《反脆弱》读书分享

反脆弱AntifragilePart1.什么是反脆弱？01.世界能依不确定性分为两个领域不存在不确定性的秩序领域小部分领域存在不确定性的混乱领域大部分领域物理E=MC2数学1+1=2游戏胜率确定文化传统的就是对的？经济教育支出一定能带来财富增长？社会公务员工作最稳定？不确定性喜好程度厌恶不确定性喜欢确定性中性喜欢不确定性厌恶确定性对不确定性的反应从确定性中受益从不确定性中受损在任何状态下既不受损也不受益从确定性中受损从不确定性中受益喜好领域秩序领域中性混乱领域脆弱性强韧性反脆弱性01.事物关于不确定性有三种不同的性质01.反脆弱性有四种来源可选择性期权持有人通过选择是否行使权力来规避风险，获得收益脆弱性转移金融代理人通过由被代理人承担风险获得风险保障可接受的小错误创业者通过试错来发现成功的道路压力好奇心会因被压抑而增强Part2.反脆弱思维喜欢确定性以优化、标准化为代表忽视偶然带来的低效率风险实例：被优化的道路，车流量在计划内时畅通无阻，在计划外时则效率低下。习惯性干预面对“迫在眉睫”的问题无法顺其自然风险实例：药物虽能缓解病痛，但也可能因过度使用造成人体免疫机能下降。新事物狂热习惯性关注不重要变化忽视真正有价值信息风险实例：电子阅读器使用者容易关注阅读器的功能提升而非提高实际阅读质量02.警惕我们的脆弱性思维脆弱思维让我们我们看不见极端事件的“黑天鹅”02.警惕我们的脆弱性思维02.学会反脆弱思维模式#1.识别领域#2.创造可选择性#4.试错、否定错误选项#3.确认杠铃策略Part3.反脆弱思维应用03.反脆弱时间管理法#1.识别领域Q：照计划办事？A：计划赶不上变化，时间管理在混乱领域内，需要反脆弱思维。#1#3#2#4#2.创造可选择性明确计划的目标，根据目标设置备选计划并随时灵活调整计划。如在坐车参加聚会时出现了意料外的塞车，可以利用塞车的时间进行碎片化阅读。#4.试错、否定错误选项#3.确认杠铃策略计划内有空余时间保证意外事件对计划任务的影响减至最小。另一方面，计划随时根据要事进行调整以适应新的目标、可能性。不断地调整计划适应新的目标可以让计划更忠实的帮助自己完成自己的目标。03.反脆弱投资法#1.识别领域Q：租房还是买房？A：经济决策结果受经济波动影响，决策在混乱领域内，需要反脆弱思维。#1#3#2#4#2.创造可选择性贷款买房后收入的支出和居住地固定，两者均无可选择性。而租房则可以自由选择房源，贷款可用于其它投资，在意外下租房更具可选择性#4.试错、否定错误选项#3.确认杠铃策略租房时，房东涨房租、换房等成本支出相较于终身固定在一个地方是可以接受。另一方面，有更好的房源或要去其他城市时可以随时搬离。租的房子如果有问题可以换；买的房子有问题只能贱卖。03.反脆弱学习法#1.识别领域Q：学习要先定向？A：每个人的天赋不同，学习过程受多种因素相互影响。学习方向的选择需要反脆弱思维。#1#3#2#4#2.创造可选择性确定的学习方向缺乏可选择性，一旦选择错误，可能耗尽半生才能发现半生浪费。虽兴趣尝试学习钻研各种不同的知识技能才可能发现适合自己的领域。#4.试错、否定错误选项#3.确认杠铃策略把感兴趣的技能学好，若最后发现不适合自己也至少有了一门生存技能。在更换学习方向的过程中也许还能找到自己喜欢的领域和工作。不断学习，不断尝试，不怕出错，就有更有可能发现自己的天赋所长。Part4.反脆弱的局限04.反脆弱有其限度维度强度人虽然可以从错误中成长，但需要反思的时间。一个身体强健的人可能意志软弱，而一个身体虚弱的人却可能意志坚强。地球生态系统虽然能承受一定程度的破坏，但对超过其承受力的破坏无能为力。时间收益时间波动04.反脆弱只能在波动中受益跋这是一本“混乱”的书，喜欢“确定性”的读者可能不会喜欢它。但它所围绕的“反脆弱”思考，却能让你从这“混乱”中获益。“反脆弱”不来自概念，不来自结论，它来自不断地思考和试错。希望此PPT的读者，能够从思考和试错中获得“反脆弱”。大数据时代之拥抱处理数据理念的思维变革挖掘数据价值的商业变革面对数据风险的管理变革维克托教授认为大数据时代要关注：3大重要变革010203大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉大数据时代之拥抱首先就要转变处理数据的理念处理数据理念的思维变革01云计算能便宜、有效、高速地的对信息存储、分享和挖掘采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制时代的产物大数据时代的思维变革01更多而是全体数据不是随机样本大数据时代收集与分析全体数据是可行和便宜的小数据时代受制于技术只能收集与分析随机样本大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的“大”非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。穿孔卡片与美国人口普查大数据与乔布斯的癌症治疗Xoom与跨境汇款异常交易报警巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析本章的例子大数据时代的思维变革02更杂而是混杂性不是精确性大数据时代追求大量数据，允许不精确的数据小数据时代因信息量少，对数据精确性更苛刻随着数据量的增加，数据错误率也增加，格式也存在不一致只有5%的数据是结构化且适用传统统计方法，95%的数据是非结构化。只有接受不精确性才能利用这些大量的数据。微软与语料库数据添加无所不包的谷歌翻译系统IBMCandidate计算机翻译项目英国石油公司与无线感应器麻省理工与通货紧缩预测软件Hadoop与VISA的13分钟本章的例子大数据时代的思维变革03更好而是相关关系不是因果关系大数据时代相关关系大放异彩小数据时代相关关系是有用的大数据的核心：建立在相关关系分析基础上的预测。相关关系是：A与B经常一起发生。只要注意到B发生，就能预测A的发生。沃尔玛把蛋挞与飓风用品摆一起FICO能预测个人的行为UPS与汽车修理预测大数据预测早产儿病情美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测幸福感的非线性关系二手车质量预测纽约大型沙井盖爆炸预测本章的例子大数据时代之拥抱其次就要转变数据价值的获取方式挖掘数据价值的商业变革02大数据时代的重要价值在数据深挖掘数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复用大数据时代的商业变革01数据化数据交叉复用一切皆可量化变革的基础一切事物都可量化，变为数据变革的重点由T（技术）转变到I（信息）上数字化：模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码。例：书页的扫描，无法检索内容数据化：把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。例：书变成数据化文本，可检索本章的例子日本的坐姿研究与汽车防盗系统多效地理定位与UPS的最佳行车路径谷歌的数字图书馆Foursquare，让用户推荐喜爱的地方用手机数据预测疾病传播和城市繁荣用微博数据预测股市投资时机睡眠活动数据库与睡眠模式预测GPS感应器，判断环境因素对哮喘病的影响大数据时代的商业变革02价值之不竭的创新取之不尽，用真实价值隐藏在冰山之下数据价值不会随使用次数而减少，可以重复挖掘本章的例子数据的潜在价值主要通过前3种方式释放：01.数据再利用02.重组数据03.可扩展数据04.数据的折旧值05.数据废气06开放数据IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测Hitwise，通过流量判断消费者喜好巴诺与NOOK快照亚马逊，让数据的价值再大一点在线教育课程，找到最合适阅读的帖子移动运营商与数据再利用Facebook，估价从66亿到1040亿谷歌街景与GPS采集大数据时代的商业变革03角色定位思维的三足鼎立数据、技术与本章的例子大数据价值链中主要存在三种公司：01基于数据本身的公司02基于技能的公司03基于思维的公司ITAsoftware与数据授权微软研究中心与再入院率分析VISA&MasterCard与商户推荐埃森哲与无线传感监测系统FlightCaster的大数据思维数据中间商，交通数据处理公司InrixThe-N与电影票房预测苹果，挖出“潜在”的数据价值大数据早期价值来自思维和技术大数据中后期价值必须从数据本身中挖掘大数据时代之拥抱最后就要转变数据风险的应对方式面对数据风险的管理变革03需要新的规章制度应对大数据时代的各种隐忧危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性大数据时代的管理变革01风险一切的隐忧让数据主宰应用得当大数据是合理决策的有力武器应用不当会变成损害民众利益的工具大数据时代，告知与许可、模糊化和匿名化三大隐私保护策略都失效！挣脱大数据的困境，是大数据时代人类共同的战争！面临的风险我们的生活处处受到监视人们可能因为将做而受惩罚我们的隐私被二次利用可怕的数据独裁想象中ＸＸ“苍井老湿”也要受罚？某天朝可实施更高明的和谐？大数据时代的管理变革02掌控的信息管理责任与自由并举可能的3大变革大数据在改变人类生活与思考方式的同时，也在推动