在科学研究中，有这样一类估算问题，初次接触会觉得已知条件太少，无法得出答案，但如果对分析对象进行变通替换，问题就会迎刃而解，这就是费米问题。它可以用来对给定有限信息的问题做出清晰地验证估算。

在互联网领域的工作面试中，如数据分析、产品、市场和咨询等岗位，费米问题经常被考到，题目往往能间接反映出候选人的综合素质。

下面，我们基于一个外卖业务，做一个分析。在北京地区，需要多少骑手才能满足用户的外卖需求呢？

（1）明确问题

对于一家外卖平台，如果能提前估算出平台所需要的骑手人数，首先对人力资源方面会节省非常大的成本，其次可以根据商业模式提前计算业务数据，比如定价、订单分发、补贴、骑手支出等。给业务提供许多决策依据。

（2）问题拆解

• 北京地区每天有多少单外卖需求？

• 1个骑手1天能够完成多少单任务？

• 1个骑手完成一单的花费时间是多少？

每单花费时间：前往商家时间+排队等待时间+从商家到目标地点时间+等待用户时间。

（3）明确常识性数据

根据2019年公布的数据，北京人口总数2153.6万人，网民渗透率90%以上，对于外卖的目标用户主要锁定在20-30岁易接受新鲜事物和消费能力强的年轻人，这部分人在人群中占比45%。

• 目标人群规模：2153.6*90%*45*=872.2万人。

• 需求频度：每人平均5天1次。

• 骑手每天工作有效时间：10h，吃饭休息除外。

• 商家距离：正常是3公里以内，我们取3公里为基数。

• 骑手速度：根据政策来说，电动车限速在25km/h。

• 排队等待时间为：10-20分钟，我们取15份，即0.25h。

• 商家到目的地距离：正常应该是3公里以内，3-5公里比较普遍，我们取4公里为基数。

• 用户等待时间：由于限时配送，我们认为都是按时或提起配送，基本无超时订单，所以用户等待时间为0h。

  
  

（4）设计计算公式

所需的骑手总数 = 每天订单总数/每人每天可配送的订单数

则可以确定以下数据：

每天的总订单数 = 目标用户数/点单频度 = 872.2/5 = 174.44万单

每人每天可配送的订单数 = 每天工作时间/完成一个订单需要的时间 

                                   = 每天工作时间/（骑手到商家的时间+排队等待时间+配送时间 + 用户等待时间）

                                   = 每天工作时间/（商家距离/骑手速度+排队等待时间+目的地距离/骑手速度 + 用户等待时间 ） 

                                  = 10/（3/25 + 0.25 + 4/25 + 0）

                                   = 18.9单

所需的骑手总数 = 每天订单总数/每人每天可配送的订单数

                       = 92296人

所以，最终得出的结论，北京应该有大约9万外卖骑手。

从上面的分析，我们也看到一个现实，每个骑手每天工作10小时，平均可以配送19单，新手的话可能更少，所以非常辛苦，这也能够激发大家的同理心，所以平时点外卖对于超时的订单要包容下。

除了上面的问题，类似这样奇怪的问题还有：

• 一个正常成年人有多少根头发？

• 在没有其他公开资料，你所在城市有多少个加油站？

• 地铁口的煎饼摊子一年能卖出多少个煎饼？

• 一辆公交车里能装下多少个乒乓球？

• 一个人一生会长出多长的手指甲？

• 估算你所在城市有多少家奶茶店？

  
  

总结：费米问题是现实世界最好的估算法，能够把限定信息、复杂困难的问题通过分解成常识性、可解决的小问题处理，所谓大事化小小事化了，这种思维方式非常实用，通过本篇，希望可以帮助你解决更多问题。