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簡述：

「費米推論」（Fermi estimate）：由諾貝爾物理學獎得主恩里科．費米（Enrico Fermi）在1938年提出，原意是指在極短時間內，以相關數字計算乍看之下摸不著頭緒的物理量；後來延伸為只要透過某種推論的邏輯，就可在短時間內算出正確答案的近似值。

題型：

「全美國有多少個加油站？」「日本全國有多少支電線桿？」「全世界平均一天共吃掉幾片披薩？」「某項商品的需求量？」

目的：

化繁為簡，訓練思考邏輯，透過假說與推演來在短時間內將龐大複雜的問題給得出大概的結果。

人們有時會陷入了追求標準答案的僵化思維：由於現在資訊獲取太方便，許多人習慣直接對於搜尋結果囫圇吞棗，並且未進一步思考。另一方面，有時為追求品質，在沒有取得充分資訊以前，絕對不進行下一個步驟，結果搜集堆集如山的資訊，反而使自己無所是從，或導致壓縮到時間，讓呈現的成果反而不佳。

思考邏輯

1.提出假說或做出最有可能的結論

2.將假設建立出模型架構

3.實際運算

4.確立大方向後慢慢輔助各類資訊並做修正，進一步提高答案的準確度

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以最初的芝加哥有多少鋼琴調音師？這個問題

在知道芝加哥的人口這資訊，去假設每個家庭成員人數，多少家庭有鋼琴，每架鋼琴需要服務的次數，調音師工作量，去推算出有多少位鋼琴師，在依照後續的得到的資訊逐步得到修正；反之，在另一個情境下，知道了另一個城市的鋼琴師數量有多少後，也可以反向去推估該城市有多少人。

這種思考方式對於研究生來說可能會是挺熟悉，在發想論文時，先將幾個假設與模型建立起來，在一步步去佐證前面的結論是否為真。同樣是一種在資訊極有限的情況下建立所產生的思考模式。

實際用法：

應用的話，個人覺得可以用在

從現有的資訊(市場特性、消費者喜好、獲利結構)去推估商業營運所必須要採取的措施或資源上的分配，或者進入新市場的商業模型設計與進行預測、數據的估算

  比方說：去預測該市場可能會有多少的人是你的目標客群；大概有多少人用了這個產品；這個市場中競爭多手可能有機家

問題：

這種思考模是個人認為的問題是要具備一定的常識或知識常能幫助在假設或模型建立的階段時能夠進量完整。否則誤差可能會比一般說的10倍以內來的多很多，同時也會因為每個人對於數據合判斷，會各人的認知來產生對於假說或模型建立上的差異。

不過我是認為這種問題是可以接受的。感覺上費米推論的應用時機是在於在有限資源或時間的情況下。這在種狀況下與其憑空想出一大串數字，運用費米推論，或許能夠快速得到一個假設合理的估計值，這可以幫助人們在拓荒時期能夠多少有個相對依據。這就讓我想到以前管理學老師所說的：「大多時後人為什麼無法做出最佳解，因為人不是全知全能，有限理性的情況下，人們只能依照手邊有的東西來達成最適解而已，所以為什麼有些時後必須先求有再求好，因為你很一下去找到最完美的答案，而且有很大的機率你根本找不到，在這情況下先想辦法開出一條路是極其重要的。」

但不否可任的是，這種思維模式的確要經過時間的訓練就是了。