（一）

近日，浑水披露的一份匿名的89页做空瑞幸咖啡的报告堪称质疑的典范。这份报告从结论来说，用89页论述了一个众所周知的废话：瑞幸是不能赚钱的。

但是这个废话是需要论证的。

特别是在瑞幸咖啡已经在美国证监会公布了2019年Q4业绩快报，其中提到瑞幸咖啡的单店已经开始盈利了。瑞幸公司管理层是拥有最多的内部信息，他公布了多个维度的内部信息和分析支持了“瑞信咖啡单店开始盈利”的结论，审计师E&Y没有反对，美国证监会也没有反对。瑞幸咖啡已经完成了他的举证义务。

现在轮到质疑的人完成他的举证义务了。

套用陈铭说的话，你要承担反对方的责任，不是简单的挑刺。反对是需要论证的。

如果只是一个吃瓜群众，只要知道上面这句话，再等等看瑞幸咖啡官方的回应就能继续吃瓜了。但是作为一个被疫情死死按在家里的人，我来拆解了这89页报告，再锻炼下我们论证分析的能力。 Read more

到处都在说大数据，其实大部分说的只是古老的概念。特别是数据分析用的东西，目前还没一个跟大数据搭得上边的。

大数据，首先得够大。

大数据，最重要的一个词就是“大”。要多大才算大数据呢？Google定义为超越普通电脑处理能力的数据量才是大数据。若以纯文本形式储存这些数据，至少得是1T以上才够的上入门。

而很多时候我们碰到的数据量，远远还谈不到“大数据”的门槛。现在很多行业说到的“大数据”是啥概念？

例如所谓“大数据”应用于审计：几百万笔交易记录明细导出来，通过一些条件筛选识别一些有风险的交易来检查。拜托，这1G的数据量，个人电脑卡个20分钟绝对给你筛选出来，也不是什么高频实时需求，这就是最古典的数据分析方法。不要把一个（或者若干个）excel文件就能处理的数据就叫做大数据，谢谢。

数据和算法同样重要。

处理大数据需要有巧妙的算法。“豆瓣FM”是第一个推出音乐推荐的豆瓣猜。它根据个人和其他虾米用户听歌的记录进行分析，智能推荐你可能喜欢的歌。这个推荐算法的背后是多元线性的距离公式：寻找在多元空间中距离最近的人/歌。这公式讲起来很简单，也就是高中的解析几何的难度。可是这算法的计算复杂度是N(O2)，当只有3个人 + 3首歌的时候可以秒算，而当人和歌的数量急剧增长的时候，这算法需要的计算量呈几何增长。

好了，你知道了这个算法了，你可以写出一个新的电台软件了。可以吗？No.

你要有数据积淀。

Rubbish in, rubish out. 这是数据分析的第0条原则。就像大部分的互联网产品死在了第一步：冷启动。一个新用户出现在你面前，也是一个空白的profile。第一首歌你想推荐哪首？只能去金曲榜或者播放榜找排名。结果就是对于每个新用户，你只能来来回回推荐那么几首歌。算法再跑，这个数据池子亦是空空空空如也。

有了数据还要要重视数据清洗。

不要以为，每个数据集都长得整整齐齐。能长得整整齐齐的那些数据，分析老早就做完了，或者说，这些数据集在生产的时候，已经为了分析的目的而清理好了。实际中碰到的数据常常各种混乱。就算是最结构化的数据集，只要输入端/采集端来源是多个来源，就一定会出问题。不要问我为什么，填过多少坑。在使用这对数据集之前，可能需要化大量的时间对一条条记录做人工或半自动的预处理。这个时间，比实际运算的时候要大10倍。

知乎用户“清夜”曾吐槽过，处理过一段类似于这种“北京丨海淀”数据，需要将这个数据分成“北京”和“海淀”这样的字段。结果不管用什么办法，计算机都无法识别这个“丨”的分隔符，导致分词失败。他把所有的方法全都试了一遍全都不行，甚至换浏览器和电脑。最后灵光一现，通过反查Unicode编码发现，这个分隔符根本就不是电脑键盘上打出来的这个“|”，也不是全角半角的区别，而是一个拼音为gǔn的汉字……留下风中凌乱的作者。

最后总结一句，普通人距离“大数据”，是天和地的距离。还是脚踏实地从数据治理开始做起。从业务流程梳理入手，结构化体系化地生产或者采集数据，用效益成本平衡的指导原则对原始数据进行必要的审核，用90%的时间进行数据清洗，最后才用10%的时间跑算法。

有时候学习一些新东西，花了好长时间看书练习，还是觉得效果不好，没有吃透。花的时间和精力也不少，浑浑噩噩地，进步却没多少。工作也是，加班加班加班，看项目看项目看项目，像反复玩无限关卡的游戏一样，打完一关又一关，每次只是收获了一句“恭喜过关，请准备下一关”，连打游戏的技巧都没有提高。

TVB剧《爱回家》里有一段很有意思。爷爷批评学渣金城安，怎么这么笨老是学不会。金城安说人各有长处，只不过恰好有人的长处是考试，而他的长处是玩游戏罢了。为了证明这一点，他提出要跟学霸熊心如比试玩游戏。金城安挑了一个他最近玩了好几百小时的游戏，而熊心如从来没有玩过这个游戏，她只有一个晚上的时间可以用来熟悉游戏。

第二天，在全家人的见证下，金城安和熊心如开始了正式的比赛。经过激烈的比拼，出乎意料的是熊心如竟然赢了。熊心如是怎么做到的呢，她利用一个晚上的时间，上网查了各种攻略，记忆并计算一下背后的技术参数，然后再练习下几个有用的操作动作。最后的结果，一个晚上的聪明努力，胜过了几百个小时反复的重复。

连续剧中虽然有夸张的成分，但不可以否认的是，有些人在游戏上确实很有天分。顶尖选手比赛是神仙打架，绝大多数人玩游戏只是低水平地重复斗蛐蛐。所谓“天分”其实也不是完全神秘不可言的，归根结底是游戏中的即时判断——即时判断不同战术的优劣并做出决断。有时候说“大局观”和“预判”，都是基于对游戏规则和对手心理的深入理解，建立了科学的决策评价体系的结果。

做啥事情如果不带着点目的和方法，那跟咸鱼没啥区别。

人类知识的来源是什么，人类做判断和预测的准确性如何得到提高？

一个人在某个领域已经干了几十年，我们会说他见多识广经验丰富。但是年限并不保证他成为该领域的专家。有很多老一辈的人，在厂房里干了一辈子，也摸了一辈子的车床，最后只是熟悉特定品牌的车床的操作；一个年轻人很聪明，很快能把握事情的关键，举一反三，但是他见过的世面不够多，常有他想不到的事情，或者不知道“还有这种操作”。

人的知识来源于对外界事物的认知，我称之为纯粹经验。知识也需要人类理智的加工，这种加工方法的存在不依赖于外界事物的具体表现形式，应当是先天自洽且自明的，我称之为纯粹逻辑。

人的逻辑理性是很懒惰的，最擅长处理的是相似性，而不是逻辑的确定性和完备性。例如：某个罕见病的初诊结果的准确率可以达到95%，如果有人初诊结果为阳性，请问他真实得了这个的病的概率是多少？可以稍微思考下再看结论。

那些回答95%的同学，请回去重修概率论，特别是贝叶斯后验概率的章节。

得病的概率近似于初诊准确率的前提假设，是该病的发病率接近为50%，或者我们没有充分的数据支撑该病的发病率显著低于或者高于50%。而一个“罕见病”是不可能有这么高的发病率的。如果脑海里反应得出是贝叶斯概率，那么很快就能发现缺少了发病率这个关键参数。所以确定正确科学的分析框架，是这个问题的关键。

形式逻辑还原法

如何确定这个分析框架呢，我称之为形式逻辑还原法。首先保持一种严谨分析的怀疑主义态度，日常碰到的结论和推理都不会天然绝对的正确，都有其成立的假设和前提条件。还原法的本质就是仔细分析每个结论和推理的逻辑过程，将推理拆分成形式逻辑和前提假设两个部分。其中形式逻辑就是先天自明的绝对正确的部分，其推理的过程不取决于任何现实情形的是与否，它的正确性已无法再质疑（比如矛盾律，同一律等形式逻辑）。剩下的前提假设就是需要做判断：现实情形是否跟前提假设一致？

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最近翻了好多经典的《管理会计》的书，并不是很满意。管理会计从概念来讲，应该是普遍适用所有类型的企业的。但落实到具体操作的层面，经典的方法和工具都是针对制造型企业的，比如成本/利润中心、作业成本法、资本预算管理、平衡记分卡、ERP信息系统……

投资企业用起这些工具，总是有生搬硬套的感觉。复杂的标准成本、制造成本、成本计划，实时成本，投资型企业基本不关心。拿这些工具来衡量项目投资的成本，基本就是一个黑人脸问号。前几年龙湖地产推行ABC（作业成本法），变革地产开发项目的成本核算，实现地产项目的精确核算。但是后来也没听说做出什么成果，因为ABC强调的是企业内部流程作业产生的间接费用的合理分摊。可对于地产开发，企业内部流程产生的间接费用是很少的，绝大多数都是单个项目的直接材料、开发和财务费用。具体到单个项目中间确实有很多成本分摊的问题，比如单个项目里有不同类型的物业（商业、高层住宅、别墅、办公、酒店、零售、公共设施……），同一种物业类型之间也有差异（一楼零售和顶楼零售；小区中心面朝花园的住宅和小区边上的住宅；朝南或朝北的住宅……）。在设计的时候，减少高层住宅增加别墅，可能导致总销售面积下降，但平均单价可能上涨。至于上涨多少，需要合理核算高层住宅和别墅的“成本价”，带来公共设施分摊的问题。但这些差异的驱动要素是房产项目的设计、定位和销售，不是实际开发活动的作业单元。所以ABC自然水土不服了。

要找到适合投资企业适用的管理会计，关键时看投资企业的核心业务活动是什么。以下可作为投资型企业的管理会计框架。

顶层设计是资产配置。每个投资项目需要被赋予额外的属性：(1) 资产类别：股票、固收、大宗商品、另类；(2) 地区、币种；(3) 流动性和期限；(4) 风险和波动率；(5) 资金和额度占用；(6) 收益水平。

中层为每个投资项目的管理，可分为投前和投后。(1) 投资决策分析框架，如DCF，IRR等，及其所需的信息。(2) 核算方法，与会计准则的异同，需要和投资决策分析框架一致。(3) 投后评价和项目团队绩效考核：对决策分析框架里的财务信息进行实时更新，不同版本之间的变化和比较。采用龙卷风模型衡量投资项目的绩效，不停地回顾，寻找投资项目价值变动的动因。不能采用瀑布模型，投前阶段结束就扔到持有阶段，持有阶段结束扔到处置阶段，泾渭分明无法实现项目的合理评估。(4) 内控矩阵建立，对不同投资项目进行风险评估，客制化管控的方式，松紧结合。

底层结构为信息系统。主要作用不是传递信息，而是消除歧义，并保持灵活性。投资企业的问题是信息过载而非信息不足。

秋天的晚上，下着中雨。打着伞走过一座小桥，桥底是一条浅浅的河，看不到水花，也听不见水流，但能隐隐感觉到整条河缓缓向北在移动。岸边芦苇丛摇曳，没有石头的堤坝，草地以缓坡斜插入水里，从岸边退后三米之外是石楠和柳树。若无人的荒芜，又若有意的娴静。

这是我第一次来到顾村所见的光景。所过的桥，叫做荻泾桥，桥下的河，叫做荻泾。

顾村荻泾

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William James（1842-1910），美国哲学家，对待宗教（特别是基督教）的态度是“宁可信其有”的实用主义。这样的主义与其说是一种哲学，毋宁说是一种世俗化的处事方法。例如休谟的一方面在象牙塔中秉持绝对严格的怀疑主义，但他不会将这种严格怀疑主义带入世俗的人情往来之中。实用主义不理会休谟严谨那一面的，实用主义并不算得上真正系统的哲学。

James说人应该诚实（Veracity）。所谓“诚”，包括同样重要的两方面，相信真理和避免错误。怀疑主义便错误地把避免错误的方面扩大了，而忽略了“相信真理”的方面。如果在不确定的情况下，我们了解到一种可能的解释，那么我相信这种解释就存在相信真理的可能性；如果什么都不相信，则完全不可能触碰到真理了。所以人面对一种解释，只要不存在明确的反对证据，那么应当选择相信它。适用到宗教的语义下，虽然基督教对世界的解释无法证明也无法证伪，那么一个人应当接受基督教，因为至少存在基督教是真理的可能性。

罗素的两条反驳甚为精彩，都是通过Veracity的原则推论出荒谬或者矛盾的结论。第一个例子说你想要找一个叫做“Ebeneze Wilkes Smith”的人，但你又不知道他长什么样，按照Veracity原则你应当相信第一个遇到的陌生人就是他，因为这样至少还有认对人的可能性，相比否定所有人更接近真理，而这种做法显然是荒谬的。第二个例子说的是如果不是单一的宗教占统治地位的地方，比如中国的一个人，面对儒家道家佛教基督教回教，应当要选择相信哪一种呢？这5种宗教中最多只能一种是真理，那么相信其中一种宗教，就意味着有1/5的可能相信真理，而有4/5的可能性选择了错误，这就和“相信真理和避免错误是同样重要的两方面”背道而驰了，没有一种选择能符合Varacity原则了。

既然说到William James，不得不说John Dewey（杜威）。杜威最有名的一名中国学生便是胡适先生了。“多研究些问题，少谈些主义”，这样的实用主义虽然没有在中国大陆开花结果。但是中国儒家的经世济国的思想其实跟实用主义的理念殊途同归。中国人一直都是实用主义的践行者。