關鍵詞: Monte Carlo、Odoo ERP、二項式分布、銷售預測、AI 數據分析
在一家中小企業裡,老闆最愛問的問題通常是:
「我們下個月營收能破百萬嗎?」
但現實是——沒人知道未來。
你只能說:「看訂單狀況、看天氣、看客戶心情。」
這時,如果你在用 Odoo ERP(雲端進銷存系統),你其實已經有一大堆數據:
銷售紀錄、客戶下單週期、退貨率、庫存週轉率、價格波動……
這些都是 AI 可以用的資料(AI Data)。
問題是:
我們該怎麼用這些數據「模擬未來」?
這就是 蒙地卡羅模擬(Monte Carlo Simulation) 登場的時候。
「蒙地卡羅」聽起來像賭場名字(其實真的來自賭場城市 Monaco),
它的核心概念很簡單:
「當未來有很多不確定因素時,我們就隨機試一萬次,看看最常發生什麼。」
假設你在賣咖啡:
這三件事都「不穩定」,那你怎麼預測每月獲利?
👉 蒙地卡羅模擬會讓電腦幫你「模擬一萬個月份」,
每次都隨機抽不同天氣、成本、客流量,
然後看平均結果、最糟結果、最好的結果。
📊 最後你會拿到一張圖,告訴你:
這比「用一條平均線」更貼近現實,因為它考慮了「生活中會變」的事。
很多人會搞混「二項式(Binomial)」跟「蒙地卡羅」。
其實兩者都跟機率有關,只是角度不同。
二項式就像問:
「如果中獎率是 10%,抽 10 次會中幾次?」
它適合處理「要嘛中、要嘛不中」的事件。
例如:
這是固定機率下的「成功次數預測」。
項目 | 二項式分布 | 蒙地卡羅模擬 |
---|---|---|
核心概念 | 算機率與次數 | 模擬隨機變化下的整體結果 |
適用場景 | 成功/失敗事件 | 多變數、多情境的預測 |
特點 | 公式固定、結果明確 | 需電腦大量試算、結果為分布 |
生活例子 | 客戶成交幾筆 | 公司月底能賺多少 |
👉 可以說:
二項式是「算機率」,蒙地卡羅是「體驗機率」。
假設你在用 Odoo 的銷售模組與會計模組。
你可以把以下變數丟進模擬系統中:
變數 | 來源 | 範例 |
---|---|---|
客戶下單機率 | CRM 模組 | 30% 成交率 |
平均客單價 | 銷售紀錄 | 1,500 元 ± 200 |
成本波動 | 採購模組 | 10% 價格浮動 |
退貨率 | 庫存模組 | 3% |
匯率變化 | 金流 API | 美金 ± 5% |
再用 Python 或 Odoo Studio(自訂報表模組)寫一段簡單模擬程式:
python
import numpy as np
price = np.random.normal(1500, 200, 10000) # 銷售價格波動
cost = np.random.normal(1000, 100, 10000) # 成本波動
orders = np.random.binomial(200, 0.3, 10000) # 每月200次接觸,30% 成交
profit = (price - cost) * orders
print("平均獲利:", np.mean(profit))
print("最糟 / 最好區間:", np.percentile(profit, [5, 95]))
這樣 Odoo 就能幫你模擬一萬種可能的月獲利。
你不再只看「報表平均」,而是能回答老闆一句更聰明的話:
「老闆,我們有七成機率會賺十萬以上,但如果成本漲 15%,利潤可能會掉一半。」
六、生活延伸:蒙地卡羅也能幫「家庭記帳」
不只公司可以用。
你也能用蒙地卡羅模擬家庭開銷:
房租固定
水電費隨氣溫變化
食物開支依通膨浮動
投資報酬率有上有下
電腦模擬一萬次後,就能知道:
「你這一年有 80% 機率能存下超過 5 萬元。」
這比「盲目預算」更貼近真實人生。
七、結論:從報表到預測,Odoo 可以更聰明
二項式幫我們了解「成功的機率」,
蒙地卡羅讓我們理解「整體的風險與變化」。
當這兩者結合到 Odoo 的 AI Data 架構中,
就能把靜態的報表,變成會預測、會建議的智慧系統。
💬 一句白話收尾:
「二項式在算『會不會中獎』,蒙地卡羅在看『中幾次會贏錢』。」