你真的会做决策么？
摘要: 有人会说，那肯定看结果。结果好的决策一定是好决策，而结果很糟糕的决策，还能好到哪里去？。你真的会做决......
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济南SEO外包公司 上海哪里有ap课程辅导 读美国AP课程哪个培训机构好 济南seo的优化 济南撩码网站seo 合肥撩码seo ib课程假期培训班 alevel英文辅导班 培训班ib 济南撩码科技SEO分析 有人会说，那肯定看结果。结果好的决策一定是好决策，而结果很糟糕的决策，还能好到哪里去？ 。 你真的会做决策么？ 比如有A和B两个选择，A的成功率是70%，B的成功率是7%，那么你选择了A，但是这次因为运气的原因，触发了倒霉的30%失败率，你会说你选择错了么？ 而另一个人什么都不懂，随机选择了B选项，运气爆发，碰上了7%的小概率成功了，那么你会说这个人决策优秀么？ 我想你肯定会说，当然是足够的信息量，还有足够正确的推理逻辑，越多的信息意味着你知道不同决策之间的区别，而正确的推理路基意味着你能判断决策的优劣。 首先，收集信息本身是有代价的，特别是时间的代价，而留给你做决策的时间很有限，整个决策就是一场和时间的赛跑。 而且就算拥有足够的信息，我们人脑不是计算机，也未必真的能够处理一个决策背后的庞大信息量。 其实也不是，最近越来越多研究表明，进化带给我们的直觉——或者说“熟悉的感觉”背后的计算量，远比我们用理智自己分析的计算量来的大，来的精准。 做完决策以后，结果并不一定让你满意，一方面是因为这个世界是一个概率的世界，就算99%成功的决策，依然留有1%的意外，让你无奈。 比如著名的麦穗法则源头的故事——苏格拉底带着三个学生来到一片麦田，让他们选一根，而且只能选一根麦穗，看谁选的最大。 第一个人很快看到一只又大又漂亮的，摘下以后越往前走，发现还有更多更好更大的，于是遗憾了走完了全程。 第二个人吸取了教训，每当要摘的时候，总是提醒自己后面还有更好的，不知不觉走到了终点，却一支麦穗都没摘到，只好遗憾走完了全程。 而第三个就比较机智了，前1/3路程观察，把麦穗分层，最大多大，中间多大，最小多大，中间2/3验证前面的分层逻辑，最后1/3路上，只要看到达到他分层里最大一层的，就选择摘下来。 而麦穗法则就是告诉你，前37%的选择里，不要选，只去判断，做样本，然后到了后63%里，只要遇到前面样本里符合你标准的，立马下手。 选择里，其实并没有所谓的最优，最优选项永远只存在于想象之中，我们能做的，只有找到那个让自己“满意”的选择而已。 而信息充分，时间维度上却容易后悔时，就把收集信息和决策的过程给拆分了，给自己制定一个区间，什么时候收集信息，什么时候验证信息，什么时候做出决策，这样才不后悔?! 所以，既然决策中，信息不完备是常态，那么面对这个局限去做一个让自己满意的决策，也许是一个做决策的最佳决策了吧！ 
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