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如果分析历史数据能预测未来，那二级市场的技术分析派就一定赚钱了。数据只能在找到方向以后用来优化，而没法用来找到方向。如果算一算就能找到，那别的公司都别创业了，都让你耐克用电脑算完了🐶
猫助: 这个案例特别好，是很需要引以为戒的。 千万别陷入历史数据优化，这基本不具备真正的预测性，忽略突变因素追求大概率的稳妥能导向的只有稳步衰退，如果你没看出来衰退那就是你在吃beta红利，衰退速率低于市场平均增长率。 你看爱马仕还需要新设计推陈出新呢，怎么就轮到短周期商品固步自封了。 渠道也一样，不能因为「这个渠道利润率高」就忘记了任何渠道的覆盖都是有限的。急着把低利润的渠道砍掉，其实有点菜的，渠道量和质少一个都没有规模，但你很难兼得。 以及Donahoe下岗前见过一次，就是过多做抽象事物的精英形象。通常会因为缺乏常识而犯一些统计上看不出来的错误。（个人臆断，不具备参考价值）
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这个策略屡试不爽，就看对方标榜什么就行了，反过来理解
曾工: 做到的不需要宣传，需要宣传的都是没做到的。
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不是所有人都有勇气面对第一性原理给出的真实
陈鲨鱼: 不是所有人都有资格追求「第一性原理」。
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比如反向理解新闻
曾工: 做到的不需要宣传，需要宣传的都是没做到的。
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所以微信有了真的💩的东西，在聊天里炸💩的功能🐶 //@猫助: 说起来很多主打kill time用户量巨大的App就是一个积💨成💩的的地方。
猫助: 有时候我们在一个用户量过大的系统里能研究的真的都是屁大点事。 例如一个行为的取值到底是这么看还是那么看，其实怎么看都不是一个很关键的事，因为这个行为在某个用户的人生里就是无意识的屁大点事。 但因为用户量太大了，一个屁大的事就真的可以累积成一坨屎，有了不轻的分量。 真正重要的问题。我觉得很难在已经运转得当的大系统内研究真正重要的问题。它已经解决掉了对于这个系统来说真正重要的问题，所以他才成为了今天的可运转的系统。 你可以在用户量较小的需求原点研究一些对某些人来说真的很重要的问题。这看起来更像是能做出些什么的起点。
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一种帕累托最优
曾工: 工作量只会转移，不会消失
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