《底层逻辑2》读书笔记和读后感。本文是底层逻辑2的读书笔记和读后感。介绍：概率与统计，看清创业的真相，依然热爱创业。

概率思维是高手和普通人的分水岭

在数学当中，最重要的就是概率，而在生活和工作当中，概率思维是人与人之间的重要分水岭。

比如预测股市能不能涨？这就是典型的傻白甜问题，说明思维模式很简陋。也叫做没脑子。

• 那么我们应该怎么思考呢？ 应该关心到底是上涨的概率大，还是下跌的概率大，到底是未来的收益概率大，还是风险概率更大。

创业也是如此，很多人问， 你觉得我能成功吗？但其实你更应该问问，自己创业成功的概率有多大。你在不断坚持的这个事，是不是一个正确的事。

永远要选数学期望高的选项

要学会概率思维，必须建立三个重要的概念

• 数学期望
• 大数定律
• 条件概率

所谓数学期望，就是胜率和赔率，比如我们经常举一个例子，扔硬币，结果如果是正面给你2块

• 结果如果是反面你输1块，你一直压正面的数学期望就是正数。

• 而如果反过来，正面让你赢1块，反面让你输2块，那么这个游戏数学期望就是负的，肯定是不能玩的。玩的越多你就死的越快。

• 那么如果正面赢1块，反面输1块呢，数学期望就为0，因为正反面的概率都是50%。所以这是一个极其无聊的游戏，你玩的时间越久，就越是趋近于不赔不赚。

还有一些数学期望大家要特别注意，乍一看，收益很大，但是数学期望确是负数

• 比如期货。感觉胜率能有60%，每一把也能赚点，但是一旦你不止损，那么无论之前赢了多少，你最后都会赔得干干净净。

那么赌场为什么能一直赚钱，就是数学期望略微偏向庄家，所以赌博的人只要一直玩下去，赌场就能一直赚钱。这都是用凯丽公式计算好的。

• 所以赌场只允许小额赌博，不允许一把赌好几十个亿，你以为他是在保护赌徒，但其实他是在保护自己，一把下注，他的数学期望就没用了，什么事情就都有可能发生。

让大数定律成为一种信仰

下面我们看大数定律。其实概念也很简单，就是大概率的事情反复做，不要在乎一城一池的得失，大概率的事情做的越多，你最后的结果就越接近数学期望

• 比如还是刚才扔硬币的例子，正面赢2块，反面输1块，是有可能上来就10把反面，让你输了10块钱，但是你要是玩1万次呢，最后他会非常稳定的为你盈利
• 赌场也是如此，有几个赌徒真的会赚的盆满钵满，然后离开，但是千万个赌徒在这里，就变成你稳定的现金奶牛。
• 我们的投资其实也是一样，一套策略，可能会在某一时间段赔钱，但你持续下去，他一定会赚钱。因为这些策略都是符合大数定律的。

大概率的事情要反复做，短期可能会有损失，但是当你做的次数越多，最后的到的结果也就越是接近预期收益。

• 很多人在投资当中，明明掌握了一套很好的方法，结果刚买进去，发现不赚钱，然后就放弃了。多年后回头一看，这个产品已经翻了好几倍。

用条件概率提高成功的可能性

条件概率的例子，作者说为什么有些骗子，那么假，但是还是有人上当：

• 比如说着一口广东腔的骗子，说自己是北京公安局的，还有一些明明说的都是东北话，非要冒充是你的老板，让你上办公室去一趟。
• 有些人不解，为啥这种明显的骗子还能存在，是不是也太不敬业了。其实不然，这恰恰是他们高明的骗术，这个骗术就用到了数学逻辑当中的条件概率。

简单来说，条件概率就是，在不同的地方，做概率统计，得到的结果是完全不一样：

• 比如你到菜市场做是否在炒股的统计，可能只有30%的人炒股，但如果你到证券营业部里做统计。那么就是100%。
• 同样的道理，骗子的逻辑也非常简单，他要提高概率就一定要到傻子扎堆的地方去行骗才行。这样他最后得手 的概率才能更高。所以他要通过这种蹩足的口音把80%，甚至90%的正常人筛选出去。剩下10%到20%的人，作为重点客户。然后把更多的精力都放到这些傻子身上去。这样，他的行骗效率会得到大大的提升。否则如果他把自己装扮得不像骗子，就势必在那些聪明人身上浪费太多的时间，甚至还会带来很大的风险。

创业就是管理概率

创业者是概率游戏，投资人的统计游戏

理解了数学期望，大数定律和条件概率之后，我们看待创业的视角就不一样了，作者说，创业其实就是管理概率。

创业即使有钱，也要找投资人

• 一般创业的过程，是先产生一个好的想法，然后找到几个合伙人，大家一拍即合，有的人写代码，有的人拉客户，马上开干，但是现在还没钱，于是就去找天使投资人。
• 其实找天使投资人是一个很好的方法，有时候你不缺钱，但也要找找天使投资人，因为创业者很容易脑袋一热，觉得自己干的项目肯定可以赚钱，就好比自己生的孩子，怎么看都好一样。
• 在找投资人的过程中， 你会接触到不同的声音和不同的思考。投资人也会用之前的经验教训，帮你规避一些风险。还会对你做一些投资后的指导。也会帮你组建团队，协助你完成产品落地。这些会大大提升你创业成功的概率，远比那种自己投钱干的人概率更高。

A轮：

当你做出产品，实现了初期的用户增长，这时就可以去找A轮融资了，这时候天使投资人，还会给你做财务辅导，帮你继续融资，对接新的投资人进来。这就是我们说的A轮融资，他要帮你解除的是收入风险，也就是说你这个产品，从做出来落地，到真的形成商业模式产生收入，都在A轮投资者的考量之内。他会帮你创建一个收入模型。

B轮：

然后交给B轮投资者，排除盈利风险，也就是说避免那些只有营收，没有利润的情况。一般大部分项目，到了B轮基本就能够赚钱了，至少也有了赚钱的模式，但也有个别的特别大的项目，直到上市都不赚钱。这些毕竟凤毛菱角。通常这种特别烧钱的项目，都会有几个特大资本在做战略性主导。才能允许他那么长时间烧钱。绝大多数项目，都是不可能的。所以如果你的创业项目，在B轮还解决不了盈利的问题，那么就很难再去融资了。

C轮：

到了C轮，就要解决运营的风险，也就是说，把你的商业模式快速复制，形成全国一张业务网。这就需要专业的职业经理人，还需要专业的运营人才，去跟全国去抢市场。C轮也被称之为生死轮，成功的企业通常都能做出一家大型企业，失败的企业就会在这轮终止。在国内创业，C轮死的现象比比皆是。

D轮：

能闯过C轮这一关的，基本就可以交给D轮投资者了，那么上市的概率就会非常大。

投资人通过ABCD轮来赛选企业：

在ABCD轮当中，其实投资人也在做着持续的筛选，每一轮都只有10分之1的企业过关，也就是说，如果天使轮是10万家企业的话，A轮就只有1万家，B轮就只有1000家了，C轮就只有100家，到了D轮也就只有10家。

这些风险投资人也十分清楚，支撑他们赚钱的因素就是小概率，高赔率，也就是说，只要我成功投出1家企业，过了下一轮，那么就至少能背会10家企业失败的损失。所以我们形容，风投市场就是乱枪打鸟。失败的概率是非常大的。

有些朋友根本就完全不了解风投，还经常嘲笑，说某某投资人又踩到雷了，某某投资又失败了。结论就是，这个投资人看的完全不准。这只能说明，嘲笑者的思维模式还停留在看的准还是不准上面，这个层级就太低了。其实对于未来，没有人能看的准。

投资打的就是概率。比如某著名投资人，10年前看好中国的电商，他就把当时有名的电商企业全都投了。然后让他们自己去跑。跑出来就追加，跑不出来就认赔。所以走麦城的故事永远比过五关更多。但结果是，人家依旧大把大把地赚钱，依旧是互联网的教父。

所以，想投一级市场做风险投资的人，如果你没有一定的概率做保证，还是要谨慎。因为在这里，根本就不是你想象的那个玩法。二级市场其实也一样，有哪个投资经理人没在股票上赔过钱？就算巴菲特，彼得林奇也一样。但他们就是通过概率，让该赚钱的公司赚到足够多的钱。

所谓高手，就是把自己活成贝叶斯定律

作者也说，大概率的事情反复做，这就是创业成功的概率，这个也是著名的贝叶斯定理，也就是后验概率=先验概率X调整因子。

• 比如现在的直播带货，100粉丝在线观看差不多有2个人购买，这就是先验概率，那么怎么调整呢？找几个美女，做一些场景设计，再发点红包，是否有助于提高转化率。最后发现这套流程，让转化率提升了一倍，那么后验概率，就是之前的2%X2=4%。

所以所谓的贝叶斯定理，就是让你持续地在基础数据上做优化，从而提升最后的概率

• 特别是互联网公司和金融公司，越来越讲究复盘，复盘在各环节中能有那些地方可以改进。创业也是如此，每一次活动，每一代产品，都要迭代，都需要改变之前的不足之处。让下一个产品更好。这样的话，你创业成功的概率就自然大幅提升。

利用统计识别商业谎言

基本比率谬误

再说说数据，我们现在对于数据也越来越重视，这本来是个好事，但是也要注意，一些统计上的误区和谬误，甚至是一些人为产生的，对你的干扰。

• 比如谷歌，如果只统计他在搜索引擎当中的广告份额，它占据了80%以上，处于绝对的支配地位，但如果统计他在整个互联网上的广告份额，他就不到40%了，没有了支配地位，如果只统计他在广告市场当中的份额，就只剩下了24%。所以哪一个数据才是真实的？他们都对，就看你怎么理解，如果有人告谷歌垄断的时候，他肯定会说，我在广告市场份额才24%，垄断个毛线啊。但如果跟客户谈生意的时候，他就会拿出另一个数据，说我可占了搜索引擎80%的份额，你不跟我合作，我就封杀你的产品。

辛普森悖论

另外，有时候你看到的数据，也只是别人想让你看到的数据，或者说是对他更有利的一种数据模式。

• 作者举了例子，苹果用户转化率是4%，安卓用户转化率5.5%，如果看到这个数据，你显然应该投放到安卓上。
• 但是仔细一拆分，奇怪的事发生了，苹果手机是3500个客户转化了100个，转化率是2.86，苹果平板是1500个客户转化了100个，转化率是6.67，而安卓呢，安卓手机是2000个客户转化50个，转化率2.5%，平板是8000个客户转化了500个，转化率是6.25%，这样你就发现，在分类项下面，苹果的转化都要高于安卓。为啥会出现这样的情况，就是因为结构不一样，安卓的平板用户高，所以拉高了整体转化率。所以同样的数据，得到了完全相反的结果。那么营销人员，一定会给你看对他自己最为有利的一组数据。

这就是辛普森悖论，也就是说总体数据跟拆分项数据得到的结论不一致时，大家只会展示对自己更为有利的数据，甚至调整数据，让他对自己更为有利，也是一门学问。

• 还有专门的数据策略师，专门就是干这个工作的。比如在互联网视频平台，专门有一个小组是给你做数据的，客户需要啥数据，都能调得出来。最后还能保证这个数据是真实的，谁都查不出问题。不得不说，这是一个大写的牛。

幸存者偏见

还有一个误区叫做幸存者偏差

• 比如盟军飞行员的故事，在跟德军的作战中，很吃亏，只有几架飞机成功返航了，在这些返航的飞机机翼上全是弹孔，于是领导决定，给机翼装上钢板。但是后来一个统计学家却说，之所以机头和机尾没有弹孔，是因为这些地方中弹的飞机，都回不来了。所以很显然，应该加固的地方是机头和机尾，而不是机翼。

• 生活中也有很多这种案例，比如央视的新闻工作者，站在返乡的列车上采访，问大叔买到回家的火车票了吗，然后大叔心满意足的说，我买到了。然后记者就说，大家都买到回家的火车票了，这说明我们的工作还是做到很到位的。当时这种新闻，把我们都给逗乐了，你想想，没买到票他能上车吗？你在车上问，这根脱了裤子放屁有啥区别，多此一举。

很多时候，我们都只跟那些成功者学习做事的方法和经验，认为他们成功了，这些就应该是正确的。但其实这也是幸存者偏差。有可能1万个人使用了这个方法，只有他一个人成功了。所以这么小的概率，你怎么去坚持呢。越坚持错的就越离谱。所以相信数据，利用数据，但绝不要迷信数据，数据这东西，跟历史一样，都是任人打扮的小姑娘。