【转帖】移动枪手写的关于前段时间央视曝光乱收费的评论，真TMD的搞笑

guigui117

通篇不提移动自身的错误，只知道攻击别人;P 都已经出了这么大的新闻，站在风尖浪头上了还要搞得像自己很强势一样。大家看看移动店大欺客的嘴脸！

评论:3000亿年一遇的计费差错是咋算的

新闻来源:移动labs
假如诺贝尔有统计学奖，那么这个奖项当属中国。
这是因为，中国的统计学已经达到了“一切皆有可能”的最高境界，只要上头需要什么，我们的专家们就可以利用精湛的学识算出什么。

一、著名统计学家安鸿志教授，你这次立大功了
在最近央视导演的“移动乱收费”大剧中，有一个人做出了杰出的“贡献”，却至今没有获得应有的“荣誉”，这就是著名统计学家安鸿志教授。
可以说，要是没有安教授的“承上启下”，整个大剧就会黯然失色：
第一幕：几个真实用户协同几个专业演员，一个接着一个上台揭露：“看，你的脸上有很多黑痣”。控诉很精彩，可惜最后查证后却发现这么多控诉中只有一个是真的，演员中还有两个当着全国人民面撒谎的骗子。
第二幕：中科院“著名统计学家”安鸿志教授在热烈的掌声中登台亮相。节目中，安教授不仅以一种严谨的、不容质疑地精密计算推算出了著名的“3000亿年一遇”，而且还在节目中痛斥运营商的计费差错是何等的荒唐和离谱，充分体现出国内专家学家们不畏强权、嫉恶如仇的崇高道德情操。此剧中，安教授的杰出贡献在于：凭着一颗“黑痣”就成功地论证了“你从头到脚、从里到外都是黑的，你就是个黑人”。
第三幕：几位正义凛然、道貌岸然的话筒（哦，是主持人，该死的高清炮输入法，又出错了!）亮相了，一开始话筒们就以生动的比喻让我们认识到了运营商的奸诈本质，接着再以及无可辩驳的逻辑力量深入揭示了现象背后的本质“为何你这么黑？那是因为你良心大大地坏了！”。
于是，剧情开始进入高潮……
大幕刚落，愤怒的观众们已经冲出剧场，组成浩浩荡荡的队伍，一把抓住还在埋头搞着TD-SCDMA的中移动，在移动还觉得莫名其妙的时候就将其钉到了“黑心垄断”的耻辱柱上，让其接受万千大众的“唾骂”。

这场央视大剧中，中科学黄色网站研究专家李强博士的表演可谓十分抢眼。尽管这次李博士扮演的只是一个“普通用户”角色，但其神奇的经历和荒唐的差错都给广大观众留下了深刻的印象。比起去年扫黄时，其演技水平已经取得了长足的进步，不愧为有学识、有胆量、淡泊名利，勇于揭露运营商黑暗本质的“正义卫士”。
但是，改革开放的总设计师邓小平一直教导我们要事实就是。所以，尽管我是李强博士的忠实粉丝，我还是坚持认为安鸿志教授的实质贡献更为突出，因为没有安教授的3000亿年的惊人推算，这场“个案〉普遍〉黑心”的大剧就会无法进行下去。

二、安教授启示录：知识就是力量、知识就是财富
你能够凭着一颗头皮屑就推算出别人中饭吃过什么、穿的是什么衣服吗？
也许你做不到，但是我相信安鸿志教授很有可能做到，因为他凭着一个案例就推算出了计费差错是何等的惊人，其学识已经已经达到了让任何人都必须仰望的高度。
跟安教授比起来，我感到万分的惭愧。
这几年，我在公司里做分析工作。为了完成一个专题分析，有时需要自己写程序对几百亿话单数据进行汇总；形成数十亿条用户级汇总记录后，还必须凭借经验排除奇异数据，然后再写汇总程序得到N个几十万级别的多维汇总数据。完成以上步骤后，我还要将这些数据导入EXCEL，然后通过透视表等工具进行分析，遇到看不懂的数据，还必须向其他同事寻求解释，然后才能得出点基本的判断。这些判断最后变成PPT上的表格和图表，以最终支持报告后的分析建议。可以说，我付出了很大的努力，耗费了公司大量的计算资源，却只能一点渺小的可笑的分析结论。而安教授凭借一个案例就能充分揭示计费差错的全貌，由此可见，“知识就是力量”啊。
另外，安教授也给我们充分诠释了为何“知识就是财富”。
因为，若让我来负责调查计费差错率有多少，我可能会这么做：
1、收集中移动所有用户的号码清单。
2、随机抽取20-50万用户号码。
3、组织外呼团队询问用户是否愿意配合调查。
4、从中移动那里调出所有愿意配合调查用户的近一年的清单。
5、组织计费差错验证小组，规模在200-500人之间。
6、用背靠背的方式对用户清单进行验证，发现疑似计费差错。
7、验证小组对一条条疑似计费差错进行最后确认。
8、统计确认的差错话单数，处以话单总数，得出差错率。

按照我这方法，耗资至少百万以上，需要人力300人以上，实施周期3-5个月。我觉得，若安教授来支持此事，只需要花1分钟时间就足够了，其他什么都不用。所以相比而言，我的方法实在是劳民伤财啊，这难道不正是“知识就是财富”的生动写照吗？
中移动一贯高度重视成本控制，为此我提个建议：立即跟那些调查公司和咨询公司解除合约，因为这些公司跟我一样每次花那么多时间和金钱却只能得出一点微不足道的结论；停止数据仓库的建设，解散经分建设和推广团队，因为这方面每年花费数亿，但效果却还不如高薪聘请一个安教授来的显著。只要请来了安教授，中移动将没有分析不清楚的问题。

三、伟大的“安氏计费差错定律”
　　如何凭着一个案例就推算出总体的差错率？这个问题，我苦苦思索许久，但却没有任何头绪。
不过，我等普通人做不到的，在专家教授们眼里却是小菜一碟。事实上，安教授轻轻松松地得出了3000亿年一遇的结论，而其理论基础，在于其一开始就提出了一个伟大的“安氏计费差错定律”：任何一次通话出现错误话单的概率是完全相同的。
啧啧，我做计费系统开发这么多年，接触过的计费差错案例也已经不少，却为何从来没有发现这个定律的存在？某非这就是我和专家之间的巨大差距？
以我的经验看，错单往往是集中出现的，一个人要么一条话单没错，要是出错就往往不止一条。别说一个人的话单里出现7条错单，70条、700条的情况我都碰到过，一些信令吊死的差错中，一个用户往往会有大量错单；而差错率，别说4.3%，就是100%的我都遇到过，比如有个用户明明要办A套餐，而实际却办成了B套餐，结果话单全错，错误率100%啊。
若错单是随机分布的，那么我碰到的这些错单都要无数亿年才能碰到一次啊，某非我是如此幸运，还是因为以前我经手的错单实质都是幻觉？毕竟，与如此权威的中央媒体，如此著名的统计学家相比，我的那些经验实在不值一提的啊，所以错的肯定是我了。

四、3000亿年背后的惊人秘密
　　对我来说，“安氏计费差错定律”犹如黑暗中的一缕阳光，就像醍醐灌顶般让我的思路一下子大大开阔。
说来惭愧，大学里虽然学过概率论，但是现在却已经将99%的所学知识都还给了老师。幸好，有了“安氏计费差错定律”后，这个问题就变得十分简单，只用最基本的概率论知识就能解决了。
于是乎，我也开始尝试用这个定律来计算一下。
假如一条错单出现的概率是万分之一，一个用户总共有162话单，其中有7条错单，请问这个事情多少年才会发生一次？
设n为话单总数，m为错单数，e为错误概率（万分之一），M为月概率，Y为多少年发生一次。显然Y = （1/P）/12，所以问题关键是月发生概率P的计算。
月概率的计算应该采用如下公式：

这个公式的计算并不复杂，用EXCEL就能轻松实现：
=1/(COMBIN(162,7)*POWER(1-0.0001,162-7)*POWER(0.0001,7))/12
我得到的结果是16612762亿年，跟安教授的计算结果相差5000多倍啊。
这个结果让我更加困惑。
为何我算不出3000亿年吗？安教授是肯定、铁定、以及一定不会出错的，那么我的算法到底错在哪里呢？
世界杯期间，我一直在苦恼这个问题。听闻我的苦恼后，王可乘兄说我被大学数学毒害了，可乘兄模拟专家的思路算了一个，2840亿年，比较接近了。
受可乘兄启发，我觉得安教授最有可能是用了如下计算公式：

这个公式在EXCEL里表示为：
=1/(PERMUT(162,7)*POWER(1-0.0001,162-7)*POWER(0.0001,7))/12
如此计算得结果为3296亿年。
也就是说，我的公式和安教授的公式仅一字之差，区别在于我用了“组合”，而安教授选择了“排列”。可是，从问题本身来看，7条错单本身排序是没有要求的，只要符合7条错单这个条件就行，所以实质是组合问题，而非排列问题。
而且，按照安教授这个公式，将另外数据套入进去计算，有可能得出概率远远大于1的计算结果呀。
虽说两个公式仅一字之差，但实际却相差5040倍（相差7！倍，即7*6*5*4*3*2*1）。显然，以安教授的专业水平，怎么可能犯如此低级的错误呢？更何况，安教授不仅将结果缩小了5040倍，而且还将3296亿年抹零成3000亿年，所有这一切都证明安教授实际在替中移动掩盖问题的严重性啊，足以其内心还是非常关心和爱护国企的，只是怒其不争而已。
凭借这个公式，我们也能反过来推算计费差错率。
假如我们认为这个差错100年内肯定会发生一次，那么这个计费差错率至少要达到1%的程度。目前一个用户平均每月300条话单，如此推算一个用户一条错单都没有的概率是5%，出错的概率却高达95%，不出错就是运气啊。
中国移动5亿用户，若错误率95%，那么每月出错的用户将达到4.75亿，即使以1%的投诉比例计算，每个月至少会有475万用户投诉啊，一年下来投诉的人群将达到5700万人次啊。
可是，我听到央视主持人说中移动1个季度的投诉量是4566人次。也就是说，平均每月只有1523次，与中国移动5.5亿用户相比，投诉比例不足百万分之三啊。
理论的数据与实际的数据相差4000多倍，若安教授是对的，那么央视就错了；若央视正确，那么安教授就错了啊。
某非事情的真相是：央视也替中移动掩盖了4000多倍的计费差错投诉量？莫非严厉的指责背后实质是菩萨般的心肠？
真是困惑啊，真相到底是什么呢？

五、神奇的李强博士
　　各位，你们是幸运的，你们有幸跟李强博士生活在同样的时代。据概率推算，李强博士的神奇经历将是无数次宇宙大爆炸后都无法重现的。
李强的案例中，李强自称那个月441条彩信话单都是运营商伪造的，那自然是计费差错了。而根据李强自己晒的话单看，其话单量在100-200之间，所以我取个中间数150用于计算，这样就相当于591条话单中出现441条错单，错误比例高达75%啊。
我曾经想用EXCEL公式进行计算，没想到把EXCEL吓坏了，死活不肯给出答案。还好这个公式本身并不复杂，初略估算一下，就能得到大概的数量级。
这个公式中核心部分在于万分之一的指数次，李强这种情况是10的1764次，排除前面的组合数量，那至少也有10的1600次方。
所以，中科院黄色网站研究专家李强博士的441条彩信错单的出现可能可能性是：
X亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿年。
看到这数字，连创世神都得吓一大跳。因为宇宙的年龄都不到200亿年，这得多少次宇宙大爆炸才能重现啊。
当然，以上所有计算都建立在计费差错率万分之一的基础上。若指望这样的差错能够百年一遇，那么中移动的计费差错率必须在99.999%以上。
听说中移动的计费差错有双倍返还，所以同志们啊，发财的机会到了，赶紧上10086.CN网站查话单吧，因为你不出错的概率比被流星砸中的概率还要小。从今以后，大家都不用上班了，只要每天在家打打电话，到月底就到移动公司去领取双倍返还吧。

结束语
　　假如诺贝尔有统计学奖，那么这个奖项当属中国。
这是因为，中国的统计学已经达到了“一切皆有可能”的最高境界，只要上头需要什么，我们的专家们就可以利用精湛的学识算出什么。
在这之前，我认为最该获奖的是国家统计局的专家们，因为他们以全面的数据和科学的计算充分论证了去年中国的房价同比只上涨了1.4%，让我等错以为房价至少上涨了50%的P民大感欣慰。
不过，随着著名统计学家安鸿志教授的横空出世，国家统计局的专家们受到了严重的挑战。除非国家统计局专家们能够再接再厉，尽快论证出“房价同比下降50%、居民收入同比增加800%”的伟大结论来，否则可能会在诺贝尔奖的争夺中落于下风。
安鸿志教授，我们看好你哦！