大家好，我是沐舟，一个喜欢思考，喜欢学习，喜欢反思，一身反骨的行人。现在在零基础学习AI，以下是自己的一些思考与记录，仅供参考。

    最近开始接触跨境电商，对一些平台的AI选品工具有点兴趣。想深入去研究下这个选品模型，但由于过去没有太深厚的AI数据相关的知识与经验，一直不入门道。

    直到昨天听了某位马姓大佬的指点，去玩一个游戏，可能很多人都玩过，里面的内容大概如下：

   有个小镇经常淹水，要你做一个预测洪水的AI，你目前拿到的一些数据源如下：

1. 太阳辐射：土地接受的日照量。更多的日照会使气温升高并导致干燥，这可能会对河流产生影响
2. 植被：植物和树木能够拦蓄水分，这可能会影响流入河流的水量。
3. 降雨量：降雨量有多少。降雨越多，河水中的水量就越大。
4. 温度：温度显著影响雪融和蒸发等过程，从而直接作用于河水。
5. 土壤湿度：地面能够吸收多少水分。如果地面已饱和，雨水就会直接流入河流。
6. 湿度：当空气非常潮湿时，蒸发的雨水减少，这意味着更多的水会流入河流。
7. 蒸发：水蒸发的速度有多快。这会使地面变干，从而可能改变雨水流入河流的方式。
8. 卫星影像：来自太空的图片显示了洪水曾漫至何处。这清楚地表明了积水的具体去向。
9. 小镇闲谈：这与河流并无直接关联，但人们可能会提及一些相关的事物。
10. 海拔：地形的高低起伏。水往低处流，因此这会影响河流的流向。
11. 小摊雪糕的销量：一张雪糕的销量表，或许反映了某些天气状况。
12. 河流流量：河水的流速和深度；

从这些数据源里面选出4个最有助于预测洪水的，你会选哪4个？

先别看下面内容，先仔细思考下……

    我选了：降雨量、卫星影像、海拔、河流流量。（准确率：85%）

    再准确点是：降雨量、河流流量、土壤湿度、卫星影像。（准确率：90%）

我反思了一下当时的决策过程后，发现一些有趣的思考……

一、我选错什么？

海拔和卫星影像，一个告诉你水"应该"往哪流，一个告诉你水"实际"到了哪。

但问题来了：这两个变量回答的是同一个问题——水往哪跑。

卫星影像已经回答了，海拔再答一遍就是冗余。

而土壤湿度回答的是另一个维度：下了雨，地面能不能接住。 

地面饱和，雨水直接跑进河里，洪水就来了，地面还能吸，水就缓了。

这是洪水暴发的触发条件，是卫星影像回答不了的问题。

真正的错不是选了推导数据，而是选了冗余数据。

每个变量必须回答一个其他变量回答不了的问题。

二、我想到什么？

    很多人选品的时候，看"市场容量大概XX亿"，看"品类趋势向上"，看"竞争热度中等"——听着不同，其实都在回答同一个问题：这个市场大不大。

    大，然后呢？

市场大不代表你现在进场能接住，就像降雨量大不代表一定发洪水—得看土壤湿度。

什么是选品里的土壤湿度？

是你进场后的承接力：同款价格带是否已经被卷死、头部卖家份额占了几成、新品的评价增速怎么样、你的供应链能不能撑住这个价位。

这些回答的是："我进场，接不接得住。"

 市场容量是降雨量，品类趋势是河流流量，竞争格局是卫星影像——但如果你不看土壤湿度，你不知道这场雨会不会直接淹了你。

三、我得到什么？

选变量之前，先列每个变量回答的问题：

• 降雨量 → 来水了吗？

• 河流流量 → 现在水位多高？

• 卫星影像 → 水实际淹了哪？

• 土壤湿度 → 地面还能吸吗？

四个问题，互不重叠。

如果两个变量回答的是同一个问题，砍掉推导的那个。

一条规则：选数据之前，先问每个变量回答了什么问题。回答不了的砍掉，回答重复的砍掉，只留维度不重叠的。

总的来说，选品最大的风险不是缺数据，是堆了一堆回答同一个问题的数据，却漏掉了最关键的那个维度——"我进场，接不接得住"。

这个维度没人替你算，但它是决定你赚钱还是亏钱的那个变量。

    如今这个时代，不是缺数据，而是选了一堆冗余数据，却从不思考哪些才是决定成败的关键的维度。