20161124【充实计划】第290期

1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
刘远举：共享单车想盈利得看国民素质？
http://comments.caijing.com.cn/20161124/4202999.shtml
2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
所幸的是，“互联网+”的迅速发展在改造着一切，可以还给那些老实人一个公道。

在当下，每个人的消费、出行都在留下痕迹，这些痕迹沉淀在不同公司的服务器上。另一方面，在激烈的市场竞争中，单个公司的数据无法精确地判断消费者的不诚信行为到底是故意还是偶然，很难凭此直接对这些消费者说不。即便说不，那些不诚信的消费者无非再另外选择一家同样的公司。所以，面对不诚信的行为，有单车公司即便给出半小时100元的惩罚性价格，消费者无非会选择另一家，或者大不了不用了。

但这些相对弱势的公司联合起来，情况就会发生变化。比如，有人使用单车时失信，就调高其网约车出行价格；有人使用网约车时失信，就抬高其外卖费用。这种企业间的信用联盟，通过价格机制的方式，潜移默化地劝导用户更加诚实守信，比起政府的征信机制更温和、也更高效。

需要指出的是，企业间的价格联盟，并非道德档案。因为在市场中，不管是大公司，还是小个体，或者消费者，都是平等的民事主体。消费者有拒绝一个公司的权利，反过来，公司也有拒绝特定消费者的权利。或者反之，给那些更有诚信的人一个更低、更方便的价格。

实际上，这已经不是一种预言，而是一个现实。最近，笔者租车的时候，一位客服人员就表示，芝麻信用650分以上，可以完全免掉押金。“互联网+”可以做到更公平，是时候让“好人”的价格更低，让“坏人”的价格更高了。
3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
“互联网+”在记录每个人的消费、出行时，也将消费者的不诚信行为保存在不同公司的服务器上，这些信息一旦联网共享，会加大不诚信者的行为成本。但也必须看到“互联网+”可能带来的问题，如当下某些公司所谓的黑名单制度、不受欢迎客户名录等等，如果一旦联网共享，将会对社会产生很大破坏！因此，如何保证信息的公正、真实，至关重要！
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http://news.jin10.com/article/10632

2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
虽然，希拉里早已承认败选，特朗普也在准备政权交接，但对美国大选结果的争论还在继续。虽然，因大面积选举人背叛而改变大选结果的情况未曾发生过，但在神奇的2016年，谁敢打包票？
除挑战选举制度外，希拉里的支持者还在为这位失利的民主党总统候选人翻盘寻找机会。最近，一群著名电脑专家和法律人士相信他们找到了有力证据，说明选举结果或被操纵或者受到了黑客入侵影响。
他们发现，相比那些使用光学扫描和纸质投票的地方，在依靠电子设备点票的城镇，希拉里获得的支持率少了7%。如果按照这个统计数据进行分析，那么希拉里可能少获得了3万张普通选票。而且，上述三州的获胜者都是特朗普，其中在威斯康辛州希拉里因为少了2.7万张普通选票而失利。
据CNN报道，迄今为止，已经至少有3名选举人表示将不会给特朗普投票，而是将“通过选举人团寻找一个更合理的共和党人选”。他们通过一个名叫“汉密尔顿选举人”的组织于周三发布了上述声明。

3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想看完这篇文章感觉美国的大选怎么从头到尾都像是一个笑话。如果希拉里能翻盘那简直比特朗普当选的黑天鹅还要大，不过我个人感觉希拉里翻盘的可能性不大。反观我国的选举制度肯定不会出现这种情况。
另外我想说希拉里为了当总统也是使出了浑身解数，不过结果可能依然不如她所愿。

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昨日阅读4小时，累计阅读116小时。

昨日阅读1小时，总阅读294小时

。天共阅读2小时，三天累计阅读5小时，看完了《大数据时代》，不得不说这本书是了解当前大数据发展的很重要的一本书，你会惊讶于计算机存储技术的飞越提升带给我们生活的变化。可以说，改变的不仅仅是生活方式，更是我们理解世界的方式。书中作者提出大数据的发展带来了三个方面的转变：更多、更杂和更好。在一切皆可量化的大数据时代，商业变革变得越来越普遍，甚至是企业不得不进行的行为。数据创新取之不尽，给拥有创新和数据思维的群体，带来了巨大的财富。数据这样一种资产，不会因为使用而被损耗，相反对它的再利用反而能发掘出更令人震惊的潜在价值。作者指出了大数据时代公司的发展模式，也对可能存在的风险和应对做了进一步探讨。
      很喜欢作者文中对于案例的分析，可以让读者对于大数据的魅力有了更深刻的理解，作者也充分意识到了大数据可能存在的风险，比如预测人的行为而使人为了未发生的行为而负担责任，从而丧失了自由意志，以及大数据发展后对人隐私的保护会存在巨大的障碍。作者对于大数据风险的深刻洞见令人醍醐灌顶。但是，作者在书中对于相关性的推崇而不时显露的对因果分析的一种弱化，我认为是值得考量的。在混杂的数据当中，我们确实可以利用大数据得到明显的相关关系，来指导现实生活，但不可否认，知识和学科的发展需要推理归纳、逻辑的一致性和对深层原因的探索。现象只有当被推演归纳为一般规律时，才能变为知识，而这也正是现代科学发展的逻辑和路径，可以说没有经验科学和逻辑，现代科学无法取得当今的成就。从某种层面说，大数据加快了我们对现象关系的认识，加速了人类对经验的积累，帮助人类纠正了一些认知偏误，但这并不代表大数据对相关关系的揭示可以代替人类知识对因果关系的进一步探索，但它确实可以成为一种重要的辅助工具。正如作者所说，大数据并非最终答案，而只是参考答案。
对于作者关于大数据预测人的行为的担忧，我有一点小小的想法。当世界出于数据的统治之下，人们或许会朝着大数据的预测而行为，从而不断强化着数据的预测能力，以致对数据更加的狂热和执迷。当一切都按照数据的轨迹发展时，数据预测本身也将失效。从另一方面看，数据统治人类也基本不可能实现。混乱是人类创造力的体现和伟大之处，大数据并不能让我们束缚于过去或丧失自由意志，人有太多的主观性和动机，其难以预测并且微妙，即使在大数据做出预测的情况下，我们也可以通过学习、选择、情感、理智甚至不理性，做出机器无法预测的行为。或者说大数据的预测或许让我们有了改变结局的可能性，只要我们愿意，总能利用手中的海量信息，改变结局……
总之，读完这本书，很震撼，收获也很大，而其中关于人性的命题或许比技术层面的难关更难攻破，也是大数据时代发展中人们应该持续不断思考的问题。

今天阅读效率太低 自己不满意 早点睡，明早8点前搞定开始看文献

歉，今天没阅读，附上昨晚笔记（昨晚回复帖待审核，没法贴上去），放水，进度会补上

德鲁克《动荡年代的管理》第二章第三节

三、对经济增长进行管理（上）（2305-2352）

企业需要一个增长战略

错误观点	应有思维
20世纪50-60年代：一切都必须增产，经济增长没有限度。    背景：（1）自18世纪初叶，每隔约50年，经济发达国家就要经历一个为期10年左右的“兴盛时代”，该时期貌经济增长主宰一切，一切好像都会永远增长似的；	任何东西都不可能永远增长，更不要说以指数速度增长！
70年代：经济增长已经完结，永远不会再有增长    背景：（2）每一“兴盛时代”后继以一个很长的萧条期，在萧条期，人们都认为，经济增长永远停止了。	事实上，经济增长从来没有停止过！    每一个新
每一个新的新盛时期的到来，经济增长都转换到了一个新基础上！    一个企业应该认真分析：    -经济增长转换到哪里去了？    -企业的特长在新增长领域中怎样得到发挥？    -怎样把企业的资源从已经不能生产陈果的领域中抽出，转而投入能够发现新机会的领    域？
每一个新的兴盛时期，都使得抛弃旧成果加速！    任何增长政策得以实施的最基本保证：    动荡年代里，自觉地抛弃过去和有系统地集中资源结合起来！
每一个新的兴盛时期，无论对企业或非企业的公共服务机构，最重要的决定是：    应该决定增加多少产量才不至于使自己成为市场上可有可无的一份子！
反面案例    克莱斯勒公司1960年前后决定不增加产量的政策，是一项灾难性的错误！    经过：它没有选择和另一家公司合并以获得增加产量的资源，而是采取了“保守派”态度，决定成为汽车工业中“一个隐私”而非“领导者”；1975年，该公司在市场所占份额=可有可无；政府巨额资助，仍度日维艰	正面案例    大众公司决定随着市场需求扩大而增加产量的决策！    经过：当时无论财力、产品和工程技术、销售能力都弱于克莱斯勒；他自问“增长的市场在哪里”，然后集中力量占领了欧洲、巴西、墨西哥和美国四大主要的增长市场，并试图在这些市场取得领导地位！
一个在市场份额中可有可无的企业：    （1）逢经济下滑时，产量下降比一般企业快；    （2）逢经济繁荣时，产量增长又比一般企业慢；    （3）随着经济周期的每一个循环，它会变得越来越弱；    （4）一旦吸纳入可有可无境地，想从衰败中挽救出来=极为困难／几乎不可能！

附：“兴盛时代”概览

作者观点：每一“兴盛时代”后继以一个很长的萧条期

编号	介绍
第一个“兴盛时代”	1710年前后，随着南海泡沫骗局和约翰·劳的路易斯安娜计划的产生而出现    备注：约翰·劳（1671-1721）为苏格兰货币改革家，他认为经济发展中货币是一种创造性的力量。货币数量增加可以刺激国民生产的发展和国家力量。他在巴黎叉棍办了宜家有权发行纸币的银行，后他把该银行和路易斯安那公司结合在一起（本书译者注）
第二个“兴盛时代”	18世纪70-80年代
第三个“兴盛时代”	19世纪30年代
第四个“兴盛时代”	19世纪70年代
第五个“（准）兴盛时代”	在欧洲，1910年的兴盛由于一战流产；在美国，一直持续到1929年
最后一个“兴盛时代”	20世纪60-70年代

时间：2016-11-24 参与挑战30天 第13天

今天继续再看paper，除了内容，对文件综述的框架也总结了一下，很是受用！
昨日你阅读的时间量：1.5 小时 (读paper的时间没有算在内 :) )
你参与活动至今的总时间量：20 小时