数据的重要性在数字时代毋庸置疑，
数据化往往是一个昂贵的过程，找到有创意的数据化方法，非常重要。
最后，我们来看数学在现实世界的运用
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数学预测未来
2008年金融危机，有个叫贝尔的医生，
数学很好，还雇了一些数学家替他做事，
靠坚守数学的基本道理，成为大赢家。
贝尔他们的逻辑很简单，就是我们常常说的“复利”。
“复利”增长，从数学上讲是无法长期为继的，
比如财富增长每年7%，速度不算快，
但是如果两千多年前，有家族按照这个速度维持财富增长，
今天所拥有的铜钱数量要超过宇宙中原子的数量，
这在现实世界中当然是不可能的。
一旦基数变大，还想维持指数增长，就是拆东墙补西墙的庞氏骗局了。
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问题解决之道
我们在工作、生活中会遇到各种各样的问题，
遇到问题怎么解决？
你可能会直观感觉，这个问题我以前遇到过，
应该这样这样解决，最后完美搞定。
但是，面对有些问题束手无策，怎么办？
尤其是在这瞬息万变的数字时代，经验还重要吗？
经验重要，是我们日积月累的成果，但是已经逐渐变得不那么重要。
我们看到AlphaGo和AlphaGo Zero，
前者是吸收了人类千年的经验，最后把人类打败了，
后者是“自我博弈”的自学习，最后把前者打败了。
面对束手无策的问题，可参考的解题思路是：
现实问题→数学问题→找到数学解→提炼现实解。
这个解题思路，已经平稳运行很长时间了，
从事制造业的朋友应该熟悉，6Sigma的方法论就是这样的思路。
