How Big Is Amazon, Really?

By Shira Ovide

I’m fond of ( ) repeating a shopping statistic ( ) that often surprises people. In the United States — even during the pandemic — only about $14 out of each $100 worth of stuff we buy is spent online. Amazon is responsible for roughly $5 of that.

So is Amazon a giant that dominates ( ) our internet spending or a blip ( ) in America’s shopping universe? It depends on how you look at the numbers. Amazon is huge in internet sales, but puny ( ) relative to all the goods Americans buy.

Our perception ( ) of Amazon’s size influences how the public and policymakers think about the company. And yet while the company’s share of spending matters, it also doesn’t tell us everything.

Permit me to get a little nerdy ( ) about numbers. Without a doubt, Amazon is the king of online shopping in the United States. Research firm eMarketer estimated that Amazon will be responsible for more than 40% of Americans’ e-commerce spending this year. The second-largest internet store, Walmart, is far behind at about 7%.

Back to my point, though, that internet shopping remains relatively ( ) small. The picture is a little different depending on how you count.

U.S. government data on online shopping plus those eMarketer estimates ( ) put Amazon at about 5% of all U.S. retail sales.

(And there’s a wrinkle ( ): A trade group for retailers recently told me that there could be inaccuracies in the government counting of shopping that blurs ( ) the line between stores and online, such as picking up online orders in person.)

Data can be a weapon. Amazon often uses a version of the 5% sales figure to counter ( ) critics who say the company is too big and powerful. But government investigations into big technology companies are looking at the behavior of Big Tech, not just their size. They’re trying to answer whether companies abuse their power to get advantages over competitors and hurt us.

Amazon has had a profound ( ) influence on people’s behavior, the strategies of entire industries and our communities no matter what the numbers say.

What we’re seeing in real life from Amazon and beyond are big ripple effects ( ) from a small market share.

So, is Amazon big? Yes and also no. And the reality is that no matter what the numbers say, Amazon commands ( ) the attention of people, other companies and governments because it’s influential in reshaping the world.

亞馬遜到底算不算大？

我喜歡重述一個常讓人吃驚的購物統計數字。在美國，即便是疫情期間，我們每購買100美元商品，僅14美元是在網上消費，其中亞馬遜約占了5美元。

所以，亞馬遜究竟是主宰我們網路消費的巨人，還是美國購物世界乍現的一個小光點呢？端視你如何看待這些數字。亞馬遜網路銷售金額龐大，但跟美國人總體商品購買額相比卻微不足道。

我們對亞馬遜規模的感受，影響著民眾和決策者對該公司的看法。然而，該公司在消費者支出中所占比率固然重要，卻並不代表一切。

且容我在數字上再多著墨些。無疑地，亞馬遜是美國網路購物之王。研究公司eMarketer估計，亞馬遜將占今年美國民眾電子商務支出的40％以上。第二大網路商店沃爾瑪則以7%左右遠遠落後。

不過，回到我原先談到的重點，網路購物規模仍相對較小。隨著計算方式的不同，情況也會有些差異。

根據美國政府有關網路購物的數據及eMarketer的估計，亞馬遜約占美國零售總額的5%。

（還有一個小問題是，一個零售業的同業組織日前告訴我，政府對購物數字的統計可能不準確，因為模糊了實體商店和網路商店的界限，例如在網路下單卻親赴實體商店取貨。）

數據可以是一種武器。亞馬遜經常用5%的銷售比率來反駁那些認為該公司太強大的批評者，但政府對大型科技公司的調查不僅關注其規模，還關注行為。他們正嘗試查明這些公司是否濫用權力來獲得超越競爭對手的優勢，並對我們造成傷害。

無論這些數字代表什麼，亞馬遜對人們的行為、各種產業的整體策略，以及我們的社群，都有著深遠影響。

我們在現實生活中從亞馬遜及其他公司身上看到的是，來自低市占率的巨大連漪效應。

那麼，亞馬遜很大嗎？是，也不是。現實的情況是，不管這些數字代表什麼，亞馬遜都吸引著人們、其他企業和政府的注意，因為它在重塑這世界上具有影響力。

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［DSE大數據系列］越嚟越少人重考，但勝算反而係大咗

話時話，呢排記得keep 住like and share，主動入嚟睇，同埋設定做see first．真係搵食艱難。但感激大家，Keep住做，呢排啲Reach係好返好多的，但唔好鬆懈。一個都不能少呀

TL：DR – 市場好有效率，即使計及總考生人數跌，重考人數目都係跌得好快。可能係知道搵笨實，或者早早過外國。亦可能啲自知唔多掂嘅，睇完數字都知機會不大，早早放棄，剩低啲真係有能力嘅。又，其實元祖文用2017，咁啱嗰年就係升呢率近年新低。而家好啲的。

1. 工作有點忙，繼續出呢啲DSE大數據呃下收視。其實OK，夠入屋。懶係好似有啲科學分析咁（其實唔係），好過潮文吹水。但又唔好學究到玩咩Statistical Test （埃汾讀精算添喎，雖則讀得屎，但都畢業丫）。玩到嗰啲變咗就小眾玩意，咁我又唔係出論文交功課，把托咩。

2. 即係恕我仙力地講句，喂，本城（其實全世界都係）啲讀者水平，算吧啦。林超英用log scale都一大班人話佢做乜改刻度唔科學。狀元講句　竊鉤者誅，竊國者侯　居然唔少人話好深，仲話要Google點計。呀大佬，我年代真係小學都識，睇成語動畫廊　熊貓博士同YY嘛。而家聽講上網啲人乜都識。哦。

3. 同樣地，所以我見有啲人，在咩明報信報經濟（我係睇呢幾份），寫文，出埋啲咩Durbin–Watson statistic。我心諗，get a life啦。讀者唔係睇呢啲。當然啲學者鍾意將啲Paper一拆幾整個友善版就另一玩法，即係當年《黑太陽731》都出二級版，八掛雜誌話不如整個兒童版，《小太陽731》

4. 話說回頭，有唔少人真係就咁將呢啲表拆做好多份Paper出，唔知而家仲有冇呢類問題。

5. 好，廢話講完，我嘅literature review （又一浪費生命嘅東西）亦不過係self-reference．第一篇（https://fbook.cc/3Cqq）以2017 DSE重考英文為例，見到八成人冇升呢（七成不變一成跌）（Li, 23rd July 2020）。第二篇（https://fbook.cc/3Cqr），同一年同一科data，但分開日校同全體比，見到日校重考生，升呢機會係高啲嘅。但當然可能根本兩班人就唔同質地，有唔少人係想搵日校都搵唔到人收（Li, 24th July 2020）。

6. 好啦，今次做時間研究。都係用返英文科，但唔用2017。因為想拉遠啲。最新係去到2019。最舊呢？DSE好似2012已有，2013有人重考。但因為我懷疑第一年啲數據冇咁靚，所以我用2014年

7. 以下係結論

8. 首先，右邊，粗體黑字。2014年，有13000人重考（計晒日校同自修），但去到2019年，得6000人。固然，總考生都係少咗（人口結構，仲有可能多去咗外國/考IB），2014年近8萬，2019年萬6。但重考生收縮嘅幅度都係高過總考生好多，2014年每6個考生有一個係重考，2019年10個先有一個

9. 原因？可能係大家已經睇到重考實在冇乜勝算，不如算數。亦可能富貴咗，或者政治原因，香咗咪去外國。

10. 好，睇返個顏色表，英文科。中間個表，紅色框線。有趣咯。2019年，其實超過三成考生，都係重考有升呢！六成二就冇變。一個包裝係「七成都冇升呢」，但另一個講法就係「三成有得升」，「跌呢嘅機會得7%」。真係半杯水。

11. 你會話語言偽術，其實都係。但有樣嘢真係見到：記唔記得元祖篇文，講2017年，係八成人都冇升呢？即係兩成升。但去到2019年呢，係三成有得升。其實都多咗好多。呢個就唔係語言偽術了

12. 原因係乜？可能亦係越嚟越多數據出咗（其實呢堆嘢幾年前已有人寫），發現重考勝算不大，就嚇走咗啲諗多兩諗都知自己真係唔掂嘅人，可能剩返嘅都真係失準，或者有信心進步嘅人。事後係咁解

13. （Turn out 2017 年原來幾極端。2017年嘅 升/不變/跌 係 19/70/11，2014年係28/66/6，2019就31/62/7。你見2017係最少人升呢，最多人跌呢嘅。咁啱我地第一篇文就係用2017，唔知好彩定唔好彩）

14. 講埋啲細節。都講過，重考嘅人，以1-4級佔絶大多數，佔咗96%嘅重考生（顏色表同魚缸溫度計中間），兩年都係。你會話廢話，根本就係大多數人，重考or not，都係呢四級。啱一半。留意在所有考生中（最左邊嘅表，留意係2013 2018），1-4級嘅學生，當然都係絶大多數，但只係八成左右，冇96%

15. 好啦，去返右邊嘅紅色字。1-4級嘅，你見重考降級率真係不太高，1-3都低過10%，4級就去到12%左右。留意去到5級就勁降，證明嗰啲友係不自量力的，5分仲要搏上去，好多考多年就跌，證明原本5級係好彩

16. 最後，睇下魚缸溫度計左邊。粗體黑字，重考嘅人之中，1-4級。固然兩年加埋都係96%，但入面的組成唔多同。2019年嘅，3級嘅一成人，2014年有三成。同樣地，2019年1級嘅兩成人，2014年得14%。幾明顯2019啲重考生，級數係低啲嘅

17. 但係咪2018（留意係早一年）份卷特別深過2014？又好似唔係。睇返最左邊，2018 3或4級嘅人，其實多過2014。

18. 結論？其實冇乜新意。但元祖篇文用2017，講重考成功機會好低，其實有點偏頗。而今次篇文見到嘅，即使計及總考生少咗，重考嘅人都係跌得好快。可能真係搵笨實，或者人人去外國吧。睇下幾時呢個機制都摺埋（但應該好難，有幾百人你都要玩，但可能得返某啲科。況且，又唔使咩特別安排）

19. 係冇乜新意，但放心，”仲有兩篇起碼”。可能講下其他科。

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2️⃣ 多項式
1.除法原理 Division Principle
2.餘式定理 Remainder Thm
3.因式定理 Factor Thm
4.牛頓定理 Newton Rational Root Thm
5.插值多項式 Interpolation Polynomial
6.標準式 standard form
7.共軛複數 conjugate complex number
8.一元二次方程式 quadratic equation
9.根與係數(韋達定理) Vi`ete Thm
10.虛根定理 Complex Conjugate Root Thm
11.勘根定理 Intermediate Value Thm
12.二次函數 quadratic function
13.奇函數 odd function 偶函數 even function
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5.對數函數 logarithmic function
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4️⃣ 數列級數
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3.遞迴 recursion
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1.樹狀圖 tree diagram
2.加法原理 addition principle
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4.取捨原理 inclusion and exclusion principle
5.直線排列 permutation
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7.二項式定理 Binomial Theorem
6️⃣ 機率與數據分析
1.古典機率 classic probability
2.統計機率 statistic probability
3.條件機率 conditional probability
4.貝氏定理 Bayes Theorem
5.獨立事件 independent event
6.標準差 Standard Deviation
7.眾數 Mode
8.中位數 Median
9.平均數 Mean
10.線性變換 Linear Transfer
11.數據標準化 standardization
12.相關 linear correlation
13.散布圖 scatter plot
14.相關係數 correlation coefficient
15.迴歸直線 regression line
7️⃣ 三角函數trigonometric function
1.斜邊 hypotenuse
2.對邊 opposite side
3.臨邊 adjacent side
4.始邊 initial side
5.終邊 terminal side
6.同界角 coterminal angle
7.廣義角 generalized angle
8.極座標 Polar coordinates
9.正弦定律 Law of Sine
10.餘弦定律 Law of Cosine
11.和角公式 angle addition formula
謝謝筠昕，其他數學達人請接棒🏹
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