歇后语坐飞机讲哲学下一句谜底是什么

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坐飞机讲哲学下一句谜底是什么

坐飞机讲哲学

高谈阔论

你坐飞机时遇到过哪些奇葩的事?

是否遇到过这种奇葩情况

明明买了机票，

却登不上机——办理值机晚是一方面，

然鹅，柜台居然痛痛快快给了你几百块补偿。

纳尼?

这件事为什么透露出一股阴谋的味道。

也许航空公司不会告诉你真相，但是这种发生这种情况的可能性只有一个，就是这架飞机超售了座位。很遗憾，下一班要调到3个小时之后了，真的是起个大早，赶个晚集。

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为什么非要多卖几张票?

其实超售的原因说白了很简单，在航空公司的实际运营中，时常有买了票的乘客起飞前临时退票或改签而并未值机。虽说航空公司要对此收取一些费用作为补偿，但票没卖出去毕竟是很大的浪费和损失。因此，为了解决这个问题，超售的方法便应运而生。

也因此，其实航空公司最喜欢的啊，就是你们这些买了机票又没赶上去柜台值机的人，再加上改签收费，一下就能赚到3倍的钱!!

事实上，航空公司的利润没有大家想象的那么多，几乎所有航空公司都会使用统计数据，来确定每个航班打算卖出多少张飞机票。虽然有的航班会满员，有的会空不少座位，但是飞机上销售座位的上限，都是大于实际座位数量的。

虽然这种做法并不道德，给因超售无法乘坐该班次飞机的乘客造成了很大的麻烦，但是对于航空公司来说，只有这样做，才能让一架飞机的利润最大化。很长时间以来，航空公司几乎所有的收益管理研究都集中在超售上。

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超售到底能赚多少钱?

按实际座位销售是最保守的方法，对于航空公司来说，需要考虑的是超售多少的问题。如果超售数量过于少，也许不来坐飞机的乘客大于超售的数量，这样就浪费了本可以多卖钱的座位。而超售数量定的太多，航司又不得不面临给因超售无法乘坐飞机顾客的赔款，安排他们的餐饮和住宿，以及对于自身品牌的损害。

那么怎么解决这个问题比较好?用数据模型啊!首先，航司会为重点航线建立一个数据模型。通过这个模型，航空公司可以预测乘客出现特定航线的概率。在他们的计算中，航空公司权衡了交通，天气，连接航班和时间等因素。

以咱们常坐的空客A330-300为例，这架飞机大概有300个座位。如果平均每个座位1000元，而且没有出售任何额外的票，那么将会有300000元收入。

但如果这架航班超售30张，而正好有30个人因各种情况没有坐上飞机，那么这趟航班的收入等于，满员300人 X 1000元(共计300000元)+超售的30人 X 1000元(共计30000元)= 330000元。

凭空就多了30000元，看上赚翻了对不对!但是高兴的别太早，但是如果所有售出的票都打算办理值机，那么就有30个人不得不因为超售无法乘坐这趟飞机，那么航空公司就需要给出相应的赔偿。假设赔偿金额为600元(我真实拿到过的赔偿金额)的话，那么这架飞机的收入将会降到282000元。

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超售的数字是如何制定的?

也正因为如此，航空公司会依据大数据，仔细地计算一些热门航段大概会出现多少人，并相应地使用最好或最坏的情况。往下说一点，航空公司计算出多少人会出现的方式，是通过“二项分布”的数学原理(用到这个的还有咱们最常见的天气预报)。几乎有0%的机会，330名乘客会出现，305出现的概率是1.11%。

要找出销售航班的票数，必须将每种情景的收益乘以概率，并从销售330张票的收益中减去这些票，通过重复不同数量的额外票的计算，航空公司可以找到一个将产生最高收入的数字。

简单粗暴的来说，不同的航段，有不同的登机人数概率。通过公式就可以计算出：超售的钱 — 因超售赔钱的最大值。就可以决定超售的数量。

这样计算出来的总收入，一定是比老老实实按座位卖出300张票赚的多。可能一个航段多不了多少钱，但当这个原则应用于数百个航班时，航空公司的利润就非常可观了。这件事告诉你，你学的所有的数学知识都是有用的。

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最后，如果我遇上超售怎么办?

接下来，那么如果我们真的遇到超售了，应该怎么办?

从航空公司的角度来说，如果真的告诉你，“对不起，这家飞机没有座位无法办理登机了”，其实你还是有机会坐上这架飞机的。

按照航空公司的解释，“如果航班出现超售，我们的工作人员会首先征询自愿放弃座位的自愿者，我们会为自愿者提供经济补偿和后续服务。在没有足够的自愿者情况下，我们通常会按照下述优先保障登机顺序来决定拉减旅客的范围。”

优先保障登机顺序如下：

VIP成员、后续衔接国际航班的旅客;

金卡会员、银卡会员;

到达站转机衔接时间短的联程旅客;

其他旅客按照票面价由高到低的顺序，同等舱位则先到的旅客优先。

如果不想被超售挤下去，就尽量做好提前网络值机，或者提早去柜台办理值机。退改签的人越少，超售的数字才会越小。

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