指数今天的表现就是曹丕老婆进菜园，甄姬拔菜！
今天指数能不能红，就看白酒和证券的了。白酒和证券多涨一点的话，我估计上证就能红了，白酒证券努努力！
指数在这里暂时没啥危险。昨天在小号上说要回踩一下3017，今天最低点离这个位置也就差了5个点。
20日线只要不有效跌破，我觉得上证的风险就不大。
再回到2800我觉得挺难的，因为这从2800才上来没几天，短期内不会再给你那么低的买入点位。一等要等到你觉得是机会了，然后按奈不住了，上了，就套住你了。
剧本每次都一样。
现在指数缩量比较严重，说明这个地方买卖双方的意愿都不高，继续缩量下去的话会继续跌，因为买盘不足。
看看指数啥时候量可以再到9000亿左右吧，现在要有量才好涨上去。
有些朋友怕这个地方买高了，我觉得不存在买高了，因为现在上证的股债收益率比还在3，是近期的高位。这个地方买入，只要基本面没问题的话后面都可以涨涨：
图片
其实一般看的是中证全A，不过大家对于上证比较熟悉所以我换成了上证。
------------------
最近房地产涨得不错。
从基本面上看，是最近银行那边推行了一个扩大民营企业债券融资支持工具的措施。其中就包括了给房地产企业更多的融资。
这个规模差不多在2500亿，后续看情况有可能放更多的钱。房地产这里已经很久没有见过真金白银的支持了，这对于地产来说无异于雪中送炭。
所以昨天碧桂园涨了13%。
现在不少房地产企业存在的不仅是展期问题，而是就算展期了，利息部分都有可能还不上。
因此这2500亿可以帮助很多房地产企业撑过这一段时间的难关，只要撑过今年，明年的情况会比今年好不少。
但你说房地产的基本面就此改善了吗？没有，房地产的基本面依然是恶化的。
因为房地产的下跌来自于年轻人的减少以及居民收入的减少。这一波很有可能是房地产周期的最后一波，以后十年，房地产里面能跑出来的应该就是物业，单纯做卖房子的企业应该很难维持下去。
房地产指数是不可能再创新高了，房地产ETF做长线（比如三年），我觉得不是个好选择，长期的趋势向下，但是短期打打野应该还是不错。还是那句话，房地产的下跌是基本面的崩塌导致的。
细分领域里面就物业能看，物业比较好的有万科和保利的物业，这两个也是龙头。后面万科和保利应该会不断兼并其他的房地产公司。
我觉得这两家公司是比较有可能成为房地产最后的几个玩家之一。
万科和保利的股价其实已经很坚挺了，碧桂园高点算跌去了95%，万科才跌60%多，公司质地已经不错了。
养老地产在未来应该也是个不错的方向。
我其实以后就想搞点这种比较传统的公司，物业，养老啥的。物业肯定是个好方向，养老的话现在还需要更多的探索。
房地产短线应该还可以再涨涨，向上的空间还是有的，不过这个地方我也不想再买了。
我这里在看电力，目前电力etf的位置我觉得还可以：
图片
再多观察观察。
我发现最近没买的倒是涨得快。
比如游戏和传媒，前几天我不是在说么，然后这几天涨得就挺好，感觉前几天买的话，现在也有5%的涨幅。不知道为啥，可能是因为没买的都会涨，买了的都会跌吧。
说到游戏和传媒，我多说说歌尔吧。昨天我在知乎上是这么说的：
图片
昨天说歌尔可能继续跌停，然后今天就跌停了，明天歌尔我估计还会跌停.....
昨天的歌尔是20，我算了一下跌25%的话就是15，跌50%的话就是10。15的歌尔应该是可以见到，10块的歌尔给点时间我估计也可以见到。
买歌尔的只能自认倒霉，因为被踢出供应链这种事情，谁都没法提前预知，这种基本面的变化很容易让股价大跌。所以此时接飞刀不明智，看什么时候歌尔止跌吧，不过要投资的话最好还是等歌尔腰斩。#股票[超话]##基金[超话]##微博新知博主#
今天指数能不能红，就看白酒和证券的了。白酒和证券多涨一点的话，我估计上证就能红了，白酒证券努努力！
指数在这里暂时没啥危险。昨天在小号上说要回踩一下3017，今天最低点离这个位置也就差了5个点。
20日线只要不有效跌破，我觉得上证的风险就不大。
再回到2800我觉得挺难的，因为这从2800才上来没几天，短期内不会再给你那么低的买入点位。一等要等到你觉得是机会了，然后按奈不住了，上了，就套住你了。
剧本每次都一样。
现在指数缩量比较严重，说明这个地方买卖双方的意愿都不高，继续缩量下去的话会继续跌，因为买盘不足。
看看指数啥时候量可以再到9000亿左右吧，现在要有量才好涨上去。
有些朋友怕这个地方买高了，我觉得不存在买高了，因为现在上证的股债收益率比还在3，是近期的高位。这个地方买入，只要基本面没问题的话后面都可以涨涨：
图片
其实一般看的是中证全A，不过大家对于上证比较熟悉所以我换成了上证。
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最近房地产涨得不错。
从基本面上看，是最近银行那边推行了一个扩大民营企业债券融资支持工具的措施。其中就包括了给房地产企业更多的融资。
这个规模差不多在2500亿，后续看情况有可能放更多的钱。房地产这里已经很久没有见过真金白银的支持了，这对于地产来说无异于雪中送炭。
所以昨天碧桂园涨了13%。
现在不少房地产企业存在的不仅是展期问题，而是就算展期了，利息部分都有可能还不上。
因此这2500亿可以帮助很多房地产企业撑过这一段时间的难关，只要撑过今年，明年的情况会比今年好不少。
但你说房地产的基本面就此改善了吗？没有，房地产的基本面依然是恶化的。
因为房地产的下跌来自于年轻人的减少以及居民收入的减少。这一波很有可能是房地产周期的最后一波，以后十年，房地产里面能跑出来的应该就是物业，单纯做卖房子的企业应该很难维持下去。
房地产指数是不可能再创新高了，房地产ETF做长线（比如三年），我觉得不是个好选择，长期的趋势向下，但是短期打打野应该还是不错。还是那句话，房地产的下跌是基本面的崩塌导致的。
细分领域里面就物业能看，物业比较好的有万科和保利的物业，这两个也是龙头。后面万科和保利应该会不断兼并其他的房地产公司。
我觉得这两家公司是比较有可能成为房地产最后的几个玩家之一。
万科和保利的股价其实已经很坚挺了，碧桂园高点算跌去了95%，万科才跌60%多，公司质地已经不错了。
养老地产在未来应该也是个不错的方向。
我其实以后就想搞点这种比较传统的公司，物业，养老啥的。物业肯定是个好方向，养老的话现在还需要更多的探索。
房地产短线应该还可以再涨涨，向上的空间还是有的，不过这个地方我也不想再买了。
我这里在看电力，目前电力etf的位置我觉得还可以：
图片
再多观察观察。
我发现最近没买的倒是涨得快。
比如游戏和传媒，前几天我不是在说么，然后这几天涨得就挺好，感觉前几天买的话，现在也有5%的涨幅。不知道为啥，可能是因为没买的都会涨，买了的都会跌吧。
说到游戏和传媒，我多说说歌尔吧。昨天我在知乎上是这么说的：
图片
昨天说歌尔可能继续跌停，然后今天就跌停了，明天歌尔我估计还会跌停.....
昨天的歌尔是20，我算了一下跌25%的话就是15，跌50%的话就是10。15的歌尔应该是可以见到，10块的歌尔给点时间我估计也可以见到。
买歌尔的只能自认倒霉，因为被踢出供应链这种事情，谁都没法提前预知，这种基本面的变化很容易让股价大跌。所以此时接飞刀不明智，看什么时候歌尔止跌吧，不过要投资的话最好还是等歌尔腰斩。#股票[超话]##基金[超话]##微博新知博主#
虹科分享 | 数据库性能问题解决方案—虹科Redis企业版内存数据库
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
（2）解决方案：使用实时搜索引擎来提供快速的数据查询以供业务分析和决策
实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
（2）解决方案：使用实时搜索引擎来提供快速的数据查询以供业务分析和决策
实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
企业年底应如何定目标、做预算？
到了年底，又是做预算的时候。老板和员工头疼的问题是：明年的目标应该是什么？增长多少才算合适？怎样做预算才合理？
一些企业从下而上去做预算，老板让各个部门的经理和员工自己定明年的计划。这样做的思路是：如果员工自己把下一年的任务算出来，这个目标应该是可以实现的，老板就不必自己拍脑袋了。
有的企业是从上而下做预算，老板根据自己对市场和客户的了解，更多的是根据自己的主观愿望提出很高的目标，要员工做的事情不是讨论这个目标是否能做到，而是如何做到这个目标。
通常员工虽然不认可老板定的目标，但出于对老板的敬畏，即使自己做不到也被动接受这个目标。
这两种做法共同的结果是让企业失去应有的增长机会。
1
第一种做法的问题是显而易见的。
通常员工和部门经理们的思路是从过去看未来，而不考虑未来和过去应该有本质的不同。他们的逻辑通常是：
我今年有100个客户，明年再增加20个客户，减去明年要丢失的10个客户，我的10％的增长就确定了。他们很少考虑更多但是更根本的变量和条件，例如新产品出来会怎么样？把人手增加30％会怎么样？改变销售模式会怎么样？产品提价会怎么样？增加销售渠道会怎么样？增加办事处会怎么样？把客户重新分类会怎么样？用其他方式增长，通常不在他们的经验范围内。
但根据过去的做法计算未来得出的肯定是保守因而错误的目标。真正的未来在于改变过去的做法。要回答“零基准预算”的问题，要解决的就是这个问题。
零基准意味着做预算的时候不是简单的把过去的数字简单地映射到未来，而是推倒过去的一切，从零开始问自己，如果有这样或那样的条件产品、人力、模式等，我们可以达到什么样的目标？
2
第二种做法的问题不是显而易见的。
很多老板的逻辑是：我知道要求100％的增长是不现实的，但如果我要求100％，最后实现了50％，也比由员工提出的20％要好得多。但事实是这样的老板不但得不到自己想要的50％增长，反而连本来可以达到的20％也得不到。
这样做的老板都忽略了预算过程最重要的一环：就是让参与预算的每个人都相信预算和了解预算背后的逻辑。
老板拍脑袋做出的预算大家不认可，也就没有人会认真的去执行。所谓的目标就不是目标，而是一个笑话。通常连老板也不相信这样的目标，他不会按照这个目标配置相应的资源，例如增加人手或其他投入。而没有投入，预算目标是根本无法完成的。
好的预算要求企业完成从上到下以及从下到上几个轮回。
在轮回的背后，是对于公司未来认真的讨论。不仅老板的意见重要，员工的看法也一样重要。在这个讨论甚至是争论的过程中，老板主观的想法被修正，同时员工局限也被老板的超前思路打破，最终的结果是一个可行的预算，同时也是最大程度被所有人接受的预算。既可行，又被大家认可，这样的目标才有可能实现。
几乎和孙子齐名的兵法大师吴子说：“胜兵先胜而后求战”。预算的过程其实就是胜而后战的过程。管理就是胜而后战。
到了年底，又是做预算的时候。老板和员工头疼的问题是：明年的目标应该是什么？增长多少才算合适？怎样做预算才合理？
一些企业从下而上去做预算，老板让各个部门的经理和员工自己定明年的计划。这样做的思路是：如果员工自己把下一年的任务算出来，这个目标应该是可以实现的，老板就不必自己拍脑袋了。
有的企业是从上而下做预算，老板根据自己对市场和客户的了解，更多的是根据自己的主观愿望提出很高的目标，要员工做的事情不是讨论这个目标是否能做到，而是如何做到这个目标。
通常员工虽然不认可老板定的目标，但出于对老板的敬畏，即使自己做不到也被动接受这个目标。
这两种做法共同的结果是让企业失去应有的增长机会。
1
第一种做法的问题是显而易见的。
通常员工和部门经理们的思路是从过去看未来，而不考虑未来和过去应该有本质的不同。他们的逻辑通常是：
我今年有100个客户，明年再增加20个客户，减去明年要丢失的10个客户，我的10％的增长就确定了。他们很少考虑更多但是更根本的变量和条件，例如新产品出来会怎么样？把人手增加30％会怎么样？改变销售模式会怎么样？产品提价会怎么样？增加销售渠道会怎么样？增加办事处会怎么样？把客户重新分类会怎么样？用其他方式增长，通常不在他们的经验范围内。
但根据过去的做法计算未来得出的肯定是保守因而错误的目标。真正的未来在于改变过去的做法。要回答“零基准预算”的问题，要解决的就是这个问题。
零基准意味着做预算的时候不是简单的把过去的数字简单地映射到未来，而是推倒过去的一切，从零开始问自己，如果有这样或那样的条件产品、人力、模式等，我们可以达到什么样的目标？
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第二种做法的问题不是显而易见的。
很多老板的逻辑是：我知道要求100％的增长是不现实的，但如果我要求100％，最后实现了50％，也比由员工提出的20％要好得多。但事实是这样的老板不但得不到自己想要的50％增长，反而连本来可以达到的20％也得不到。
这样做的老板都忽略了预算过程最重要的一环：就是让参与预算的每个人都相信预算和了解预算背后的逻辑。
老板拍脑袋做出的预算大家不认可，也就没有人会认真的去执行。所谓的目标就不是目标，而是一个笑话。通常连老板也不相信这样的目标，他不会按照这个目标配置相应的资源，例如增加人手或其他投入。而没有投入，预算目标是根本无法完成的。
好的预算要求企业完成从上到下以及从下到上几个轮回。
在轮回的背后，是对于公司未来认真的讨论。不仅老板的意见重要，员工的看法也一样重要。在这个讨论甚至是争论的过程中，老板主观的想法被修正，同时员工局限也被老板的超前思路打破，最终的结果是一个可行的预算，同时也是最大程度被所有人接受的预算。既可行，又被大家认可，这样的目标才有可能实现。
几乎和孙子齐名的兵法大师吴子说：“胜兵先胜而后求战”。预算的过程其实就是胜而后战的过程。管理就是胜而后战。
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