信号与噪声在我们生活中无处不在，如何能从噪声中获取信号是成事的关键，如何能在信号中排除噪声也是成事的必要条件，如果做的不好往往则是遇事不成。书中举例了大量的预测案例，其实就是让我们了解噪声是如何影响我们对信号的接受，导致最终预测失败。比如，珍珠港事件、911恐怖袭击、美国次级贷导致全球金融危机，日本大地震，现在回顾这些事件的发生其实都是有预先的信号来告知我们事情将发生的征兆，只是大多数时候人们容易受噪声的干扰而忽略了信号，最终导致预测的失败。

失败的预测是有公式的，书中所提到的是，“非样本，无思考”，举例了一个驾龄长达30年，在2W次出行过程中，只发生过两次轻微的剐蹭事故，而当他酒后不选择叫出租车的原因就是自己2W次中有19998次是安全的，觉得根本没必要打车，这就是典型的非样本的问题，因为他以前的2W次里根本没有酒驾的情况，通过这个数据来分析自己能酒驾将导致预测失败。同样的道理，有时候我们在工作中也会用非样本的方式来说明自己做的事是如何正确，或者用非样本的数据来支撑自己的错误处理方式上。比如我们有些销售类工作，每年都会定一个标准价格去跟客户谈，而并不是考虑这个客户的以往的销售数据样本来订制标准。这就是犯了非标准、无思考的问题，拿着不是这家客户的数据来谈，最终结果可想而知。如果我们每次都是拿着客户以往的数据来分析，并按照客户的实际服务需求情况来定价格的话，有时候也能谈成高于统一的目标价格，所以通过这个道理，可以让我们明白样本数据对于思考问题的重要性。

书中还有个章节讲的是贝叶斯定理—只有正确的预测才能让我们更接近真相。乌尔加利斯之所以成功，是因为他分析信息的方式十分有效。他将自己掌握的统计学知识和篮球知识相结合，并理清这些数据之间的重要关联。就像湖人队的那场比赛，他并有根据外界的噪声去分析湖人队的状态，而是凭着自己收集到的信息，因为只有正确的预测才能更接近真相，而最终的结果则能验证预测是否正确，而不是在预测中受各种的噪声影响而忽视了本质的信号。其实我们在工作中也经常会用到统计学，往往很多时候大家都会受噪声的影响而忽视了关键数据，而做出了错误的判断。有时候大家会在某些问题的争论上释放出有利于自己的数据，其实这就是想通过噪声来掩饰事实的真相，如果各自都被所谓的噪声把真相往利于自己的方向拉扯，其实事实已经离真相越来越远。

一边看着书中对案例的分析，一边想到工作中遇到的问题，很多时候我们似乎都是被噪声蒙住了双眼，耳朵似乎也听不进任何的信号，但事实的真相则是需要我们去多思考，寻求问题的根源，或许真相只是某个人的工作陋习引起工作上的偏差，或许只是客户反馈问题的片面性误导了真相。信号与噪声，能让我们分析历史问题上的错误而避免重蹈覆辙，能用正确的方式预测未来接近真相。

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