北京冬奧會(huì)需要多少志愿者?
編輯導(dǎo)讀:如果你在面試過(guò)程中,被問(wèn)到“北京冬奧會(huì)需要多少志愿者?”這個(gè)問(wèn)題,你會(huì)如何回答?本文作者對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行拆解,希望對(duì)你有幫助。
最近群里看到一個(gè)大廠的面試題,題目是:請(qǐng)?jiān)u估一下北京冬奧會(huì)需要多少志愿者?
大多數(shù)同學(xué)看到這樣的問(wèn)題會(huì)一頭霧水,因?yàn)椴恢揽己说闹攸c(diǎn)在哪里所以會(huì)不知如何下手。
一、問(wèn)題本質(zhì)及方法拆解
這類問(wèn)題在面試中并不少見(jiàn),其本質(zhì)并不需要候選人精準(zhǔn)說(shuō)出總數(shù),而是要考察候選人在拆解問(wèn)題時(shí)的思考邏輯。這是典型的【費(fèi)米估算】問(wèn)題。
費(fèi)米估算指的是解決未知結(jié)果的估算問(wèn)題,將復(fù)雜的問(wèn)題拆解成小的、可知結(jié)果的部分。如果還不能得出結(jié)果,那就繼續(xù)拆解,直到拆解后的所有部分問(wèn)題變成一個(gè)常識(shí)問(wèn)題或者比較容易解決的,從而將未知的問(wèn)題逐漸變得清晰。
接下來(lái)我們以這道面試題為例,詳細(xì)講解費(fèi)米估算使用方法:
1)確定切入角度
正常來(lái)說(shuō),費(fèi)米估算可以從3個(gè)角度切入:
- 需求端:從需求端切入,是指從市場(chǎng)總需求出發(fā),估算市場(chǎng)總規(guī)模。比如:xx城市奶粉市場(chǎng)有多大?xx城市私家車數(shù)量有多少。
- 供給端:從生產(chǎn)能力出發(fā),估算一個(gè)生產(chǎn)單位(店面或站點(diǎn))的生產(chǎn)總量。比如:預(yù)估蜜雪冰城一天的營(yíng)業(yè)額有多少?星巴克一天能做多少杯咖啡。
- 供給+需求:結(jié)合市場(chǎng)總需求及單個(gè)生產(chǎn)單位的生產(chǎn)能力出發(fā),估算生產(chǎn)單位的數(shù)量。比如:杭州有多少理發(fā)店。
通過(guò)上述定義我們可以看出本題屬于第三種類型,即結(jié)合冬奧會(huì)對(duì)志愿服務(wù)的總需求和單個(gè)志愿者產(chǎn)出志愿服務(wù)能力,從而估算出需要的志愿者數(shù)量,即
?志愿者數(shù)量=冬奧會(huì)志愿服務(wù)總需求 ÷?單個(gè)志愿者的服務(wù)時(shí)長(zhǎng)
我們默認(rèn)單個(gè)志愿者的服務(wù)時(shí)長(zhǎng)為8h/天,那么我們只要計(jì)算出每天所需的志愿服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)就可以得到最終結(jié)果。
2)模塊化拆解
我們逐步進(jìn)行拆解:
確定N的值就是拆解所有的模塊數(shù);單個(gè)項(xiàng)目服務(wù)時(shí)長(zhǎng)是鏈條化拆解項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)的計(jì)算方法。為方便理解,我們以表格形式來(lái)展示:
百度了冬奧會(huì)志愿者招募項(xiàng)目,一共有12個(gè)分類,分別是醫(yī)療服務(wù)、媒體運(yùn)行與轉(zhuǎn)播服務(wù)、場(chǎng)館運(yùn)行服務(wù)、對(duì)外聯(lián)絡(luò)服務(wù)、競(jìng)賽運(yùn)行服務(wù)、市場(chǎng)開(kāi)發(fā)服務(wù)、人力資源、技術(shù)運(yùn)行服務(wù)、文化展示服務(wù)、賽會(huì)綜合服務(wù)。即這里的N值=12。
接下來(lái)我們以醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目為例,通過(guò)鏈條拆解的方式估算該項(xiàng)目需求時(shí)長(zhǎng)。
首先,根據(jù)生活常識(shí)找到影響醫(yī)療服務(wù)的因子:潛在被服務(wù)的人數(shù)、服務(wù)時(shí)長(zhǎng)、場(chǎng)館數(shù)、最小服務(wù)單位數(shù)(即一旦發(fā)生危險(xiǎn),一個(gè)醫(yī)療小組最小配置人數(shù))
?醫(yī)療項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)=潛在被服務(wù)人數(shù)*服務(wù)時(shí)長(zhǎng)*場(chǎng)館數(shù)*最小服務(wù)單位數(shù)
?=(場(chǎng)館容納總數(shù)*發(fā)生危險(xiǎn)概率)*服務(wù)時(shí)長(zhǎng)*場(chǎng)館數(shù)*最小服務(wù)單位數(shù)
拆解到這一步,我們已經(jīng)可以根據(jù)生活常識(shí)和公開(kāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算了,如果到這一步依然沒(méi)辦法計(jì)算,那就需要繼續(xù)對(duì)因子拆解,直到問(wèn)題變得清晰。
其次,這里我們假設(shè)場(chǎng)館容納總數(shù)為10000人,發(fā)生危險(xiǎn)概率為0.1%,場(chǎng)館每天開(kāi)放時(shí)長(zhǎng)為12h,場(chǎng)館數(shù)公開(kāi)顯示為25,最小服務(wù)單位設(shè)置為5,
最后,代入公式,得出最終結(jié)果:
醫(yī)療項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)=10000*0.1%*12*25*5=15000h
同理,我們找到媒體運(yùn)行與轉(zhuǎn)播服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)的影響因子和計(jì)算公式:
媒體運(yùn)行與轉(zhuǎn)播服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)=被負(fù)責(zé)媒體數(shù)*服務(wù)時(shí)長(zhǎng)*最小單位數(shù)*場(chǎng)館數(shù)
?=(國(guó)家數(shù)*來(lái)訪媒體數(shù)*媒體采訪概率)*服務(wù)時(shí)長(zhǎng)*最小單位數(shù)*場(chǎng)館數(shù)
?=91 * 2 * 1/10 *12 * 3 * 25=16380h
接下來(lái),計(jì)算場(chǎng)館運(yùn)行服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)的影響因子和計(jì)算公式:
這里標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)館面積為60000平方米,假設(shè)每1500米需要安排一名工作人員,場(chǎng)館運(yùn)行需要24h安全保障,所以這里服務(wù)時(shí)長(zhǎng)為24.
場(chǎng)館運(yùn)行服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)=場(chǎng)館總面積*服務(wù)時(shí)長(zhǎng)*最小單位數(shù)*場(chǎng)館數(shù)
? ?=60000 * (1/1500)*24 *25=24000h
3)代數(shù)計(jì)算
到此為止,我們已經(jīng)得到3個(gè)項(xiàng)目的總需求時(shí)長(zhǎng),考慮到篇幅問(wèn)題,這里假定12個(gè)項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)=4*3個(gè)項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)。即:
冬奧會(huì)志愿服務(wù)總需求=(醫(yī)療項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)+媒體運(yùn)行與轉(zhuǎn)播服務(wù)總時(shí)長(zhǎng)+場(chǎng)館運(yùn)行服務(wù)總時(shí)長(zhǎng))*4
=(15000+16380+24000)*4 =?221520
最后代入總公式:
志愿者數(shù)量=冬奧會(huì)志愿服務(wù)總需求 ÷?單個(gè)志愿者的服務(wù)時(shí)長(zhǎng)= 221520/8?
=27690(人)
至此,我們計(jì)算出冬奧會(huì)的志愿者數(shù)量是27690人。
二、費(fèi)米估算的準(zhǔn)確性和實(shí)用性
以上例子中,我們通過(guò)模塊化拆解和鏈條拆解的方式得到最終的答案,但是用戶會(huì)看到在計(jì)算過(guò)程中,很多數(shù)據(jù)都是拍腦袋得到的,這樣的方式不免讓人懷疑結(jié)果的可行性。這個(gè)就涉及到平均律的問(wèn)題,費(fèi)米估算不是萬(wàn)能的,其使用有個(gè)很重要的前提。
費(fèi)米估算成立的前提是所有的估算值需要有實(shí)際數(shù)據(jù)或者生活經(jīng)驗(yàn)支撐。
另外一點(diǎn),公式中的數(shù)據(jù)不是單一值的估算,而是一系列估算值《模型思維》一書(shū)提到[多樣性預(yù)測(cè)定理]
當(dāng)我們就某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),模型不一定是準(zhǔn)確的,但多個(gè)模型的正負(fù)疊加時(shí)卻會(huì)相互抵消,能讓整體預(yù)測(cè)更接近現(xiàn)實(shí)情況。
三、費(fèi)米估算的應(yīng)用場(chǎng)景
費(fèi)米估算是不精確的計(jì)算方式,所以它有自己的適用場(chǎng)景:
- 新的行業(yè)、新風(fēng)向的市場(chǎng)預(yù)估。因?yàn)槭切屡d事物,所以現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本很少?zèng)]辦法做精準(zhǔn)的推算。
- 對(duì)數(shù)據(jù)精確度要求不高,只需要到度量單位級(jí)別即可。比如在評(píng)估項(xiàng)目體量時(shí),評(píng)估項(xiàng)目成本是幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)還是幾百萬(wàn)。
- 任務(wù)比較緊急,來(lái)不及做系統(tǒng)的測(cè)算過(guò)程。
四、提高準(zhǔn)確度的方法
雖然整體的估算是模糊的,但我們還是可以采取一些措施使得估算結(jié)果更準(zhǔn)確。
- 在確定影響因子時(shí),與專業(yè)人員溝通,通過(guò)他們工作積累和經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定關(guān)鍵因素和影響比例
- 對(duì)計(jì)算數(shù)據(jù),可通過(guò)行業(yè)報(bào)告、頭部公司的招股報(bào)告和年報(bào)中的數(shù)據(jù)做參考
- 對(duì)最終結(jié)果的評(píng)估,可橫向參考不同國(guó)家、不同地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)做對(duì)照。
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有點(diǎn)類似用戶增長(zhǎng)里的增長(zhǎng)模型拆解。
看到標(biāo)題也懵了一下 下意識(shí)想回答一個(gè)想當(dāng)然的數(shù)字
沒(méi)想到點(diǎn)開(kāi)文章 獲得了一個(gè)新的解決思路
請(qǐng)問(wèn)是什么群,可以加入嗎
受教了,原來(lái)這些事情背后也有一套邏輯分析的過(guò)程,我之前還以為是看情況估算的哈哈哈
妹想到,又學(xué)到了~~雖然看起來(lái)很復(fù)雜,但是又感嘆竟然可以有如此算法,妙啊
化繁為簡(jiǎn)
哇哦,又發(fā)現(xiàn)了新知識(shí),很有用。但是沒(méi)學(xué)會(huì)哈哈哈哈哈。
第一步建立印象;第二步遇到類似問(wèn)題套框架;第三次就內(nèi)化為自己的能力了。相信你可以的,加油~
嗯呢嗯呢,好的。
學(xué)到了,感覺(jué)運(yùn)用在生活中遇到很復(fù)雜的問(wèn)題,也可以借鑒費(fèi)米估算法
對(duì)的,在生活中的應(yīng)用場(chǎng)景還是很多的~