為什麼你很努力的上班，卻還是當不了公司高管？

先說結論：是因為你選擇的上班賺錢是個符合正態分布的商業模式。

1. 什麼是正態分布個人商業模式？

假設你老媽挺操心你單身狗的生活，怕你孤獨而死。為了給你尋找優質的相親對象，就把你的照片放到了相親網站上。艾瑪，這可好一下子吸引來200多個人留言，要與你「私定終身」。

老媽可謂是王母娘娘下凡，為了提高篩選效率，於是乎就建了一個微信群，讓所有人報一下自己準確的身高。

幸虧老媽當年干過些簡單的數據統計工作。她以5厘米為單位，數一數每一段5厘米各有多少人。接著用身高為橫軸，人數為縱軸，畫了下面這張圖。

仔細看這張圖，你和老媽發現一個驚人的秘密：

這張圖形狀是中間高，兩邊低，長得像一隻倒扣的鐘。

這種數據分布就是正態分布：

正態分布像一隻倒扣的鐘。兩頭低，中間高，左右對稱。大部分數據集中在平均值，小部分在兩端。

實際上人的身高就是符合正態分布的。2017年我國18歲及以上成年男性平均身高167.1cm。那麼根據身高是正態分布，我們就可以快速的知道大部分男性的身高是集中在平均值，有小部分人的身高要麼比平均值身高略高，要麼略低（例如王祖藍）。

神奇的地方在於，不管是人的身高，手臂長度，肺活量，還是他們的考試成績，都符合正態分布。

2. 正態分布是怎麼來的呢？

為什麼叫正態，而不叫「正點」呢？（小姐，你好正哦 ）

這要從發明這個東東的人說起。

維多利亞時期的學者Francis Galton對數據分布很著迷，他製造了一台可以產生「數據分布」的裝置。他發現這種形狀適用於用於很多數據，他將其命名為「正態分布」（The Normal Distribution）。

正態的英文單詞是「mormal」，意思是「常見的，典型的」，主要是因為這種分布能恰當代表多種多樣的數據類型。

3.還有哪些商業現象，符合正態分布呢？

1）員工績效

大部分員工的業績，都是一般的，做得特別好的非常少，做得特別差的也不多見。這就是為什麼績效管理領域，會用「活力曲線」來考核業績。

什麼是「活力曲線」呢？

員工流失率太高顯然不好。據計算，招聘的過程花費，大概是這名員工年薪的50％。過高的員工流失率，意味著失控的招聘成本。離職的業績損失，大概是這名員工年薪的30%-400%。過高的員工流失率，更意味著巨大的業績損失。

員工流失率太低也不好。極低的員工流失率，通常來自對低績效的容忍。允許績效差的員工留在團隊，損失的不僅是工資，而是本應獲得的業績。另外，績效差的員工通常更不願離開，因為他可能找不到另一份工作。為了安全，他會想辦法擠走績效好的人，你的團隊會越來越沒有戰鬥力。

通用電氣前CEO傑克·韋爾奇認為，大家很容易認識到員工流失率太高的問題，卻很難認識到流失率太低的危害，所以，他提出了著名的「末位淘汰制」（也叫「活力曲線」），他把員工分為：

20%的優秀員工，70%的中等員工，和10%的末位員工。 末位員工必須提升自己，或者轉崗，或者面臨淘汰。

這個制度，被認為是給通用電氣帶來無限活力的法寶之一。

所以，以後上班別偷懶，小心被老闆裁掉。害怕吧？

2）產品質量

大部分產品的質量，都是平庸的，真正的好產品非常少，但爛到骨子裡的產品也不多見。這就是為什麼質量管理領域，會用6個標準差（關於標準差在之前的《如何看懂數據》里有講過）來排除掉不合格的產品。

3）快速找到停車位

根據《華爾街日報》的報道，美國人甚至連在購物商場停車都呈現出正態分布，正對著商場入口的地方停車數量最多，也就是正態曲線的「峰值」，在入口左右兩側的停車數量逐漸變少，即曲線兩端下滑的「尾巴」。

你知道這個規律後，下次停車直接選擇上次入口兩端車少的地方進入，找到停車位的概率就很多了。

4）智商

大部分人的智商是正常的，只有少數像愛因斯坦老爺子這樣的才會智商發飆。

5）預測數據的位置

正態分布的一個神奇的地方：可以大概估算出數據的位置。

我們先從一個例子開始。假如你選對了個人商業模式，成功開了一家公司，員工有幾百早上做地鐵去公司上班。

你公司可以看做下面圖中的中間位置。有的人坐3站地鐵可以到公司，有的人坐2站可以到公司，還有很多人住的比較近，坐1站地鐵就到公司了。這裡的幾站地就是表示你離公司還有多遠的距離。

上面這個圖其實就是下面的正態分布圖

中間的那條線代表平均值（例子中公司的位置）。之前我有講過標準差是表示數據的波動大小。1個標準差表示距離平均值1個標準差的位置（例子中距離公司1站地），同樣的，2個標準差，3個表示距離平均值2個標準差的位置，3個標準表示距離平均值3個標準差的位置。

知道這3個標準差於平均值的距離，有什麼用呢？

這個用處可大了去了。正態分布的「美」好比邁克爾·喬丹在球場上的力量、靈巧和優雅，它來自於一個事實，那就是我們通過上面這個圖就能夠清楚地知道：

有68.2%數值位於平均值1個標準差的範圍之內

有95.4%的數值位於2個標準差的範圍以內

還有99.7%的數值位於3個標準差的範圍以內

這聽上去似乎挺傻的，但事實上這就是統計學的基礎之一。這也是正態分布最厲害的「殺手鐧」，正是這個特點才有了統計概率里的武器」中心極限定理「（這個我會在」猴子統計概率思維「課程里聊到）。

一個典型的例子就是，每一次SAT考試（被稱為美國高考）都是經過精心設計，以得到一個平均分為500分、標準差為100的成績的正態分布。這樣就會保證公平性，讓大部分人可以通過考試，而少部分人通不過考試。

我們回到一開始提出的問題：

為什麼你很努力的上班，卻還是當不了公司高管？

正態分布是商業界最常見的一種分布。當影響結果（或者成功）的因素特別多，沒有哪個因素可以完全左右結果時，這個結果通常就呈現正態分布。

很多事物，都可以用正態分布曲線表示，或者輔助思考，比如，科技創新接受度，基本上就符合正態分布……

人群中的個體若是按能力劃分的話，分布大致應該符合正態分布曲線的樣子：

其中有一個「鴻溝」，是想說明有很多人能力增長到一定程度，就會遇到無法跨越的鴻溝。比如，對中國程序員來說最普遍的鴻溝是英文。沒有英文能力，最新的技術學起來就是落後他人。

你去公司上班打工的商業模式，也是符合正態分布的。

即大部分是處於中間平均位置的，既不能大富大貴，也不會窮到淪落街頭。而成為公司高管是少數人可以做到的事情。因為你的 「邊際成本」不為零。

什麼叫「邊際成本」？

邊際成本，它指的是企業生產產品時，每多生產一個，需要額外產生的成本。

你可以簡單理解為，邊際成本就是：

你做一件事，每多一份產出，需要多付出的代價。

所以去公司上班並不是一個邊際成本為零的收入。你每多賺一塊錢的工資收入，你就得多付出相應的勞動。工資收入不僅邊際成本不為零，很多時候，它的邊際成本是增加的。

邊際成本增加的意思就是，你得沒日沒夜的加班，你得犧牲很多和家人朋友相處的時間，你才可能實現工資收入的增長，比如拿到年終獎。

我們常說企業要轉型，傳統企業要升級，要增加高新科技企業的數量。升級和轉型的根本，其實就是要把成本結構從遞增，改成更有效率的遞減，甚至接近於零。

「邊際成本」越高的行業，越是分散市場，符合正態分布：賺大錢的人少，虧大錢的也少，大部分人都趨向賺取平均利潤。

回到一開始提出的問題上來：為什麼你很努力的上班，卻還是當不了公司高管？

答案就很簡單了，因為你選擇的上班領工資是正態分布的個人商業模式，大部分人不可能成為高管。

所以，你選擇的上班領工資是正態分布的個人商業模式，大部分人不可能成為高管。

注意，我這裡說的是「大部分」，意外著是從總體的角度來看問題。

如果你說身邊的某某就是高管，不好意思，你是從特殊樣本來看問題。

總體代表概率，特殊樣本代表思維偏見，而統計概率給我們的智慧就是對大概率事件下注，如果不明白這一點思考問題的正確方式，可以補一下我之前的課程《投資賺錢與概率》。

那麼問題來了，有沒有辦法改變你的個人商業模式，從而實現財務自由呢？

答案是有的，限於篇幅可以看我寫的《冪律分布個人商業模式》

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