现实世界中，我们没法时时刻刻拿出电脑来演算算公式，但是我们仍然可以通过这个定理得到一些宝贵的启示：

1，先行动起来。

大胆假设，小心求证。不断调整，快速迭代。这就是贝叶斯方法。

当信息不完备时，对概率的判断没有把握时，当然可以选择以静制动，但是不行动也是有代价的，你可能会错过时机，你也没有机会进步。这个时候，贝叶斯方法给我们提供了一个很好的思路，先做一个预判，动起来，利用新的信息不断修正原来的预判。

2，听人劝，吃饱饭，但又不能听风就是雨。

当我们没有把握时，我们很容易根据新信息调整观点。严重的挑战是，我们已经形成了一个看法，甚至有了成功经验时，当新情况出现后，我们能不能也去调整自己看法。那个黑盒子，我们摸索了一下，估计出了里面红球，黑球的概率，但是我们有没有想过，这个黑盒子里的球的比例会变化呢？

有了新信息，我们要对原来的看法做多大程度的修正呢？

这些，不可能有标准答案，但是明白了这个道理，有助于我们及时又谨慎的做出调整。

3，初始概率很重要。

初始邻居越准确，我们就能越容易，越快速的得到真实的概率。疑邻盗斧，以貌取人，会使我们离真相越来越远。而如何获得相对靠谱的初始概率，是个硬功夫，它需要你的经验，人脉，平时的深度思考，有时甚至和扭曲的变形，思维方式都有关。

丹尼尔。卡尼曼在他的《思考，快与慢》里，就特地突出了初始概率对贝叶斯方法的重要性。

4，对出现的特殊情况要引起足够的重视。

前面我们已经看到了，万分之一概率的事情，也有可能因为特殊事件，一下子变成了50％。所以，每当出现特殊情况，罕见的情况时，我们要保持高度警惕，黑盒子里的球的比例是不是变化了？但同时我们也看到，如果检测精度不够高，甚至出现了罕见事件，真实概率也可能不到10％。所以，具体要怎么采取行动，还需要进一步观察。

5，信息的收集，信息的质量，以及对信息的判断，是提高决策水平的最重要的途径。

只要有新信息，就可以修正，哪怕初始判断错了，新信息足够多，也能修正过来。但是没有信息，就没有修正。所以，在做决定之前，尽可能多的收集信息是必须的。

但是错误的信息，低质量的信息，会使你的修正改变真相越来越远，你能不能区分信息来源的可靠性，能不能进行交叉验证，逻辑推理，就只能依靠。

要做到这些，甚至有人一些，都不太容易，掌握里面的平衡，就更加困难。

所谓高手，就是把自己活变成贝叶斯定理。