对“差不多”这一话题，我们都不陌生。在我们印象里，它是大致相当，接近，约等于的意思。
只是，在求真的世界里，容不下“差不多”这一概念。
比如：在只有对错的解题中，在逻辑严谨的证明里，你总不能说：“这道题的解差不多是对的”，“我的证明差不多接近事实”，有这类表述，甚至这样说的人，都会被认为不靠谱。
在我们的“常识”里，不精确，不确定的结果总是不好的，但它是否有其它更有价值的应用呢？
答案是肯定的。
在原则一书中，有这样一个例子：
设想你在经营一家冰激凌店，假设有一天发生了八件事情，结果有好的，也有坏的，没把这一天的情况画下来，每种事件类型有一个字母表示每个结果的好坏由其高度表示。作为老板，你必须根据类型，其字母代表和质量从高到低越高越好来将结果分类，并对每一类别进行总结评估。
如图：w代表销售情况，x代表客户体验评分外，v代表媒体报道和评价z代表员工积极性，等等。
如果分析的数据不是一天而是一月甚至更长的时间周期，你如何快速的分析各事件间的关系，作出正确决策呢？
这时候“差不多”的概念，自有它的妙处。
在这里，它表示不必过于精准。理解“差不多”这一概念，要使用粗略估计法。因为我们的教育系统过于重视精确，所以擅长粗略估计这个技能的价值常被低估，这会影响概念化思考。
例如：被要求计算38×12，大多数人是以缓慢费力的方式计算，而不是简单的把38四舍五入成40，把12四舍五入成10，然后快速确定答案在400左右。
看到冰激凌店的例子想一想，与其费力的把所有关系弄清楚，快速看到各个点之间的大致关系是多么有用。费力进行精确计算是愚蠢的，但大多数人就是这样做的，为了做出有效决策，你需要在差不多这个层面上理解大多数事物。当每次有人做一个宏观的“差不多”的陈述，而有些人反驳说：“并不总是这样子”，我本能反应是，我们也需要丢了西瓜捡芝麻了，讨论例外而不是常规，而这家让我们看不到常规，为了帮助员工，避免最浪费时间的情况，我们的一位刚从大学毕业的研究员说了一句，我经常反复的话：“当你问一个东西对不对，而对方告诉你并不完全对，那他大致是对的”。
谨记二八法则，并明白关键性的20%是什么。二八法则是指你从20%的信息或努力中得到80%的价值。(同样你可能需要花费80%的努力来获取最后20%的价值。)理解这一法则后，一旦你了解了做出好决策所需要的大多数情况，你就不必再陷于不必要的细节之中了。
在这方面不要做完美主义者。完美主义者花太多时间关注边缘性的微小因素，影响对重大因素的考虑，做出一个决定通常只有5到10个需要考虑的重要因素，重要的是深入了解这些因素，而过了一定的临界点后，即使研究重要因素所产生的边际收益也是有限的。
