一个有钱又有势的王子 ,婚后他们就住在漂亮的宫殿里,可是年轻的公主却不知足,每当他的丈夫长途跋涉到邻近国家去时,她便无所事事的呆坐着,她觉得很孤单、渐渐的就变得很不快乐,有一天,当她独自一人在御花园散心的时候,一个英俊的浪子从森林里跑了进来,浪子看到美丽公主,很快的就博取了他的芳心,并且把她带走。
      享受一天的欢乐时光后,年轻的公主便遭到浪子冷酷无情的抛弃、这时,她才发现唯有通过邪恶男巫管辖的森林才能回到宫殿去。
      公主害怕独自一个人走进森林,因此便去找她聪明能干的干爹帮忙,她把自己的困境一五一十的告诉干爹,同时恳求他的宽恕;公主还恳求干爹在她丈夫回家之前想法子把她送回去,干爹为公主的所作所为感到非常意外和震惊,不但不原谅她还拒绝帮助她。
      公主感到沮丧,但是去意已坚,为了隐瞒身世,她经过一番改装,便去找全国最勇敢的剑客帮忙,听了她凄惨的故事后,剑客答应帮忙,只要公主能付出酬金,可是公主身无分文,哪能付得起酬金?于是剑客就走了!
      美丽的公主举目无亲,再也没有人能帮忙她了,因此他决定自己独自冒险走一趟,他沿者自己最熟悉的小径往前走,眼看就要走出森林时,却被男巫发现,命令火龙把公主吃掉了!


      请问你觉得谁应该位公主的死负责?
    公主、王子、浪子、干爹、男巫、剑客,哪一个是第一、哪一个是第二…请由1 到6按照顺序排列!
    比如给出的结论假如是123456,则表示公主、王子、浪子、干爹、男巫、剑客负的责任依次是第1到第6,同理如果给出的结论是654321,则表示公主、王子、浪子、干爹、男巫、剑客负的责任依次是第6到第1,你给出的结论会是什么?
    为什么? 请发表你的看法! 看看你们的价值观有甚么不同!
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空空如也

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