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筛选结果(155 个模型)
5W1H
5W1H
六个问题理清事情:What何事、Why为何、Who何人、When何时、Where何地、How如何,全面分析问题。
AARRR漏斗
AARRR Funnel
用户增长的五个环节:获取→激活→留存→收入→推荐,每个环节优化提升整体增长。
北极星指标
North Star Metric
一个指标指引方向:找到最能体现产品核心价值的单一指标,全公司围绕它努力。
同期群分析
Cohort Analysis
按共同特征分组追踪:把用户按注册时间或其他特征分组,追踪各组的行为随时间的变化。
A/B测试
A/B Testing
用对照实验比较两个版本:将用户随机分为两组,分别使用A和B版本,用数据判断哪个更好。
留存曲线
Retention Curve
用户留存随时间变化的曲线:新用户在一定时间后仍活跃的比例,是衡量产品粘性和增长质量的核心指标。
复利
Compounding
利息生利息,增长在时间维度上呈指数级加速——第八大奇迹。关键不是利率多高,而是时间多长和永不中断。
概率思维
Probabilistic Thinking
世界是不确定的,用概率而非「必然/不可能」来估计结果,并据此决策——不追求正确,追求概率上占优。
贝叶斯更新
Bayesian Updating
新证据出现时,用先验概率 × 证据似然度来理性更新信念,而非全盘推翻或固守。
回归均值(均值回归)
Regression to the Mean
极端表现之后通常会回到平均水平——不是因为你做了什么,而是因为极端值本来就不可持续。
大数定律(大数法则)
Law of Large Numbers
样本量越大,统计结果越接近真实概率——抛 10 次硬币可能 8 次正面,但抛 10000 次会接近 50%。
中心极限定理
Central Limit Theorem
无论原始分布是什么形状,大量独立随机变量的和/均值会趋近于正态分布——这是统计推断的基石。
贝叶斯推理
Bayesian Inference
用新证据更新信念:先有初始判断,看到新证据后,按贝叶斯公式更新概率。
肥尾效应
Fat Tail Effect
极端事件比正态分布预测的更常见:概率分布的尾部比正态分布更'肥',黑天鹅频发。
均值回归
Mean Reversion
极端之后会回归平均:表现远超或远低于平均的,后续往往会向平均水平靠拢。
72法则
Rule of 72
快速估算复利翻倍时间:用72除以年化收益率,得到资金翻倍大约需要的年数。
幂律分布
Power Law Distribution
少数占大多数:分布高度不均,少数个体占据大部分资源,如财富分布、城市规模、网站流量。
小世界网络
Small-World Network
既有局部聚集又有短路径:大多数连接是局部的,少数长连接大幅缩短任意两点的距离。
因果推断
Causal Inference
从数据中推断因果关系:用随机实验、自然实验、匹配等方法,区分相关和因果。
回归分析
Regression Analysis
用变量预测另一个变量:建立自变量和因变量之间的数学关系,用于预测和解释。