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反对是需要论证的

(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。

附:做空报告原文(百度网盘链接)

链接:https://pan.baidu.com/s/1lJ-EuP28wWviZWD7WN7GTw
提取码:n16q

(二)

在拆解报告之前,我先普及一下瑞幸咖啡烧这么多钱,为什么还能在NASDAQ上市。对瑞幸熟悉的可以直接跳过这一部分。

瑞幸的商业模式可以放在这个框架下来拆解:利润 = (销售单价-成本) * 单店销售量 * 店面数量规模。那么之前烧钱随后如何挣钱?其中成本端简化成一个都放在了括号里了,其实严谨来说应该分为单杯变动成本、店面固定成本、公司固定成本。

  1. 原来销售价格 – 成本是负的,亏钱卖咖啡。瑞幸说,是因为折扣做得多。折扣属于促销市场活动,烧钱主要是为了建设品牌和培养用户习惯。正常价格销售,毛利是正的。
  2. 每个门店开店是有固定的房租人工成本的。为了覆盖这些固定成本,每一杯咖啡都挣钱还不行,每天还要卖足够多的量。
  3. 一直开店,开店,开店。把单店利润反复复制。

不管原来烧过多少钱,只要从近期的某个时候开始,扭亏为盈,越来越盈,那就是好公司。

这个近期,就是2019年Q4。瑞幸在上市公司Q4业绩公告中说,单店已经扭亏了。

具体而言,平均销售价格从上市时候的9元上涨到15元,平均每店每天销售的咖啡杯数从上市时的293杯上涨到493杯。同时,瑞幸的门店也开了4500家。诺你看我的财务报表,主营业务亏损缩减了,这是审计过的哦。按这个增长趋势,瑞幸会挣很多很多钱。各位投资人爸爸,买我吧!

瑞幸一直说自己在烧钱,门店数量快速上升,DAU增加,跟我们的个人感觉是相符的。直至上市的时候也是这副样子。

走在上海的街上,确实看到越来越多瑞幸蓝色的门店,确实有很多朋友同事下载了瑞幸咖啡的APP,也经常收到各种各样的折扣券,这么低的价格真的好划算。亏钱补贴消费者,真是薅资本主义羊毛的良心企业。

质疑瑞幸的文章很多,瑞幸还要亏多久,有没有盈利的一天。

瑞幸就这个态度:你说我过去在亏,我认。但是你说我未来永远会亏,未来都还没来,没人说服的了对方。

然后,在2019年Q4,瑞幸说它单店层面盈利了。

他说,我现在也不亏了。

这就打了很多人的脸。瑞幸这个模式,单店怎么可能盈利呢。

 

(三)

让我们用这样的顺序来学习。列出一句命题,先自己想想,该怎么论证它是真的。然后看看浑水怎么做的。

命题1:瑞幸说全国平均每店每天销售的咖啡493杯,数字偏大了。

错误论证1:做做Market Sizing。对标下星巴克每天能做多少杯,或者对标下其他咖啡品牌的经验。同时用每天营业时间倒推,得到每1分半能卖一杯咖啡。从理论产能极限来看,几乎已经是100%满负荷不停。

错误论证2:我们说瑞幸现在一直在烧钱,唯一的稻草就是NASDAQ的增发。要增发必须给投资者一份过得去的答卷,所以管理层绝对有充分的理由和能力调高这个咖啡销量。他可以简单改下APP数据库里的记录,也可以通过供应商占款再回流的形式做成销售收入……

不完善论证1:我身边就有几个瑞幸咖啡的门店,我去那里看看,每小时平均出多少个订单,然后折算一下。

不完善论证2:我去想办法看看某家门店的收银机统计下,看不了收银系统,看看一天打出的最后一张水单表编号也行,总之都有办法。

以上所有的论证,都有一个共同的缺点:这都只是疑点,不是证据。

  • 星巴克每天只能做300杯那能说明什么,为什么瑞幸不能比星巴克每天多50%?
  • 满负荷100%不停能说明什么,瑞幸门店就是满负荷运营啊,这是他们的竞争优势。
  • 身边这个瑞幸门店或收银机统计一天只能做300杯那能说明什么,你可能去的是偏僻的门店。
  • 管理层有理由和能力调高销量,不等于管理层实际真的已经调高了销量。

所以这些论证方法都不能成立。

让我们来看匿名报告怎么做的。

他首先从瑞幸APP上,一个城市一个城市,把瑞幸的门店名称、位置都抓了出来,做成了一张 Master Data File。

基于这张Master Data File,进行数据汇总,得到如下的汇总结果:截至2019年12月31日,从瑞幸APP上数到4409个门店,分布在53个城市,分成办公楼门店、商场店和其他店的类型。和瑞幸咖啡发的年报上的数据核对:4507家门店,只差了2%。基本上可以保证这个清单的完整性了。

接下来骚操作来了,他对这4409家店按照类型和城市进行了分层抽样,然后派人暗访了981家门店(占总样本的22%),数出每个门店的每天卖了多少杯咖啡——数出来,平均每店每天263杯,比管理层说的495杯少了将近一半。

用统计学和分层抽样,而且抽样率大大超过拥有统计显著性的抽样数。如过按审计方法,基本抽40-100个样本就可以进行统计分析了——解决样本代表性问题。

接着,如何统计订单呢。线下订单看POS机操作多少次,线上订单看纸袋数量——这个统计方式只多不少,解决“外人无法准确判断订单数”的问题。

现场的人数数,同时全程录像,回头第二个人对着视频再数一遍——双人独立复核解决“万一人工数错了呢”的问题。

再强调一遍,反对是要论证的。

同样,反对的反对也是要论证的。

假设其他人要反对这个抽样的样本代表性还是有问题,那么需要明确论证,以上抽取的981家门店,或者抽取的具体天数存在bias,需要同样或者更高强度的统计显著性。

 

(四)

命题2:瑞幸咖啡停止烧钱的补贴之后,就能挣钱了。

错误论证1:很容易想到,很多买瑞幸咖啡的顾客就是存在拉新补贴、折扣券和价格才购买瑞幸的。这些顾客都是价格敏感的顾客,价格上涨后销量肯定下降。

不完善论证1:我的某某朋友说,如果瑞幸咖啡取消这些补贴,肯定不会买瑞幸了。我莫某朋友也这样,我也这样,我认识的人都这样。

看看匿名报告怎么做——“顾客价格敏感的”这句话是要论证的。

瑞幸的年报里找到一个图表,瑞幸把客户按照注册的月份分为一个群组,并跟踪这个群租随后每个月份的留存情况。瑞幸咖啡用来说明,他的用户留存率随着用户注册时间先下降后稳定上涨,如下图,横轴表示用户注册的月份数。

报告把这个图标的横坐标微调了一下,把用户注册月份数改成具体的日历月(比如2019年1月)这样。所以每个群组的线不变,只是简单左右平移到了对应的月份,变成了下图这样:

豁然开朗,有没有。上图究竟是什么杂七杂八的线条啊。

这告诉我们,用户的留存率其实跟用户注册的月份数没有任何关系,只跟日历月有关系。

把交易量的图也平移一下,得到相似的形状:

用户留存率、销售量在2019年2月同时都深深地掉下去了。让我们看2019年2月发生了什么:瑞幸在上市后的19年没有那么狠地推补贴了。但是当瑞幸发现,补贴一取消,销量就猛掉,在2019年3月11日,开启了每周“买7件商品,抽500万现金”的大手笔补贴促销。销量和用户留存率又回来了。

把价格和销量化成二维图标,这就是经济学的价格弹性曲线。没有了补贴,销量就大幅下跌,基本可以论证“顾客是价格敏感的”了。​

这样也避免了“某某朋友觉得”这种个案代表性问题。

 

(五)

让我们看看无效的证据通常有什么样的表现形式。要时时刻刻小心这些陷阱。这些只能做Indicator,但不是Evidence。

1. 用可能性/高概率当成事实。

这事情有发生的可能性,甚至比较高的可能性,但不代表就会发生啊。这是经常会犯的错误。常见的是纯粹因为想不出第二种发生的可能性,而把可能性当成了100%,并推论成了事实。

即使既有足够能力也有充分动机,可能性到事实仍然需要一个惊险的跳跃,那就是实际发生。任何实际发生的事情都会留下各种痕迹,要证实必须找到这样的综合且无可辩驳的痕迹。

错误举例:”我家邻居阳台上晾了一块腊肉,我家猫可以跳过去,把这块肉扯碎扯到地上。我家猫以前也干过这个事情。这次不是你家猫干的还能是谁?”

错误举例:“2015年的Nature论文显示人类有能力在实验室制造病毒,武汉P4实验室又是中国病毒研究的前沿,而且我听说他们实验室管理很混乱,新冠病毒就是人为制造不小心泄露出来的。”

2. 诉之“不合常理”的低概率。

这事情概率太低,怎么可能恰好发生,说明这事情是假的。这属于产生怀疑的前置信号,但不叫证据。有了怀疑的信号,需要干的事情是寻找完整的证据和论证。信号不等于论证。

对任何事情,我可以举出无数不合理的信号。世界其实是充满了偶然。

错误举例:“你不打他,他怎么会打你呢?”

错误举例:“印度学者发现,新冠病毒2019-nCoV的基因序列发现4个独有插入的片段。这在所有其他冠状病毒中都不存在,这在自然界中不太可能是偶然的。新冠病毒是人类制造的。” / “人类这么精密的生命,在自然界通过进化变异是不可能的。人类一定是由某种高等智慧生物制造的。”

3. 以个案代表总体,却不建立个案的统计典型性

用我之前的经历,我朋友的事情,我看过有个代表性案例是怎样的,作为证据。

错误举例:“我有朋友整天不读书,最后做生意,现在有好几套房了,比绝大多数大学生都多吧。读书有啥用。早出来生意场打拼学做生意,比读书更能挣钱。”

错误举例:“报告说平均每家店每天才200多单,他一定是故意挑了流量低的店,或者在流动低的一天去统计的。淮海路百盛3楼的店,周末下午排队时间一刻钟左右,我打工的某工业区,元旦后开了一家,我们40个人的办公室每天贡献至少6杯,这个工业区大概有2000个人上班,并且有越来越多的人加入每天一杯的行列。怎么可能每天200单。”

错误举例:“报告里走访的900家店的清单里有一行:来福士广场店,统计当天是周一。这报告可真聪明,在一个mall里挑了周一,周一你们去逛mall走商场么?动脑子吧。如果这个统计每个店就挑一天,写字楼多挑周四周五,mall多选周一,那就偏差很大了。”

4. 诉诸权威、诉诸多数

某专家是这么说的,很多人都这么说。他们这么说一定有理由,隐含的意思是他们一定掌握了我所暂时不知道的证据,看过我所没看过的案例,才这么说。

错误举例:“同为被国内美股投资者熟知的做空机构——Citron Research香橼研究,也在推特表明同样收到了该报告,但他们在推特表示,他们仍然看多瑞幸。美国拥有成熟的资本市场,这么多投资人也不是傻子。”

最近的多益网络董事长《实名带可靠证据举报武汉病毒研究所》,没有一个称得上证据。看来是徐董事长对“证据”这个词有不同的理解。哎。

5. 攻击观点持有人的资质和人品

一个人有缺点、无经验、以前干坏事,所以他的观点是错的。

错误举例:多益网络董事长徐波对医学完全不懂,他的举报是无效的,所以武汉病毒研究所就是清白的。

要注意,不可信观点不等于他的对立面就是对的。

攻击观点持有人的资质恰恰是诉诸权威的反面。

观点应该与人解耦。判断一个命题的真假,有且只有一种途径:看论证,看证据。

 

(六)

总的来说,人类的感觉对于特例还是典型、总体和样本、概率和可能性、偶然和必然,其实是毫无处理能力的。

人类对栩栩如生的故事做出更大的反应,并认为这样的个案会以更大的概率发生,并且有一定的必然性。而面对统计数字的时候,会不自觉地认为,所有的个案都应该非常接近平均数。

人类对讲故事的人也会做出更大的反应。第一反应不是判断这个人讲的故事是否真实,而是判断这个人是否可信。人类更喜欢对人做判断,而不是对事件本身做判断。

对抗的方法只有一个:

Talk is cheap.

Show me the evidence, and prove it.

 

智识分子:实用的理工科世界观

今日入了同人于野的《智识分子——做个复杂的现代人》。这已经是一本老书了,2014年出版的。没错,2014年的书已经变成老书了。同人于野本身的职业是物理学博士,但是这篇文章确实在讲如何看待世界和社会的现象。同人于野的文读起来是很快的,但是我知道,写出这样的东西其实是很花时间的。因为阅读和思考的关系,观点会在脑袋里沉淀下来,但是单纯的观点是远远不足以落成完整的文章,这个过程类似学术论文的产生,在有一个基本框架的情况下,还要做扎实的研究和调查,确保引用的故事并非编造。这件事情上花费的功夫可能要远远超过把字码出来的功夫。

我总是会从前言和序开始读,而这本书的序完全可以作为正文的第零章节。序文提到,世界的现象越来越复杂,理论很多,对事物的解释程度和预测准确度缺不见提高。特别是经济学,社会学,统计学,政治学,历史学,好多理论看似正确却又常常在现实中被证否,也有相互的矛盾的理论可以同时存在。

尤其是经济金融方面的学科,和数学物理化学相比,还处于百家争鸣的初级阶段,各个理论之间相互打架,互相争吵,谁也说服不了谁。比如对金融产品价格的预测,可以用capm模型、相对估值法、无风险套利模型……每个模型可能得到截然不同的结果。究竟哪个对了,还是哪个错了,还是都错了?

20世纪80年代开始,泰特洛克搞了一项历时二十多年的研究:用科学的方法评估专家们对于政治事件的预测能力。比如,他在苏联尚为解体的时候让专家们预测苏联未来的命运会比当时更好、更差还是保持现状,并要求专家对各种情况设定一个概率。二十多年后,一切问题水落石出,再回头看当初专家们的预测:专家的预测成绩,总体来说,还不如投个硬币随机选择。

所以再预测未来方面,很多专家的确是“砖家”。

但泰特洛克这个研究最值得称道的发现却是,并非所有专家都这么不堪,有的专家预测得相当准确!这个准确与否,与专家的专业从业时间,是否能接触到机密材料,他是自由派还是保守派、乐观派还是悲观派,都没有关系。唯一有关系的是专家的思维方式。泰特洛克定义了两类思维方式:刺猬和狐狸。刺猬式的思维是只知一件大事且非常深入,在简约的名义下寻求扩大此事的解释力,以”cover“新的案例;狐狸式的思维是知道很多小事,与瞬息万变的世界保持同步,不纠结自己心里已有的大主意。

狐狸预测的准确度,远远超过了刺猬。

刺猬就是那种芒格说的“在手里只有一把锤子的人眼里,看什么都像钉子”的人。我们要做狐狸,不要做刺猬。

如何用知道的很多小事来与瞬息万变的世界保持同步呢?首先是心态上必须是开放的,不要有绝对化的信念。对任何新的信息都要乐于接受和消化,并不断修正自己的预测。这又说到著名的贝叶斯定理了。我之前中提过一种说法,要有一种数学化的判断力,用的就是贝叶斯定理的思想。用贝叶斯定理来形成对复杂体系的信念,时刻调整自己对各种事物的看法。同人于野也提到了“贝叶斯定理的胆识”,可以理性正确地看待以下的罕见病的阳性诊断:

题目如下,已知一般人群中HIV携带者的比例是0.01%,那么我们在街头随便找了个人去做检查,结果发现检测结果是HIV阳性。这种血液检测的手段的准确度有99.99%,那么请问,这个人之真的携带HIV的可能性是多大呢?答案:这个人被误诊的可能性有50%。

只有熟悉贝叶斯的思维模式,才能躲开直觉的思维陷阱。深以为然。

他并不是罗列各种理工科思维的工具,而是通过事情来阐述应该怎么看待这个世界。有一章节说到诸葛亮的舌战群儒,历来是作为诸葛亮有智有谋的正面典型。但是分析了辩论的技术之后,发现他并非通过摆事实讲道理,沙盘推演不同可能性,分析利弊,再说服东吴联蜀抗曹的。相反,诸葛亮在群嘲中处处占上风,目的是为了从气势上压过多方一头。文人这种玩法,就如同两军列阵的时候先派几个斥候先对决一番,重要的不是死伤多少,而是面子。最终诸葛亮显然未能取得东吴群儒的认同,反而拉了仇恨,无法达到对抗曹操的大业。其实日常生活中很多无谓的争吵恐怕也都是用了这些辩论的技巧,纯粹为了辩论而辩论。

说着说着,感觉和同人于野的观点越来越多相似的地方。

还是要继续读书,多读书,多多泛读。但是随着现在信息的膨胀,书籍的质素也变得参差不齐。吾生也有涯,而书也越来越无涯,以有涯随无涯,殆已!再怎么泛读会越来越迷失。所以对于阅读材料的选择也很关键。我最近用的方式是用时间换数量,不看上市不满一年的畅销书,只看经过时间检验之后有口皆碑的好书。这样的做法也有很多坏处,一是这样的书往往朝着大部头和完整性奔去,看完一本实在太累了,二是时效性不足,又需要碎片化的阅读来补充。

不过看完这本书之后,反而启发了我下一步可以怎么选“书”——或者严格来说,阅读材料:读会议paper和文摘,读年报/招股说明书,读分析报告,读原始材料。这些材料的共同点,都是一个人或者一个团队,基于特定的目标,经过认真分析、调研、实验、提炼、反复修改而成的作品。读这些材料,结论是次要的,重要的是他们的方法论以及调研和实验的“事实”。方法论自然无需多言,有目的的实验产生的事实要比单单读各种芜杂的新闻时事更加深刻。

 

豆瓣书籍链接:https://book.douban.com/review/9472503/

日常的科学:形式逻辑还原法

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?

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再换一种解法

上学的时候做数学题,一个题目常让你换一种解法再做一遍。鸡兔同笼问题,鸡和兔总共35头,有94只脚,问分别有多少只鸡和兔。第一种解法就是列方程组,二元一次方程组消元法,按部就班,操作性强。第二种解法是小学奥数题目的算法,记载于《孙子算经》里,用脚的总数除以二再减去头的总数,就是兔子的数目,之后鸡的数目就可以简单推得。最近的网上还流传了一个大神教你解鸡兔同笼问题,不用方程也不用孙子算经,用的是哨子。假设鸡和兔都训练有素,吹一声哨子每只动物抬起一只腿,剩下94-35=59只腿站在地上,再吹一声哨子,又抬起一只腿,剩下59-35=24只腿,这时候鸡都一屁股坐地上了,兔子还有两只脚站着,所以兔子有24/2=12只,鸡有35-12=23只。“太机智了,让方程组情何以堪!数学课本弱爆了!”网友赞叹道。

我一直很想吐槽最后的那个网络大神的段子,那个机智的方法难道不是跟其他方法道理是一样的么,方程“消元法”消掉未知量,孙子算经消掉头数,网络大神消掉脚。只要掌握了这种消元的概念,举一反三可以创造出更多的算法:吹一声口哨每只动物左边被截肢,剩下94/2=57只脚,这时候鸡都变成金鸡独立了,兔子还有两只脚在地上,再吹一声哨子都砍掉一条腿,剩下57-35=12只腿,这时候鸡又一屁股坐地上了,兔子还有一只脚,自然就有12只兔子了。可是说到底这不还是同一个东西么?就是先消和后消的区别嘛。

不仅仅是这些不同的解法都应该共用同一个基本原理,更重要的是它们最终总是得到相同的结果,兔子就是12只,鸡23只。邓小平说不管黑猫白猫,抓到老鼠的就是好猫。所以不管哪种解法,能得到正确答案就好,何必在意使用哪种解法?换句话说,我已经使用一种解法得出了结论,为什么我还要在意其他解法的结果?我是烦透了这些事情。考试或者做练习题的时候让我再换一种解法,我总觉得是在浪费时间。

慢着,换一种方法真的只是无意义的重复劳动吗?在纽约的曼哈顿如果要从第五大道42街走到第六大道43街,也就是往西和往北各走一个路口,先走43街还是先走第六大道真的有区别吗?在工作中遇到的一些问题让我停下来思考了这个问题。

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KPMG 离职信

2009年到2015年,6年整。这是我花在同一个地方时间最长的一次。结束的这一天的到来实在是突然,连我自己都没有完全做好准备。

毕业第一个工作便是 KPMG 的审计,实在是人生和职业当中再幸运不过的事情。也许你们没有意识到,在工作中一直强调 integrity 在商业世界中是多么难能可贵的一件事情。一个成功的公司的标志,便是他生存无忧并能够有足够的闲暇来考虑道德的事情,在这个意义上,KPMG 无疑是成功的小社会。它有足够的 Luxury 让人们 focus on ethics and professionalism,而不是 profitability。你们让我在离开象牙塔之后还能够相信善良,相信真诚,相信规则,相信天真,相信未来,就算以后遇到黑暗也将成为我心中不灭的明灯。

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过程推论和结果推论

我注意到很多方面都会有一种区分,对于一件事情的评价和研究,是应当根据达成这件事情的过程的合理性(“过程推论”),还是根据结果的合理性(“结果推论”)。

我想用人们对科学的评价来说明这种区分。由于近现代科学是在是太妙了,人们总是希望将科学与宗教、伪科学等区别开来。一种说法就是:科学是靠庞大的实验基础加上严密的逻辑推理比如归纳演绎法,由于这种科学方法的优越性,使得科学才是真的。宗教和伪科学要么缺乏严密的逻辑,要么没有可重复的实验可以证实,因此它们都不是真的。这是“过程推论”的典型。另一种说法是:在科学基础上发展起来的工程技术已经广泛运用到生活的方方面面,根据牛顿力学造的飞机总是能飞,根据有机化学能够稳定持续地从石油中制作出烯烃和芳香烃,根据信息技术视频能调制成数字信号通过电缆传送然后再还原。科学是能够发挥作用的。这是“结果推论”的典型。*

我长久以来在这两种评价法中摇摆不定。过程推论不能保证得到好的结果,而结果推论是成王败寇另一表达。然而我发现很多时候事情发展的瓶颈就是由过于重视其中一种而忽略另一种评价法所引起的。 Read more