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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
让我们假设你需要再成交30个客户来完成你的销售目标。
幸运的是，你刚好有一份客户成交率为30%的白皮书。你可能会认为，如果你让100多人下载这份白皮书，你就会多得到30个客户，一切都会变得轻松——因为根据它过去的表现，这是你可以预期的结果。
如果你是这样想的，你就是在使用预测分析。预测分析是一种通过获取过去绩效的数据并使用该数据来预测未来绩效的决策方式。如果你曾经在保险、金融服务、甚至医疗保健的精算方面工作过，你很可能以前就遇到过。
如今，还有一个行业越来越多地使用它：市场营销。问题是，我们可能完全错误地使用了预测分析。
嗯，第一个问题是营销本身——它不是一门硬科学，因此，结果可能会远远超出预期结果的历史范围。让我们以白皮书为例。我们假设我们可以从它部门关闭30个客户，这可能是一个可怕的假设——因为我们没有预料到的人口变化可能会导致我们关闭少于或多于预期的30个客户。
这里有一个你可能认识的预测分析出错的真实例子。很多人使用预测分析作为投资工具来构建抵押贷款支持证券。利用为硬科学开发的传统统计数据，他们预测了违约风险，他们的模型告诉他们，从统计数据来看，不可能所有人同时违约。但这没有考虑到房地产市场的某些因素。那么发生了什么？每个人都相信这些模型是正确的，但是他们没有考虑到未知的因素，这导致了一些未知因素破坏了模型。意想不到的结果是许多人拖欠抵押贷款，2008年经济大崩溃。
你可能会说，好吧，那我只好把未知数考虑进去了。但是关于未知的事情就是——他们是已知的。你可以试着预测它们，但是你不可能把它们都考虑进去。这就是黑天鹅理论的由来。
你看，人们实际上开始试图通过建立模型来解释这些变量——然后模型变得如此
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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