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按模型性质、应用层次、难度、重要性、来源、人名、公司等维度筛选
👤人名(38 个)
筛选结果(438 个模型)
二八分析法
Pareto Analysis
用80/20法则分析问题:80%的问题由20%的原因导致,通过帕累托图找到关键少数,优先解决。
瓶颈管理
Bottleneck Management
识别和管理系统瓶颈:系统的产出由瓶颈决定,通过识别、挖尽、服从、提升瓶颈来优化系统产出。
增长飞轮
Growth Flywheel
自我强化的增长循环:企业的增长要素形成正向循环,一个要素的增长带动下一个要素,形成自我强化的飞轮。
阿米巴经营
Amoeba Management
把组织分成小独立核算单元:把大企业分成一个个小的独立核算单元(阿米巴),每个单元独立经营、独立核算,培养全员经营意识。
标杆管理
Benchmarking
向最佳实践学习改进:找到行业内外的最佳实践作为标杆,对比差距,学习和改进,持续提升绩效。
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。
幸存者偏差
Survivorship Bias
只看到经过筛选后幸存下来的样本,忽略了被淘汰的沉默大多数,从而得出错误结论。
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%。
凯利公式(凯利准则)
Kelly Criterion
在有正期望值的重复赌局中,最优下注比例是 f* = (bp - q)/b——最大化长期财富增长率,同时避免破产。
蒙特卡洛模拟(蒙特卡罗模拟)
Monte Carlo Simulation
当问题太复杂无法精确求解时,用大量随机抽样来估算概率分布——让计算机帮你「试一万次」。
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。
林迪效应
Lindy Effect
越老的东西越长寿:对于不会自然衰老的事物(如书籍、技术、思想),已经存在的时间越长,预期剩余寿命越长。
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。