【聊聊遊戲數據分析常有的陷阱與誤判】
前兩天RF提到數據分析的理解與分享,剛好自己在這部分也有些體悟,順便分享一些自己的經驗。
每個人都有機會做數據分析,並進而得出些結論,但有些錯誤或陷阱是新人比較容易犯的,希望能夠提出些來幫大家少走些彎路。
(1)對於“正面”的反常數據不夠有警覺。
大部分人對於數字異常變差的警覺性較高,譬如營收、付費率、Arpu下滑;但對於數字異常變好的警覺性比較差。「事出反常必有妖」,營收相關數字異常變好,也有可能是出現bug、活動折扣標錯、對於道具價值錯誤預估、或是某個大戶異常行為的結果。
研究這些反常的“正面”數據,能夠排除遊戲的潛在問題,排除後還能想辦法嘗試複製相同的成功經驗。莫名其妙的成功不是本事,那叫做運氣,總有用光的一天
(2)數據分析的基礎是「數據正確」。
這是一個很基礎,但新人常忽略的事情。當發現一個特殊的數據變化,一定要先用邏輯判斷是否符合常理,再去用其他角度驗證數據的正確性,最後才進行分析下結論。
打個比方,當你發現三留暴漲,也要一併確認次留或七留有沒有相應的變化。如果沒有的話,那可能只是Excel拉錯,一不小心就會做出「三留因為活動成功而暴漲的錯誤結論」。
對於自己無法解釋的數據,務必反覆檢驗其正確性。
(3)產品只看營運數據,行銷只看廣告數據
在現今的遊戲產業,營運和行銷已經密不可分了。當營運部門看到留存上升時,有可能是因為廣告導入的用戶調整而非活動因素;當行銷部門看到廣告回收變好,也有可能是因為遊戲適逢重要活動。
只想當獨行俠而疏於溝通,已經難以在未來的遊戲產業生存。要想精進,就必須把玩家從“看到廣告”,到“進入遊戲"的環節都弄得一清二楚。
(4)產品生命週期會影響數據的變化
一般來說,事前登錄的用戶品質>第一批導入的用戶>後續導入的用戶。因此拿事前登錄的用戶數據去推估未來的遊戲收入成本趨勢,很有可能得到過於樂觀的結果。
(5)忽略離群值的影響性
大部分的免費遊戲,都仰賴1%的鯨魚玩家,這些鯨魚玩家有遠超過平均值的付費行為。而一個大戶的出現,常會把很多的“壞數據”變成”好數據“。
某個廣告群組的回收率、某個道具的銷售量等,都有可能因為一個大戶超捧場,從壞消息變成好消息,影響了數據分析的結論。
(6)行銷人員專注成本而忽略回收
早期的遊戲業,幾乎所有行銷人員的KPI都是「導入成本越低越好」。但現今廣告投放工具趨向複雜專業,有很多標榜便宜安裝的廣告採買方式,基本上不具備任何回收的可能性。
所有的數據決策,最終的目的都是「盈利」。如果只專注在單一的數據指標,忽略收益上的表現,將有可能把專案帶往錯誤的方向。
(7)拿不同遊戲的數據經驗,去推測其他遊戲的數據
這坦白說是很難避免的問題,我們都習慣以現有的經驗去預測未知的結果。做RPG的可能難想像放置遊戲的長線留存率,做三消很難想像RPG的付費能力。
我們都生存在看不見的那道牆中,只能不斷與外界聯繫交流,打破自己認知的侷限。
(8)數據所呈現的現象,沒有實際進入遊戲去驗證
營運看數據看久了,會容易依賴數據得出“空想”的結果,而非進入遊戲實際感受問題之所在。打個比方,你可以想像無數種活動成效不好的原因,但都不如你進入遊戲實際花錢,和玩家討論CP值,感受用戶和自己心中的回饋來得真實。
數據分析之路漫長遙遙,希望以上對你有所啟發。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【線上課程】《過好人生學》~除了熱情,你更需要知道的事 讓你建立迎向未來的思維與能力! 課程連結:https://pse.is/H8JXH 第一講免費試聽:https://youtu.be/-EHOn0UxMys 【10/15 開課!】《學「問」~高難度對話的望聞問切》~第17期(僅剩五位名額) ...
產業 生命週期 判斷 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起
芮嘉瑋/專欄 2021-01-28 02:45
2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊,疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年,投資購買設備及原料的腳步也都放緩,預期新的一年,隨著疫情穩定與經濟復甦,許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料,鋼材需求可望隨著市場回升而轉強,且至少旺到第2季。
舉例來說,在汽車的構造上,有相當高的比例是使用鋼板,包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等,所以汽車業的好壞,間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮,從而鋼市好轉、鋼價高漲,幾乎各國都是如此。
隨著消費型態轉變,產品生命週期縮短,各行各業面臨客製化的挑戰,並在智慧工廠生產流程的訴求下,往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作,鋼鐵傳產業也不例外。然而,現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境,必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合,以利製造業數位轉型升級,因應瞬息萬變的市場挑戰,凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。
何謂智慧製造?
經歷4次工業革命的演進,第4次工業革命被視為「工業4.0」,且因智慧製造是工業4.0的核心部件,在製造產業兩者幾乎可劃上等號,從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。
在工業4.0的時代驅動下,現今製造業不斷與數種新興技術結合,從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。
因此,智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系,並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式,使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力,以適應快速變化的外部市場需求。
如何利用AI加持智慧製造
由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ,其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力,就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在,它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式,進而學習過往曾經發生過的錯誤,以提前作預測及預警,藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率,也可適時的根據產線作調整。
至於該如何利用AI加持智慧製造,讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司),在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局,提供製造業者掌握AI加值智慧製造,讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。
中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019),具體而言,係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測,而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。
該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中,該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110,用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量,進而可產生估測鋼帶翹曲模型,且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量,用以供矯正機構130矯正鋼帶。
經過大量數據的累積,該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值,當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時,該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值,供操作者參考,從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。
再者,由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段,為了讓產品的機械性質符合預定的規範,過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數,然而,人為經驗難以即時反應生產線狀況,中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128),當執行完一部分的生產階段以後,可以即時地計算下一個生產階段的製程參數,其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型,後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。
在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中,在步驟220,可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221,此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質,換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入,機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。
在步驟230,對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中,將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質,並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中,依照預設生產參數進行下一個生產階段。
如果步驟240的結果為否,則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數,並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中,執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括:設定一利益函數;將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質,並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值;以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。
此外,中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629),係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧,以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。
給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控,以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而,智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外,虛實整合系統(或稱網路實體系統,Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一,整合物理模型、感測器資料和歷史數據,在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態,透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合,建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。
未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環,隨著工業4.0的蓬勃發展,台灣製造業在邁向智慧製造過程中,所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作,欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造,然而若能整合虛擬(Cyber),強化與工業物聯網之整合,更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。
過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵,如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級,是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢,透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入,並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系,將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態,轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例,以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力,才能持續在全球製造體系中發光發熱。
附圖:鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋
資料來源:https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m
產業 生命週期 判斷 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
1000 頭牛有了自己的「區塊鏈身份證」?如何爲畜牧業構建可信數據底座
2021年1月14日 15:02
撰文:萬向區塊鏈
近日,新疆昌吉阿什裏牧場的 1000 頭牛擁有了獨屬於自己的「區塊鏈身份證」。這些「身份證」是每頭牛在數字世界的唯一可信映射,其特別之處在於它們能夠可信地爲每頭牛進行資產確權,並如實地顯示每頭牛生命週期裏的成長信息,包括去過的位置、每天的運動量、體重增長等。
1000 頭牛有了自己的「區塊鏈身份證」| 萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺新成果牛隻戴上了「區塊鏈防拆項圈」,該設備基於萬向區塊鏈和摩聯科技共同打造的 PlatONE+BoAT 物聯網數據賦能平臺
這正是萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺的最新「戰果」——在國內首次成功將區塊鏈模組植入生物資產監管物聯網設備,利用區塊鏈+物聯網技術,構建肉牛育肥階段的可信數據底座和商業閉環。
未來,這一平臺將讓政府對生物資產監管服務更高效、產品全程可追溯、屠宰交易更快捷、保險理賠免勘查,並聯手萬向信託,幫助養殖牧場解決「空欄率」的問題——使用多方認證、在物聯網上原生的可信數據,養殖牧場能夠快速獲得金融支持,投入擴大生產。可謂多方受益,真正造福實體經濟。
據瞭解,當前國內牛肉消費快速增長,但國內全年肉牛出欄量卻僅佔中國牛肉總需求的 70%。另一方面,國內大於一千頭牛的牧場僅有 4%,大部分是個人牧場,數量僅有數十頭。與美國相比,中國出欄量在 100 頭以下的小牧場或農戶年產出肉牛佔據全國年出欄量的 82%。可以看出,整個肉牛養殖產業處於非常分散且規模化較低的狀態,無法滿足日益增長的市場需求。
而造成這一現象的主要原因是牛肉生產商受到了較大的資金限制。肉牛價值非常大,一頭牛的價值約兩萬元人民幣,如 1000 頭牛的適度規模化出產量,意味着要預先準備兩千萬資金,此外還有肉牛後端運費等成本。但因存在牛隻重複抵押、抵押資產難監管、抵押資產處置方式較少等問題,導致金融機構對於肉牛養殖行業風險控制力度較弱,養殖場除了獲得政策性貸款及保險以外,較少能獲得金融機構提供的商業化金融服務。因此,如要實現規模化、標準化養殖,養殖場 / 牧民靠自籌資金遠不能滿足需求。
基於以上現狀和痛點,萬向區塊鏈聯合南京三才數字科技有限公司(以下簡稱「三才數科」)、南京豐頓科技有限公司共同打造了「生物資產金融服務平臺」。該平臺以「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」爲依託,將區塊鏈模組植入生物資產監管物聯網設備,旨在爲傳統畜牧業打造可信數據底座,助力產業進行數字化轉型,併爲金融服務實體經濟打造新的風向標。平臺目前已與萬向信託和新融農牧科技達成合作夥伴關係。
同時,項目應用中國電信 NB-IoT 連接和物聯網開放平臺(CTWing),推動物聯網設備智能化管理和數據價值化的實現。中國電信對該項目給予了重點支持,發揮全國跨域協同和四級支撐穿透能力,新疆昌吉電信組織專項保障團隊,較快地完成了網絡覆蓋保障工作。
萬向區塊鏈和摩聯科技共同打造的「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」,創新性地將區塊鏈技術與物聯網技術融合在一起,將端側的區塊鏈模組和平臺側的區塊鏈數據服務結合,使物聯網應用數據可以嫁接在區塊鏈網絡上。以「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」爲底層設施構建的「生物資產金融服務平臺」,可實時採集每頭牛的動態數據,記錄和監控每頭牛從入欄到出欄的全生命成長週期,再過加密傳輸至生物資產金融服務平臺進行存儲。不僅實現了生物資產身份電子化,將原本難以量化評估的不同生長階段的「牛」的價值結合體重數據形成了精準的「數據資產」。更重要的是,這些數據原生在區塊鏈上,具有安全、不可篡改、唯一性和可追溯性,真正從源頭構建了可信數據的商業閉環。這些電子化數據共享給產業鏈中各方,使得各相關方能及時收到信息,監控肉牛資產狀況。
由於區塊鏈技術的公開透明和難以篡改特性,金融機構可根據數據資產對牛隻價值進行正確評估,也能及時有效地對牛隻動態進行監控,正確判斷資產狀況,從而實現風險可控地爲養殖企業和牧場提供融資服務,以解決牧場融資難的問題,助力產業規模化發展。保險機構也能依託平臺上的數據化信息,降低勘察定損難度以及定價難度,放心地爲牛隻提供保險服務。
對於政府機構來說,線上數據資產有利於對牧場進行監管,實現農牧業補貼的精準發放以及牛肉檢疫信息審查。由於鏈上數據可追溯,萬向區塊鏈生物資產金融監管服務平臺有助於政府建立食品可追溯機制,提升食品安全管理水平。
對於養殖企業及牧場來說,一方面,區塊鏈+物聯網技術保證了數據的真實有效,能夠獲得政府、金融機構等多方的認可,從而能夠以更低成本獲得金融機構提供的優質服務,實現規模化養殖。另一方面,平臺信息具有預警作用,養殖企業和牧場可根據信息提前規避風險或制定未來生產計劃,以提升運營效率。
三才數科董事長邵兵表示:區塊鏈+物聯網是養殖業構建可信「生物資產數字化」的基石,促進了養殖業與金融、保險、交易、溯源等產業跨界創新融合,是跨越產業鏈結節間認知鴻溝的橋樑,對肉牛產業高效健康規模化發展具有顯著的現實價值。
萬向信託承辦部門總經理助理沈明豪說,結合區塊鏈和物聯網技術,通過對肉牛生物資產進行了從入欄、飼養育肥、出欄等全流程的數字化管理,解決了傳統養殖企業與金融機構中存在的信息不對稱、生物資產管理難、成本高等問題,讓金融資本能夠低成本深入養殖業,真正助力和扶持養殖業,同時通過構建金融、技術、實業三方合作平臺,讓金融和科技賦能於大三農,爲「生物資產數字化、金融化」邁出了有力的一步。
萬向區塊鏈執行總裁王允臻在談及該平臺時稱:從宏觀層面來說,萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺可以看作是一個聯盟生態,在這個生態裏,政府、監管機構、金融機構、養殖方、屠宰方等各利益相關方能夠以低成本且快速的方式進行協作,從而提升整個畜牧產業的信息化、智能化、規模化建設和管理。而這也是萬向區塊鏈一直以來堅持的初衷,利用技術助力實體經濟進行數字化轉型和升級,並進一步提升產業生態的治理效能。
資料來源:https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/743454684214.htm
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以下為本段內容文稿:
今天我跟大家分享關於「快樂」這個主題。
加州大學的河濱分校,心理學教授索妮亞.柳波莫斯基。她是一位我非常喜歡的心理學者,在我們的有聲書評,也曾經推薦過她的書哦!
她針對「快樂」這件事情,她除了寫了幾本暢銷書之外,她也有做一些更深入的研究。當她歸結了一些,關於人通常會怎麼考慮「快樂的要素」的文獻的時候,她做了一些結論。
這個結論就是收入良好、身體強健、婚姻美滿,以即沒有經歷悲傷或創傷。這些結論,似乎很符合我們一般人的直覺認知。
然而柳波莫斯基,在她進一步的研究之後,她卻發現喔,在最近的一個世紀以來,針對「幸福決定因素」的研究,得到一個普遍性的結論。
這個結論就是,客觀的情況、人口統計的變相、和生活事件,跟快樂有關聯的。只是我回到一般人的直覺經驗、直覺認知裡,會覺得這些關聯跟快樂,應該要更緊密才對。
但是啊,經過更精細的研究,跟估算之後發現,把這些變量加起來,最多只佔「幸福變量」的8%到15%。
也就是說這些直覺上,會影響我們快樂與否的變項,在實際上,真正對我們的影響,其實是比我們想像小非常、非常的多。
那麼到底是什麼樣的關鍵因素,會決定我們的快樂呢?其實喔,多數會有幸福感的變量,它是來自於我們「相對比較」下的一個結果。
這個「相對比較」的結果,有一個很經典的問題,就是你想要在1900年代裡,每年賺7萬美金,也就是台幣大概200萬;還是你想要同樣的7萬美金,同樣的200萬台幣,是在現在賺到的?
可能多數人會選擇,我當然要在1900年,就賺到一年有7萬美金啊!
沒有錯,如果回到1900年代,那個時候的美國,每個人的平均年收入,大概是450塊美金而已。所以相對於7萬美金,的確會在1900年裡,讓你過上一個超乎想像的美好生活。
可是事實上,真的是如此嗎?我邀請你再細細的深思一下;就算你活在1900年代,每年有7萬美元的一個收入。
但是請你千萬別忘了,在那個年代裡,如果你不小心生病了、不小心要做外科手術;不管你花多少錢,也買不到今天被廣泛使用的局部麻醉劑。
你可能要忍受難以想像的疼痛,去承受這個外科手術。那更不要說1900年代的外科手術水準是如何?再來當你不小心發炎、感冒、生病了,那個年代可是沒有抗生素的。
那如果你想要享受一杯冰涼的飲料,不好意思!那個年代沒有冰箱。你如果覺得天氣很熱,那個年代也不會有冷氣機。
如果你想要快速方便的,聯繫上遠方的朋友;那個年代裡,更不會有現在的電話,更不要說智慧型手機。
所以你仔細想想,當你活在1900年代,就算你有7萬美元的年收入,這意味著什麼?這意味著就如同你自己想像當中的,可以過上一個爽爽的日子、可以為所欲為嗎?並不是這樣子吧!
而且在進一步來看哦,在1900年代的時候,人的平均壽命只有47歲。而現代人的平均壽命,可以活到將近80歲。
所以呢,當你聽到這裡,不妨認真的體會一下;所謂的年收入7萬美元,它是不是得放在今天的「此時此刻」,才會有意義呢?
沒有錯!當我們看待人生的時候,我們常常會活在一種「時光錯置」的一個想法裡。你會很嚮往過去,你會覺得如果我在那個年代裡,就有這麼多錢,那該多好!然而事實上,通常都不是如此。
就像有很多人,他可能很不習慣現代的生活、現代的壓力、現代的一切的一切,他很想活回50年前的那個時候。
但是這裡在思維上,就有一個很嚴重的盲點了。就是啊,他想像當中的50年前,他都只挑選他「想要的」、他「期待的」。
或者在他想像當中,50年前的那個單純、那個相對沒有競爭壓力。可是呢,他卻沒有去想,甚至於他忽略了50年前的落後、50年前相對也沒有機會。
就像是我遇到有些人,總是幻想著哪一天找一塊地,然後來退休,享受好山好水。但是呢,當他真的去享受這個好山、好水的時候,他會很快的發現,真的是好山、好水,而且好無聊啊!
他一整個無聊到不行,而且這份無聊,還引發了他非常嚴重的焦慮。所以你說當你總是在想像「它時它地」,而不是專注在「此時此地」的時候,你覺得這一切的快樂,它是真實的嗎?
可是正因為這樣子的一個「比較心態」,不管是跟過去比,還是跟其他的地方比;如果你沒有覺察這個想法的話,你很有可能把自己的人生,過的就是到哪裡都不快樂、得到什麼也都不滿意,俗稱的「越努力、越挫折」。
所以回到根本,人生「快樂」的關鍵到底在哪裡?
或許要過上一個好的人生,我們要有意識的,暫時把「比較」的心情放下來,回到自己的身上。並且要很留意,因為「比較心態」會引發出來的一種直覺性的思維;就是我們很喜歡拿過去的經驗,想現在的事情,而要去預測未來。
其實「比較」如果換一個向度來想的話,你有沒有發現,如果我們拿「今天」的收入水準,放到「過去」,得到的是一個荒謬,而且我們不想要的結果的話。
那麼反過來,我們拿「過去」的那些工作觀點,放到「現在」,是不是也一樣,會得到非常荒謬的結果呢?
講一個你一定聽得懂的,我們是不是常常想像,找到一份好工作、做它一輩子,從此以後過著幸福快樂的日子?
這樣的想法它是「工業時代」的想法,那今天的我們早就不在工業時代了;現在這個時代,你還能夠幻想找到一份所謂的「穩定的工作」嗎?
你要知道以現在的產業週期,任何一家公司,他能夠存留在市場上的時間,會比你這一輩子,總體的工作時間來的短,而且短很多啊!
所以當你因為「比較」,而活在一種時空錯置的時候,經常你可能就會活在,所謂的「終極選項」跟「路徑依賴」的迷思裡。
「終極選項」就是喔,你總是幻想著在你的生涯裡,有一個最好的工作,你必須要找到它;而不是培養自己一些關鍵的素質跟能力,去面對這不確定的未來。
而所謂的「路徑依賴」的迷思,就是有太多人,你可能因為過去學生時代,學的是某一個科系,你就覺得未來就只能做那件事。
又或者是,你覺得過去自己對某個領域、某個產業、自己的先前的工作經驗,是在某一個特定的範疇,你就覺得自己只能繼續的往下走。
「路徑依賴」的想法,很容易讓你坐在金山銀山上很窮,因為你局限了自己的選擇。就像是傳統的電視或電影工作者,當工作機會不斷的消失之後,他就會覺得他要找到另外一家電視台,或者是另外一家電影公司。
可是,為什麼一定要這樣呢?有沒有可能把你的影像專業、用影像說話的這個能力提煉出來,你也可以當Youtuber不是嗎?
所以呢,談到這裡,面對人生跟人生的快樂的時候,究竟是我們此時此刻的環境太險惡,讓你沒有辦法快樂、讓你沒有辦法在「相對比較」底下,得到更多的滿足;還是我們的想法,限制了我們自己?
「終極選項」跟「路徑依賴」,是我們在面對自己的人生的時候,永遠要提醒自己的兩個陷阱、兩個迷思啊!
那麼在具體上,當我們面對人生的時候,要怎麼樣避免這兩個迷思給我們的影響,並且進一步的走出屬於自己的道路?
讓你不用再依循任何人的遊戲規則,讓你建立起自己的生態圈,你的快樂由你自己來決定。
關於這個部分的前進,可以好好期待我在7月22號,即將上線的【過好人生學】。
我即將帶給你的學習,並不是空泛的口號,或者是一昧的,只是要你去追求熱情;而是透過很實際的思維引導跟作法前進,讓你一步一步的,走出屬於自己的道路。
讓你的成就、讓你的快樂,由你自己來定義,而不是透過任何「比較」的結果。因為我們知道,只要你的心裡一開始跟任何事物任、何時空比較,你就已經脫離了「此時此刻」。
我想每個人都會渴望過一個更好的人生,尤其是會關注像我們這樣子學習頻道的你。
也正因為如此,我把多年來面對個案,所談的無數次的「生涯議題」,整理成線上課程;加上我自己生命的實踐跟前進,我相信這是一門為你準備,讓你過一個更好人生的學習機會。
好好期待我們在7月22號正式上線,期盼你的加入;也更希望今天的分享,能夠帶給你實質的啓發與幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請在影片裡按個喜歡,並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊小鈴鐺,按下去;這樣子你就不會錯過我們所做的內容。
那麼如果你對於「啟點文化」的商品,或課程有興趣的話;我們近期的實體課程,是在10月15號開課的【高難度對話的望聞問切】。
在我錄音的這個時候,這一門課的名額也在倒數了;所以無論是線上課、還是實體課,我都很期待,能夠跟你一起學習、一起前進,謝謝你的收聽,我們再會。
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