需求类

如何理解客户的概念，需要把客户,消费者和用户三个概念

在营销学上，这四个对象同时出现。

①客户

英文中，Client，指的就是客户。Client也是法律的专业术语，是当事人、委托人的意思。 在卖方眼里，客户的层次比顾客要高。麦肯锡创始人马文·鲍尔就说：“我们没有顾客，我们只有客户。”这是什么意思呢？他认为，顾客只是普通商品和服务的使用者，而麦肯锡是提供专业服务的。

②用户

英文中，User，就是用户，指产品的实际使用人、使用者。 用户通常不是客户，巴菲特的黄金搭档查理芒格讲过一个故事，说他看到有个卖渔具的制作了许多绿色紫色闪闪发亮的鱼饵，他就问：鱼会喜欢这些鱼饵么？那人说：我可不是把鱼饵卖给鱼的！ 当时看到这个故事的时候，我笑了。

③顾客

英文中，Customer，就是顾客的意思，就是光临、惠顾购买，消费商品和服务的客人。 汉语词典对顾客的解释是：商店或服务行业称来买东西的人或服务对象。 国际标准化组织（ISO）将顾客定义为：接受产品的组织或个人。按照这个定义，顾客是付钱的，但不一定是用户或者消费者。

④消费者

这实际上是经济学概念过来的，英文是Consumer，消费者是和生产者（Producer）、经营者（Operator）对应的。消费者是产品和服务的最终使用者而不是生产者、经营者，也就是说，他消费商品的目的主要是用于个人或家庭需要，而不是生产和经营需要。 在描述一些宏观的问题时消费者是使用最频繁的，表达一个群体的概念。我国还有消费者协会，在每个省、地市，还有县区都有分支机构。 消费者可以是客户，可以是用户，可以是顾客，也可以同时兼具多种身份。

如果用下图来表达这四个对象的关系，可能更直观些。

中国台湾地区，在翻译时，习惯把Consumer译为客户，把User译为使用人，我个人更倾向于这样的处理。 客户购买了产品，但用户才是产品的最终使用者。从客户思维，客户关心的是价格；而从用户思维，用户关心的是使用价值。以客户为中心，营销策略是有效的，而以用户为中心，体验才是最为关键的。 在互联网的营销世界，用户才是主角。

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离散和连续 形象解释：

如下图2所示：左边是梯子，右边是：斜坡

像梯子一样能说出多少层的，可描述为离散型随机变量； 像斜坡一样不能说出多少层的，可描述为连续型随机变量.

注：实际操作中，梯子的阶高可能很小，看起来很像斜坡，需要放大看.

离散型随机变量：

1. 概率函数（叫概率质量函数） 概率函数，顾名思义，用函数的形式来表达概率： p_i = P(X = a_i), 其中：i = 1,2,3,4,5,6 其中自变量 X 是随机变量的取值，因变量 p_i是自变量取相应值的概率，所以顺理成章就称为自变量X的概率函数， 从上面式子可算出，概率函数一次只能一个取值的概率，比如 P(X = 1) = 1/6，表示当自变量 X = 1 时的概率为 1/6。

概率函数也叫概率质量函数，求离散型随机变量，全部可能的取值对应的概率 例：扔一枚质地均匀的硬币，正面、反面朝上的概率均为：1/2 设：朝上的面为随机变量X 则X的结果有：正面、反面 设：X（正面）=0，X（正面）=1 则X的取值为：X{0,1} 所以，求(X=正面)的概率，写成：P(X=0)=1/2 所以，求(X=反面)的概率，写成：P(X=1)=1/2

2. 概率分布（概率分布表："离散型随机变量的值分布和概率分布".） 于是，可以得到一个概率分布表如下

X的取值 0（指正面） 1（指反面） P（概率） 1/2（正面朝上的概率） 1/2（反面朝上的概率）

3. 概率分布函数 分布函数又是个什么东东，其实它的全名叫做：概率分布函数. 我们来讲一下它的定义：

设离散型随机变量的分布律是： p_k = P(X = x_k), k = 1,2,3,4,5,6，则 F(x) = P(X <= x) = sigma_ x_k <= x p_k，由于 X是取 <= x的诸值x_k的概率之和，故又称是 累积概率函数.

其实上面定义所讲的"分布律"就是我们前面所说的 "概率函数"

如果你仔细推敲 "概率分布函数" 的定义，就会发现它就是概率函数中的概率累加的结果，所以它又叫做"累积概率函数".

概率函数与概率分布函数其实就是从不同形式分析的结构.

连续性随机变量：2 其实连续型随机变量的概率函数 换了一个 名字，叫做 "概率密度函数".

为啥要换名字呢，其实我们仔细一想就能大致明白，连续型随机变量的数值是连续的，求它的概率是有"问题"的，就像一个物体，你要计算它每个点所对应的"质量".

下面我们来看一下，陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》对密度函数的描述:

"密度函数"这名字由来可解释如下. P52 定义1.3

可能说到这里，大家还是有点懵，继续往下看： 分析：概率密度函数其实一个定积分的函数，定积分在数学一般用来求面积，在这里你把"概率"理解为"面积"即可.

下面回答一些常见问题：

Q: 概率密度函数在某点的函数值，有什么意义？

A: 其实 概率密度函数值 即为 概率在该点的变化率.

千万不要误认为：概率密度函数值是 该点的概率.

举例：速度(概率密度)和距离(概率)

某一点的速度 不能认为是 某一点的距离，这样是没有意义的.

因为距离是从XX到XX的概念，所以概率也要有区间.

这个区间可以是x 的邻域，对x的邻域f(x) 进行积分，可以求得这个邻域的面积，这个面积大小就代表了事件在该邻域所发生的概率大小.