80/20法则过时了！人工智能构建升级版帕累托

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顶级帕累托

其次，数据分布已经与以往大相径庭。在大数据影响下，帕累托的 80/20 法则沦为一种过时的经验。越来越多热衷分析的公司看到， 帕累托法则的比例由 80/20 变成 10/90 、 5/50 、 2/30 ，乃至 1/25 。 根据数据被掰开揉碎分析解读的程度，甚至会出现 1/50 、 5/75 和 10/150 这样的比例。 帕累托的“重要的少数”（ vital few ）变成了“重要的更少数”（ vital fewer ）。

极值分布超越并主宰了行业。例如， 10% 的饮酒者贡献了一半以上的烈酒销量。还有更极端的情况，不到 0.25% 的手游玩家贡献了游戏内购收入的一半。

不过，清楚地识别并沉迷“顶级帕累托”，分析深度还不够。 市场和市场增长，需要这些分析性的统计数据导出预测性、规律性的信息。 换言之，要把数据集转化为智能算法需要的“训练数据集”（ training sets ）。

组织也须找出帕累托倾向。组织须从算法的角度，对能够促成巨大影响的微小调整进行解析。管理者及其数据科学团队必须关注极致帕累托的潜力与可能性，不要只追求更多、更好的数据。

例如某家数十亿欧元的工业设备公司， SKU 超过

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