如何估算煎饼摊大妈一个月的收入？ - 简书

秋风乍起，银杏黄了，枫叶红了，一年一度的秋招季又到了，大家开始疯狂的投简历、为了面试马不停蹄的在全国各地来回奔波。

回想自己以前春、秋招面试的场景，如今也历历在目。

近几年在求职竞争压力越来越大的情况下，各大公司的面试题目越来越有深度，考察的范围越来越广。

而这其中逻辑思维能力越来越成为公司考察求职者能力的重要标准之一。

有道2015年的校招题目《如何估算北京的租房人数？》，腾讯此前的校招题目《如何设计海星马路的交通灯规则，使得该路口的通过效率最高？》，以及2018年京东产品岗校招笔试题《如何用0.01元买到一瓶可乐？》

除了腾讯、百度、京东等互联网企业外，像传统的国企、银行金融业还有咨询、快消行业都有很多考察逻辑思维，估算market size 的题目或者面试。

笔试/面试的时候，面试官并不是要求大家在一定时间内得出一个十分精确的方案，而是考察每一位候选者的逻辑思维是不是清晰，能不能用比较简短的几句话把方案表达出来。

我们从小到大都经历过大大小小的各种考试，主要的解题方法无非两种。

1.根据以往做过的题目类型来解答；

2.以前完全没做过，根本没有思路，只能靠智商，这种题目往往是用来区分一个人水平高低的重要标准。

那对于平时很少接触这类题目，一看到题目可以说是无从下手的。那有没有一套解决方法呢？逻辑思维能力能不能培养呢？

我觉得是可以的。

一个真正的高手，其实应该有一套方法论去解决所有问题，问题再新鲜，再难也都能搞定。

今天给大家分享3个例子，不仅在大家求职过程中会有帮助，在职场中也能提升你解决问题的能力。

42章经创始人曲凯老师此前在他的得到专栏《怎样成为解决问题的高手》分享了运用公式化拆解复杂问题的案例。

1.煎饼摊大妈的收入估算

前段时间，北京某黄金地段发生一件事。开鸡蛋灌饼摊的大妈和顾客吵了起来。

顾客拿到煎饼果子之后，坚持认为大妈少给自己打了一个鸡蛋。大妈辩解不过，忍不住说了一句“我月入三万，怎么会少你一个鸡蛋！”

此言一出，大妈的气场瞬间强大！震惊全场！

吵架不是重点。重点是，原来卖煎饼都月入三万了？这条新闻迎来围观无数，大部分人都在感叹现在连煎饼摊大妈的工资都这么高了，远超一众白领。

但是很少有人分析煎饼大妈月入3万是如何而来的？

那作为求职者，或者在职场上想要提升自己解决问题能力的人，我们有必要了解和分析大妈靠摊煎饼，是如何月入三万的？

首先拆解煎饼摊的赚钱公式。假设：

煎饼摊的月利润 = 每天卖出的煎饼数量 × 每套煎饼的价格 × 每月工作天数 – 卖煎饼一个月的总成本；

进一步可以拆解为煎饼大妈每日收入，以及每小时卖出煎饼的数量。

根据价格和成本：

煎饼摊的日收入 = 每天卖出煎饼的数量 × 每个煎饼的价格。

假设，煎饼摊大妈一天卖了100个煎饼，以每个煎饼10块钱，那么煎饼摊大妈一天最终赚的钱就是1000块钱，但这个这是最基本的公式拆解，没有难度。

我们在进行细分，煎饼摊大每天卖煎饼的数量可以继续拆分为，每小时卖煎饼的数量乘以每天工作的小时数。即：

每天卖出煎饼的数量 = 每小时卖出煎饼的数量 x 每天工作的小时数。

那我们如何估算煎饼摊每天的工作小时数呢？

我们还可以再做一个假设。从日常生活观察可以看出，煎饼摊每天工作的时间大概从早晨8点开始到晚上6点结束，中间假设大妈休息1小时，一天总共工作9小时。

假设每天早晨煎饼摊大妈有3个小时比较忙的时间，这3个小时里，每个小时可以卖40个煎饼，傍晚可能还会有1个小时比较忙的时间，这个时候大概也可以卖40个煎饼；

但其他时间，可能就比较闲，那么可以当成是工作时间比较闲的时间，每个小时卖5个煎饼，一共是5个小时。

这样计算一下，煎饼摊大妈全天能够卖185个煎饼。假设大妈每个月工作30天的话，每个月卖出的煎饼总数就是185个×30个工作日；再假设每个煎饼是6块钱，这样就能算出来每个月的收入了。

收入：185x30X6=33300元

但是，这个收入并不是大妈最后赚到手的钱，因为这里的收入还要扣除成本。我们假设每一个煎饼的原材料成本是2元钱，最终煎饼大妈一个月能够赚到手的利润就是：

利润：33300-11100=22200元

当然这个只是估算，具体每个摊煎饼从业者每个月赚的收入还要根据不同的城市，不同的地段，不同的口味有所差异。

2.估算北京一年出租出去的房子数量

这道题目其实就是上文提到的如何估算北京的租房人数。

市场估算题涉及到市场，必定有供给和需求两个思考维度。

具体解答时，可以采取以下两种方法。

方法一：从需求角度来考虑

（1）明确和理解问题

北京一年出租出去的房子数量，租房是一个强需求，稳定有房的居民不会去租房，无房但已有出租房居住的人也不会去租房，无房且需要出租房居住的群体才是我们关注的要素。

按现在情况来看，这部分群体可以分为城市务工服务人员（蓝领）、应届工作大学生（准白领）、工作变动的职员（白领及以上）、其他（需居住中期以上的自由职业者、看病和旅游人群）。

（2）拆分和定位问题

上述分解的要素中，城市务工服务人员可以按照行业属性继续挖掘出变动居住地点的频率，工作变动的职员也可以按照工作年限、行业属性来挖掘细分出变动居住地点的频率。

知道频率后可以结合题目中的关键词“一年”进行答案细化完善，但本题不在此做延伸讨论。

题目中的关键词是一年出租出去房子“数量”，单位应该为套，一套房包含多间房间。

这里假设基本分析单位为一间房，可以供一个人独居也可以多人居住，对四类无房且需要出租房居住的群体进一步分析。

1）城市务工服务人员（蓝领）因其工作属性和薪资水平（注意：此处仅做学术讨论，无歧视偏见），一般合租或者群租。（2~6人一间），此处取3人一间。

2）应届工作大学生（准白领）有一人租房独居的，也有和同学合租的，此处取2.5人一间。

3）工作变动的职员（白领及以上）多是工作一段时间因个人原因变动居住地点，带有个人喜好因素，较大地排除了合租变动的可能性，此处取1.5人一间。

4）其他（需居住中期以上的自由职业者、看病和旅游人群）群体可以认为有亲人陪伴，此处取2人一间。

假设北京常住居民为2200万，稳定有房居民估值为占比48%，无房但已有出租房居住群体估值为占比32%，无房且需要出租房居住的群体估值为占比20%，具体往下分解：

1）城市务工服务人员（蓝领）是城市运作的核心，可以为工作地点变化频率较高，此处估计占比35%。

2）应届工作大学生（准白领）是每年因工作找房租住的强需求群体，此处估计占比30%。

3）工作变动的职员（白领及以上）可以认为此类情况比较稳定且需求频率中等，估计占比为25%。

4）其他（需居住中期以上的自由职业者、看病和旅游人群），可认为此类情况比较稳定且需求频率较低，占比为10%。

所以，北京一年出租出去的房子数量=2200×20%×（35%/3+30%/2.5+25%/1.5+10%/2）=199.46（万间）。

考虑到大部分出租屋是一套分成多间出租，此处假设3间为一套（即问题题干中的数量单位），则最终北京一年出租出去的房子数量为66.48万套。

从供给角度方法类似。

如何看到这里，你的脑子已经开始有点混乱了，可以放松下，把文章收藏起来，有空再看。下面分析最后一个案例：

3.估算北京地铁客运量

（1）明确和理解问题

首先，我们要想清楚这种问题该从哪个角度和用哪种方式来解答。

比如对于客运量一般有供和需两个思考角度。

从供给的角度来看，可以算出北京市地铁每天提供的运量；

从需求的角度来讲，又可以算出北京市每天有多少人需要利用地铁出行。这两个方法都可以。

（2）拆分和定位问题

这里可能从供给的角度来看更简单一点。想一下：

北京地铁每日的运客量 = 地铁数量 × 每条地铁装载的人数

再对每个元素进行拆分：

地铁数量 = 北京的地铁线数 × 每条线同时运行的地铁数量 × 每辆地铁每天运行的次数；

每条地铁装载的人数 = 每辆地铁的车厢数 × 每节车厢的核定人数 × 上座率。

如果你坐的是北京地铁的话，上座率大概会超过200%。这样总结一下，我们就可以得到一个看起来很复杂的一个公式：

北京地铁每日的运客量 = 北京地铁线数 × 每条线同时运行的地铁数量 × 每辆地铁每天运行次数 × 每辆地铁车厢数× 每节车箱核定人数 × 上座率。

最后，我们可以给这些量赋值，比如北京地铁线数假设为10条，每条线同时运行的地铁数量是10辆，每辆地铁每天运行次数假设为10次；

每辆地铁车厢数，可能可以根据经验和感觉假定为30节；每节车厢里的人，假定为50人，上座率假设为100%。

那么用这样一个简单的数学公式，就可以估算得到北京地铁每日的运客量是150万。

上文分析了3个案例，其实都可以找到解决此类问题的方法。从上文的分析思路看，解决这种问题有以下四个步骤：

第一步，明确和理解问题；

第二步，拆分和定位问题；

第三步，提出解决方案；

第四步，总结问题。

这四个步骤是曲凯老师关于分析market size estimation总结出来的一套方法。

在这四步里，最关键的不是提出解决方案，而是拆解和定位问题。

如果你想要解决问题，你就必须用80%的精力去拆解和定位这个问题，剩下20%的精力去寻找解决方案，其实就足够了。

因为，当问题被拆分得足够细、足够清晰的时候，你就会发现解决方案原来是这么明显，每个人都可以办得到。

运用这种方法，不管是估算杭州一年有多少理发店？上海有多少加油站？深圳有多少电影院？当当一年卖出去多少本书，黄焖鸡米饭老板一年赚多少钱……

你都可以运用相应的解决方法去解决他，平时也可以找找类似生活中的案例试试手。

最后祝最近在求职的学弟学妹们一切顺利。