- 给这本书评了4.0工欲善其事必先利其器
看这本书需要勇气，有时候还要翻翻文献，公式也忘得差不多了，万老师在课程中和他的书里其实也都有解读，但对于我这智商理解起来还是有点困难，不过书里所有的案例都非常经典，也很实用，结合了生活，工作，政治等多方面，还是让人耳目一新。多模型思维，主要通过两个高级模式 “一对多” 与 “多对一”，解决或者简化我们遇到的各种问题，我是说复杂问题。所谓一对多，就是要学会举一反三，能把一个模型用于很多看似不一样的场景，引申引用。所谓多对一，就是刀枪棍棒一起上，用多个模型分析一个问题。正如万老师所说，当我们预测一件事的时候，希望模型越复杂越好，当我们要解释一件事的时候，希望模型越简单越好。我们需要用很多模型一起去解释和预测一个复杂的事情，还需要用一个模型解释很多很不一样的事情。既需要掌握很多知识，又需要灵活运用这些知识。恰好现实生活里，这方面我是最欠缺的，我就是单细胞生物，考虑问题的时候很多时候都很片面局限，甚至有些武断，所以我走了很多弯路，也做了很多错的决定。几十种模型思维还需要慢慢消化，方法用好，事半功倍。过而不改，是谓过矣。
给这本书评了1.0【 公式·太多 】这本如雷灌顶书，听过几个版本的推荐，2021 年 1 月 1 日终于开始 “阅读”，今天是 6 月 2 日，终于 “刷” 完，开头感觉良好，但真进入模型的讲解后，就不知所云了，不是翻译不好就是原文晦涩，这是评价极低的原因，对于我而言，觉得只要记住世界上有模型思维，就是最大的收获了！
给这本书评了4.0高手關注系統多模型思維首先是一種意識，其次是一種能力。因為我們平時都太習慣使用單一模型，所以要想培養這個能力，得先養成這個意識，要時刻提醒自己，我是不是在用模型思考？我的模型有沒有錯？要想建立多模型思維，必須要解決兩個問題。第一是意識層面的問題，我們得知道多模型思維到底是一種怎樣的能力？為什麼需要這種能力？弄清這個問題，我們就初步獲得了多模型思維的意識。第二是技巧層面的問題，有哪些模型是需要掌握的？把這兩個問題的答案連在一起，就回答了這個主題：怎麼建立自己的多模型思維？我們到底應該怎麼看待模型？模型其實是一個人最底層的思維系統。它比知識和方法還要底層。有時候做事的方法可能都對，但就是達不到預期的結果。歸根結底很可能就是用錯了模型。比如在職場上，有人抱怨為什麼我天天加班，對領導唯命是從，但升職加薪卻沒我的份？其實說到底，他是在用友誼模型看待工作，覺得自己付出了忠誠，就應該獲得同樣的忠誠。還有人把工作當作打仗，用戰爭模型。有人把公司當成家，用家庭模型。很多時候，模型比方法更重要，假如發現自己做事的方法都沒問題，但就是無法獲得預期的結果，這時可能就要反思，是不是在一開始就用錯了模型。
给这本书评了5.0从掌握数据到拥有智慧，做一个多模型思考者查理・芒格曾经说过，“要想成为一个有智慧的人，你必须拥有很多个模型。你要在头脑里形成一个由各种思维模型构成的框架，然后将实际经验和间接经验都悬挂在这个强大的思维模型架上进行拷问。”
芒格的话已经被广泛传播，并让我们初步了解到模型思维是多么重要。但是实际上，模型的种类、应用和作用之广远超你我的想象，现在基本找不到任何一个不受模型影响的研究领域，也根本不存在不需要模型进行决策的领域。
麦肯锡和德勤等咨询业巨头要通过构建模型来制订商业策略；摩根大通等金融业公司要用模型来选择投资组合；谷歌、阿里的人力资源部要利用预测分析模型来为超过 300 万的求职者进行评估；亚马逊、京东等通过机器学习模型向消费者推荐商品；盖茨基金会使用流行病学模型设计疫苗接种策略；各级政府也通过经济模型预测税收等政策的影响……
这些聪明的人和组织，都在防止根据狭隘的经验进行单一归因，他们都在用一个或多个 “模型” 解释数据和做出决策。
模型是 “走得快” 的人和顶尖团队在用的秘密武器！
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问题来了，成为聪明人要学会哪些模型？芒格的模型是普世智慧还是科学推演的结论？我们普通人如何训练才能获得自己的认知模型？
这些问题的答案是模糊的，所以万维钢才说，芒格的思维模型其实是一些理解和思考的套路，相当于是新时期的成语典故，就像唇亡齿寒、扬汤止沸等，并不能给我们提供背后的推演支撑。斯科特・佩奇说的模型比芒格的要高级得多，引入了数学，是学者们使用的那种正规的 “理论模型”。
斯科特・佩奇是密歇根大学复杂性研究中心 “掌门人”，以对社会科学多样性和复杂性的研究和建模面闻名，他的另一本著作《多样性红利》也是由湛庐文化策划出版的。在广泛的研究后，佩奇发现：用模型来思考的人，持续超越那些不用模型的思考者；多样性大于能力，掌握多种模型的人，也持续超越那些掌握单个模型的人。
所以，在新书《模型思维》中，佩奇一共讲解了 24 种、50 个模型，这些模型足够应对生活和工作的大多数场景：从多数人似懂非懂的正态分布、幂律分布，到市场营销、病毒传播领域在用的 “传播模型”，研究稳态与 “宿命” 的 “马尔可夫模型”，涵盖学习、工作、生活等方方面面。佩奇说的这些模型，有严谨的定义和数学逻辑关系，允许我们做精致的推演，从而获得精确沟通、解释、判断、设计、预测、探索和采取行动的七大能力。可以把七大用途记做 “红披风”，因为这七个用途的英文首字母加起来正好是 red cape。
但是，佩奇也说，所有的模型都是错的，它们只在特定的尺度上成立。假如只用一个模型观察世界，就会让真理成为公式的牺牲品。所以，要想理解真实世界，我们需要的不是模型，而是多模型。
《模型思维》号召所有读者做一个 “多模型思考者”。你要灵活掌握多个模型，但并不需要懂得非常大量的模型，只要知道每个模型有多种应用场景就足够了。
就像经济学家萨谬尔森曾经使用物理学的模型来解释市场是如何实现均衡的；政治学家用海滩上冰激凌店的竞争模型解释了政治候选人在竞争中的自我定位；社会学家用粒子相互作用的模型分析不同国家的贫困陷阱、犯罪率的变化，甚至经济增长……
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让我们用一个案例说明模型的使用场景，请你思考：滴滴公司是先有入驻的滴滴司机，还是先有下载注册的用户？
其实，滴滴的商业模式就使用了骚乱模型。
什么是骚乱模型？每个人都有一个参与的阈值，比如说今年冬天开始流行复古风搭配，我对于参与这场复古搭配的阈值是 100。这意味着当我看到有 100 个人开始参与复古搭配的时候，我也就会参与进去。要不要追随时尚潮流？要不要投身比特币？甚至是在剧场看戏时要不要起立鼓掌，都可以用骚乱模型进行分析。
滴滴、爱彼迎这种互联网创新企业就是一个双重骚乱的例子。也就是说，它们创造出了新的买家和卖家市场两场 “骚乱”，而且保证了这两个群体以大致相同的速度增长，否则，卖家或买家将无法找到匹配的另一方。
拿爱彼迎的商业模式来说吧。最早，爱彼迎发现了两个人群：求租房子的人和出租房子的人。只有当爱彼迎的网站有足够多的可供出租的房子时，想租房子的人才会访问他们的网站。因此，需要让愿意出租房子的人到爱彼迎的网站上注册，并将他们的房子挂牌出租。爱彼迎的前两次发布都失败了，因为将房子在网站上挂牌出租需要房东付出不少时间。而在爱彼迎拥有大量租房者之前，没有房东愿意将自己的房源放到他们的网站上挂牌出租。
因此，一方面，爱彼迎需要有足够多的挂牌房源在租房者当中造成一场 “骚乱”，也就是让足够多的租房者来到他们的网站求租房子；另一方面，他们也需要足够的租房者，以便在那些想要出租房子的人当中制造一场 “骚乱”。
爱彼迎能否成功，取决于这两个人群的阈值。相比之下，难度更大的是怎样让房东将房源放到他们的网站上挂牌出租，因为这需要房东付出更多的努力。爱彼迎克服这个难题的方法是：挨家挨户地上门，帮助房东将他们拥有的房子在爱彼迎的网站挂牌出租。最后，他们完成了这个任务，租房 “骚乱” 开始了，随后又出现了挂牌 “骚乱”。
爱彼迎之所以能够成功地创造出这个市场，就是因为它的创始人能够培育出足够数量的初始租户，并以此触发 “双重骚乱”。
当然，在引发用户裂变和宣传时不能只用 “双重骚乱”，爱彼迎和滴滴还使用了广播模型、扩散模型和传染模型等模型，而这就是佩奇所说的在做行动时采取 “多模型”。
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世间已有的概念浩如烟海，与其一直用那些只能解释几件事情、几种现象的概念，不如学习这 24 种模型，这已经足够应对生活和工作的大多数场景了。
我们知道，一个人的脑袋里只有固定数量的神经元和轴突，一个群体却可以通过集结不同能力的成员，不断获得能力的突破。也就是说，群体能力 = 单兵作战能力 + 成员能力的多样性。如果团队里既有经济学家，又有物理学家，甚至有社会学家和人类学家，就可以用他们的能力结合多种模型，解决几乎所有的问题。
今天，这本《模型思维》就是教你成为一个掌握多模型的人，把你一个人变成一支可靠的队伍！给这本书评了4.0对我来说是比较难读的一本书，部分模型当中有一些数学公式，这些数学公式其实并不是妨碍对模型的理解，只是看懂的话，是可以帮助深入理解公式的底层逻辑的。以我的基础，之后确实需要再好好慢速和深入的读一下这本书，其实这本书值得我这么做。
给这本书评了5.0模型书这是一本关于模型的书。作者在书中用简洁的语言描述了几十个模型，并解释该如何应用它们。模型是用数学公式和图表展现的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。掌握各种模型，可以提高你的推理、解释、设计、沟通、行动、预测和探索的能力。本书提倡多模型思维方法，应用模型集合理解复杂现象。本书的核心思想是：多模型思维能够通过一系列不同的逻辑框架 “生成” 智慧。不同的模型可以将不同的力量分别突显出来，它们提供的见解和含义相互重叠并交织在一起。利用多模型框架，我们就能实现对世界丰富且细致入微的理解。本书还包括了一些正式的论证，阐述了如何对现实世界应用多模型框架。
给这本书评了3.0思维方式如何决定我们的选择这个世界的悖论是最需要的人往往没有读到这本书思维方式到达有没有用，比如说为什么有的人平时每天都要学习，而有些人却会选择临近考试时来临时抱佛脚通宵补课为什么人们会觉得思维方式没有用思维方式对我们到底选择哪一种生活方式起到很大的作用，但并不容易被我们察觉到，因为每个人都会觉得自己的做法是天经地义的，反而会觉得他人不同的做法很奇怪如选择临时抱佛脚在下游努力的人心里会说看吧，我时间花的少还不是一样做得到，实际上往往考完就忘掉了，知识却没有经过大脑实际上却给以后的自己埋下了提笔忘字，书到用时方恨少的大坑学习能力为什么习更重要
如在学物理中往往是对物理公式的模糊了解，更多的时间是花在运用公式帮助我们解决实际问题，通过大量练习巩固对知识的理解程度，不断试探知识的边界有时候虽然分数一样，有的人只满足于死记硬背，有的人却会探究知识的来龙去脉，能不能帮助我们的日常生活，如认识到人的大脑记忆会欺骗自己，其实我们可以通过每天写日记的方式来验证这条知识的可靠性有很多很多知识如果只是满足于浅尝辄止并不是在学习… 自我强化的思维陷阱给这本书评了4.0理解不同模型表达含义来扩展自己思路重点整理：1. 所有模型共同特征： 简化形式化：精确的定义。常要使用数学公式，而不是文字所有模型都是错误的 2. 爱因斯坦：事情应该力求尽可能简单，但是不可过于简单化 3. 成功的拍卖制度：不会受策略性操纵的影响能够产生有效率的结果容易被拍卖参与者所理解 4. 理性行为者模型假设人们在给定收益或效用函数的情况下做出最优选择 5. 双曲贴现意味着，人们对近期的贴现更强 6. 卢卡斯：人们对任何措施或标准的反应都会使其效率降低 7. 中心极限定理：只要把随机变量加总或求其平均值，就可以期望获得正态分布 8. 均值的标准差公式：大的总体的标准差要比小的总体的标准差低得多。由此可以推断，在小的群体中应该会观察到更多的好事和更多的坏事 9. 霍华德・魏纳：将均值标准差公式称为 “世界上最危险的方程式” 10. 六西格玛方法为质量控制提供有效信息的。目的是减少误差，该方法根据正态分布对产品属性进行建模 11. 对数正态分布的尾部长度取决于随机变量相乘的方差。如果它们的方差很小，尾巴就会很短，如果方差很大，尾巴就可能会很长 12. 幂律分布就是通常所称的长尾分布或重尾分布。一个事件的概率与其大小成反比：事件越大，发生的可能性越小。因此，在幂律分布中，小事件的数量要比大事件要多得多 13. 齐普夫定律对于指数为 2 的幂律分布：事件等级 x 事件大小 = 常数 14. 长尾分布意味着少数几个大赢家和很多的 “输家”; 而正态分布则是关于均值对称的。长尾分布也可能增加波动性，因为更大实体中的随机波动会产生更大的影响 15. 线性回归模型的目标是找到能够最小化到各数据点的直线 16. 数据挖掘还可能导致虚假的相关关系，即两个变量只是偶然相关 17. 要信只信上帝，要认只认数据 18. 线性回归揭示了自变量与我们感兴趣的（因) 变量之间的相关程度 19. 凸函数的斜率是递增的：函数值随度量值的增加而增加 20. 指数增长模型：Vt=V0 (1+R)**t 时间 t 的资源值 Vt 初始值为 V 以速率 R 增长这个单方程模型在金融、经济、人口、生态以及技术等领域中都发挥着核心作用 21.72 法则：翻倍所需要的周期数，大约等于 72/R,R 为增长率 22. 半衰期模型：如果每 H 周期，剩余数量的一半会衰减，那么在 t 周期后，剩余的比例为：(1/2)**(t/h) 23. 人们记忆的半衰期取决于事件的显著性 24. 凹函数的斜率是递减的。具有正斜率的凹函数会呈现收益递减的特点：当我们拥有的东西越来越多的时候，每个额外东西所能带来的价值会越来越少。几乎所有商品的效用或价值都呈递减趋势 25. 凹性就意味着风险规避，。凸性意味着风险爱好：我们更喜欢的是极端值，而不是平均值 26. 风险规避：平均价值 > 价值的平均 27. 罗纳德伯特：由于能够从多个社区获取信息和思想，这些填补了结构洞的人拥有很大的权力和影响力。当然，要想去填补结构洞，你得有相当高的才华和能力才行 28. 信任的 “传染” 也可以促成更大的信任 29. 熵是对不确定性的一个正式测度。利用熵，我们可以证明不确定性、信息内容与惊喜之间的等价性。低熵对应于低不确定性，同时揭示的信息很少 30. 事实已经证明，股票价格接近正态随机游走，带有正漂移，以获得市场收益 31. 马尔可夫模型描述以固定的转移概率在不同状态之间转换的动态系统。如果再假设这个过程能够在任何两个状态之间转移，并且这个过程不会产生循环，那么马尔可夫模型就可以得到唯一的统计均衡 32. 系统动力学模型可以帮助我们预测恶性循环 33. 强化学习的效果：在学会选择最优备选方案模型的框架中，当渴望水平被设定为等于平均获得的奖励时，强化学习 (最终) 几乎总是会选择最优备选方案
给这本书评了5.0最聪明的人，脑子里装的到底是什么？查理。芒格说，「更好理解投资的唯一方法，是更深地理解世界」。那如何更好地理解这个世界呢？他的答案是，构建「多元思维模型」。这本书很厚，讲了很多模型，有些有严密的推导，有点难看懂，但整体上我能理解，作者斯科特。佩奇倡导的，其实就是要建立多个好的思维模型，这样我们在认知世界、做出各种决策的时候，就更加能够做到理性和客观，而不是那个手里拿着锤子、看什么都是钉子的人。思维模型，其实就是我们认识这个世界的方式，模型越完善、越多元，我们对世界、对自己的理解就越深刻，也就变得离智慧更近一点。得到上有李南南老师解读的「听书」，推荐你去听一下。
给这本书评了5.0学模型思维，做科学决策在本书的中文版出版之前，万维钢老师在他的专栏中曾用了 15 节课解读本书的英文版，读完后发现果然非同一般。本书绝对值得精读。
作者的思想基于查理・芒格的多元模型思维。研究多元模型思维的作品不在少数，但本书的惊艳之处在于，作者整理、给出了具体而科学的模型思维案例，也就是本书的 Part2 部分。
我们看到这些模型思维取之于诸多领域，例如信息论、概率论、统计学、经济学等，其背后有科学严谨的数学公式作为支撑。
模型思维的巨大应用价值在于，通过建模和量化，有效指导科学地决策。其中，这最重要的一步 “建模”，作者帮我们完成了，了不起。
比如，在本书简介中有一个工作上的问题：『工作中，你在团队中是不是不可替代的人？』通过 KPI，我们能衡量一个人的过程和结果，那如何能衡量一个人对于团队的价值？
书中有一个模型思维，作者形容为『与价值和权力有关的模型』，其核心是 “夏普利值”。通过 “夏普利值” 我们发现，很多人的确做了很多事情，但并不一定对团队贡献最大。
再比如，为什么很多补贴、补助等只能解决短期问题，无法带来长期的改变或收益？
书中有一个模型思维叫 “马尔可夫模型”，告诉我们：最终的结果，和 “初始状态” 无关，只和 “转移概率” 有关。所以作者说：『任何一次性的资金涌入，无论其规模大小，影响都会消失，除非它改变了转移概率。』
类似的模型思维，书中介绍了 24 种，每种下面又包含细分，涵盖了各个模型思维的定义阐释、数学推导、案例解析等。最后，作者通过 “阿片类药物滥用” 和 “经济不平等” 两个问题的分析，给我们演示如何用多元模型思维分析和解决问题。
卓越的人或许可以凭借多年的经验和过人的直觉做到正确且幸运的决策，但经验直觉无法量化和学习，而模型思维可以。
力荐。给这本书评了5.0让你拥有建立模型的能力查理芒格说：要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。而且，你必须将你的经验，无论是间接的，还是直接的，都放到构成这些模型的网格上。这是一本关于模型的书。书中用简洁的语言描述了几十个模型，并解释该如何应用它们。模型是用数学公式和图表展现的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。掌握各种模型，可以提高你的推理、解释、设计、沟通、行动、预测和探索的能力。本书提倡多模型思维方法，应用模型集合理解复杂现象。本书的核心思想是：多模型思维能够通过一系列不同的逻辑框架 “生成” 智慧。不同的模型可以将不同的力量分别突显出来，它们提供的见解和含义相互重叠并交织在一起。利用多模型框架，我们就能实现对世界丰富且细致入微的理解。本书还包括了一些正式的论证，阐述了如何对现实世界应用多模型框架。
给这本书评了5.0模型思维多模型思维，首先是一种意识，其次是一种能力。因为我们平时都太习惯使用单一模型了。所以，要想培养这个能力，你得先养成这个意识，要时刻提醒自己，根据环境抛弃固有经验，切换思考模型的能力，同时意味着必须要掌握足够多的模型。比如，正态分布和幂律分布，夏普利模型，网络模型等。
给这本书评了4.0多模型思维：对世界丰富且细致的理解📖书名：模型思维✍️作者：【美】斯科特・佩奇❓为什么推荐这本书？“具备模型思维的人要比没有这种思维的人更优秀，而且能够运用多种模型思考并解决问题的人要比只运用一种模型思考的人更优秀。”🌟一门课程。一门课程：既能够向学生介绍复杂系统领域的知识，同时又不脱离他们的日常生活和未来的职业规划。通过讲授一门关于模型的课程，我可以向学生展示各种相关的工具和思想，提高他们推理、解释、设计、沟通、行动、预测和探索的能力。🌟不同视角。他们将透过多种不同的视角去观察世界。他们将站在有许多扇窗户的房子中，拥有看向多个方向的能力。我的学生应该能够更好地应对他们所面对的复杂挑战：改善教育，减少贫困，实现可持续增长，在人工智能时代找到有意义的工作，管理好资源，设计出强大而稳健的金融、经济和政治体系。🌟 查理・芒格说。要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。而且，你必须将你的经验，无论是间接的，还是直接的，都放到构成这些模型的网格上。🌟模型的 7 大用途（REDCAPE）推理：识别条件并推断逻辑含义。解释：为经验现象提供（可检验的）解释。设计：选择制度、政策和规则的特征。沟通：将知识与理解联系起来。行动：指导政策选择和战略行动。预测：对未来和未知现象进行数值和分类预测。探索：分析探索可能性和假说。🌟 丹尼尔・卡尼曼（Daniel Kahneman）说。到目前为止，我们已经掌握了大量支持区分两种思维方式的证据：快速、直观的基于规则的思考（快思考）和深思熟虑（慢思考）。快思考更容易受到上述各种偏差的影响。从长远来看，我们可以从大脑的结构中推断出一些行为模型，但是一定要记住，大脑具有巨大的可塑性。能够通过慢思考来克服各种偏差。
给这本书评了5.0推理、解释、设计、沟通、行动、预测、探索🎓"管中窥豹" 计划 (第 24 本)🎓 🎓《模型思维》 斯科特🎓 要想成为一个有智︀慧的人，你必须拥︄有多个模型。而且，你必须将你的经验，无论是间︍接的，还︊是直︈接的，都放︀到构成这︄些模型的网格上。查︍理・芒格（Charlie M︊unger）模型的 7 大用︊途（REDCAP︀E）推理：识别条︃件并推︃断逻︀辑含︉义。解释：为经验现象提供（可检︃验的）解︄释。设︍计：选择制度、政策和规则的特征。沟通：将知︊识与理解联系起︍来。行动：指导政︉策选择和战略行动。预测：对未来和未︄知现象进行数值和分︀类预︀测。探索：分析探︀索可能︍性和假说。一句话评论：多元思维模型相当于换脑思考。
给这本书评了4.0面对复杂世界，要能做到精致推演、简洁高效，能做到这点的人很高级。模型就是对真实世界的抽象，抽象的东西才有逻辑，有逻辑的模型才能推演。推演有很多层，模型有千万种，合适的运用就成为了智慧，就是洞察力，就是结构化和系统化的解决方案。
给这本书评了4.0你的眼里不能只有钉子马克・吐温曾说过：“如果你唯一的工具就是把锤子，那么你会把所有的问题都看成钉子。” 查理・芒格根据这句话将类似的现象描述为 “拿锤子的人”，如何避免成为这样的人，看完这本书相信你会找到答案。
作为一本介绍思维模型的书，虽然其中涉及到的模型数量不足也存在其本身的错误，但是它在提供思想工具、避免思维定势方面卓有成效。
身为一个数学不好的人，看完全书，收获也是相当明显的。分享一些个人的心得体会，帮助那些和我一样的读者，不至于错失书中的精华。首先就是做笔记，可以尝试强力阅读的做法。我在看书的时候做的多条笔记，让自己和新知识之间产生大量的联系。其次，结合万维钢老师在课程里解读的内容，我在记笔记和看书的时候脑海里就浮现不少，而对于此的再次思考也一一记录下。再次，理解数学公式背后的道理，而不必逐个推导。尤其是书中出现的不少数学公式让很多人望而却步，容易让人错失结尾的精彩。最后，多关注模型之间的差异和相同之处，尤其是其适用范围。
毫不夸张的说，这本书带来的阅读体验，就像是为了大脑安装一个个趁手的工具。虽然有些让你一开始觉得很陌生，但随着阅读的深入，会发现越来越多的乐趣。至少我的体验是这样的。
拥有更多的工具固然会比之前更加强大，但如何用好，甚至于如何组合创新等更值得注意，而这往往需要更多有意识的调用。比如面对最近的新冠疫情，你就可以想到扩散模型、传染模型以及网络模型等，结合起来你就会发现一切变得不再陌生，眼里不再只看到钉子。最后不得不说再好的工具也可能可能有反作用，总是让人想起 “所有的模型都是错的，但其中不少是有用的。”
给这本书评了4.0如何过好这一生？我们应该都听过一句话：“知道那么多道理，却还是过不好这一生”。从而觉得道理对我们没用。
那我在这里就想多问一句，你究竟知道多少道理呢？
有没有可能，你之所以过不好这一生，并不是你知道的道理太多，而是太少？
这本《模型思维》介绍了二十四种 “道理”，或许你可以先看看目录，看看你究竟知道几种。
如果你知道的确实太少，或许你需要补补课了。
给这本书评了4.0这本书好是好，就是复杂些，许多的地方需要大量的知识储备才能看懂。我记得在哪儿看到过一个万能思维模型，等我找出来供大家参考参考。
给这本书评了5.0当今时代，大数据至热。但是许多人其实只是被大数据裹胁了。有了数据还远远不够，我们还要懂得如何让数据告诉我们信息，懂得如何从信息中总结出知识。说到底，我们需要形成自己直面世界的思维体系。斯科特・佩奇这本书为我们指出了实现这个目标的方向和路径：多模型思维。
给这本书评了5.0阅读难度非常大的年度十大好书，对我的工作有很大帮助帮助实在太大了，未总结好，一时间不知该从何说起，先发这个推荐来占位
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这是一个数据爆炸的时代，数据充斥着我们的工作与生活。但是仅仅拥有这些数据是不够的，让数据为我所用才是关键。斯科特佩奇在《模型思维》中为我们提供了模型思维，就像查理芒格所说：“要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。”这本书向我们展示了数学、统计学和计算模型等二十几种模型，从线性回归到随机漫步，这些模型可以把任何人变成天才。“多模型范式”是这本书的核心，这一关键不止是找到一组相关统计工具并且反复使用它们，而是通过从几个模型中对它们进行建模来测试我们对事物的理解。这些模型每一种都可以应用在多个场景下，也可以同时使用几种模型解决一件事情。掌握模型，就可以拥有模型的七大用途（推理、解释、设计、沟通、行动、预测、探索），更好地应对这个世界。
