产品经理需掌握费米估算法，这是一种在数据有限情况下快速估算问题的方法。费米估算法通过将复杂问题拆解成多个简单子问题，并结合常识和合理假设，得出大致答案。对于产品经理而言，掌握费米估算法有助于快速评估市场潜力、用户规模等关键指标，辅助决策制定。同时，费米估算法也锻炼了产品经理的逻辑推理和问题解决能力，是提升工作效率和决策质量的重要工具。

记得在14-15年出来外面面试产品经理岗位的时候，那阵子恰好是产品经理最火的时候，很多腾讯阿里的产品经理跑出来自己创业做小老板，很喜欢问一个面试者一个问题：数一数整个大厦墙上有几块砖，怎么给100层的大楼设计电梯按键？

B 端产品经理如何快速成长？

产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。

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我记得当时答得还可以，这里面考验的是我们对费米估算法的理解。

一、什么是费米估算法？

费米估算法，指的是对于未知的答案，通过拆解成这个关联的因子，而且因子是相对可知的。如果因子不可知，那就继续拆到可知为止，拆解到我们常识可以理解的程度，这样结果值也基本上可以得出。

举个例子，我们要估算一座大厦有几块玻璃，我们可以拆解成大厦的层数，乘以每层的玻璃数，基本上就可以算出一个大概的值出来。

这就是简单的把一个未知的值，拆成了几个相对可知的数值，然后再进行简单的加减乘除。

再一个例子，估算深圳的小学生有多少人。

首先，深圳总人口约2000万，其中有家庭的大概有600万户，其中有孩子的估算50%，大部分都是一胎，那大概有300万个孩子，孩子可能处于学龄前、幼儿园、小学、初中、高中、大学，深圳属于年轻的城市，大部分的孩子可能主要集中在学龄前、幼儿园、小学，所以估算小学生占比大概20%-30%，算出来的小学生大概60万-90万。

这就是将一个未知数，拆解成各个已知数过程，其中有些已知数可以通过百度等途径进行查找。

二、拆解难道就没有误差吗

因为我们将一个未知的答案，拆解成了几个一次的因子。而这些因子也是有误差的，误差有大有小，来回就抵消了一部分的误差。

当然也有可能各个已知的因子都估算偏大，或者估算偏小，那将整体的误差也会比较大。

这可以通过多次估算或者因子再持续拆解来提高估算的精准度。