位,默默记录:
【10:30】
技术讨论会。
关键障碍(库兼容性)因外部团队意外发布的补丁而自动解决。
关联性:间接。
影响:避免约3-5人/日工作量。
异常等级:中。
午餐时间,公司食堂。
他端着餐盘找座位,平时常坐的、靠近插座的那个安静角落居然空着。
他刚坐下,行政部的同事推着小车过来发放部门福利——本周是某个高端品牌的水果酸奶,人手一瓶。
程知行看着那瓶平时需要抢才能拿到的酸奶,又看了看手机上的日志。
数据点+1。
下班去超市采购,想着胡璃对零食的好奇,他特意多选了几种。
结账时,收银员扫完码,微笑道:“先生您好,您是我们店今日第888位顾客,这是您的幸运小礼物。”
递过来一个可爱的卡通钥匙扣。
程知行:“……”
默默记录:
【19:10】
超市消费。
触发‘幸运顾客’奖励。
关联性:低?
可能为商家固定营销活动。
晚上回到家,他把钥匙扣和那瓶“再来一瓶”换来的咖啡递给胡璃。
胡璃对钥匙扣没什么兴趣,但对“凭盖换物”的过程觉得很新奇,嚷嚷着明天还要玩。
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程知行则坐在书桌前,将一天的数据导入电脑,进行初步分析。他制作了简单的图表:
1.小概率中奖事件:一次,“再来一瓶”。历史个人中奖率 < 1%,本次样本量小,但结果显着。
2.通勤效率:单日数据指向积极,需持续记录计算置信区间。
3.工作问题解决:一次,外部依赖意外解决关键障碍。难以量化关联度,但时机巧合。
4.随机福利获取:两次(食堂座位、幸运顾客)。均属低价值事件,巧合可能性较高。
综合来看,数据确实显示出一种偏离常态的“顺利”和“小幸运”,尤其是在与他直接相关的目标性事件上(如通勤、工作中解决问题的路径)。
虽然单个事件都可以用巧合解释,但集群出现,从统计学角度看,小概率事件发生的概率本身就在提升。
胡璃凑过来,看着屏幕上那些弯弯曲曲的折线图和密密麻麻的数字,皱了皱秀气的鼻子:“你这一天到晚,就是在记录这些?”
“嗯。”
程知行盯着屏幕,头也不抬,“我在尝试量化你带来的‘好运’效应。初步数据显示,存在正向偏离。这有助于理解‘善缘’力量的作用方式和效率。”
胡璃用一种看傻子的眼神看着他,伸出纤纤玉指,点了点屏幕上那个代表“幸运顾客”的柱状图:“就为了这个……破铁片(钥匙扣)?还有那杯黑乎乎的苦水(咖啡)?你们凡人真是……难以理解!”
她叉着腰,一脸无语:“‘好运’是这么算的吗?气运流转,缘法自成,如同春风化雨,润物无声。哪是你这些条条框框、数字格子能框住的?你把这叫做‘研究’?本仙看你是走火入魔了!”
程知行终于从屏幕上移开视线,推了推眼镜,认真反驳:“任何现象,只要存在,理论上都是可观测、可量化的。建立基线,记录偏差,分析模式,这是理解世界的基本方法。包括你的‘善缘’。”
胡璃被他这番一本正经的“歪理”噎住了,张了张嘴,半天才翻了个好看的白眼,放弃沟通:“算了算了,跟你这榆木疙瘩说不通!你爱记就记吧!本仙要去追新出的那部《狐狸精的自我修养》了!”
她气鼓鼓地抱起平板电脑,窝回沙发里,用毛毯把自己裹成一团,只露出一个后脑勺对着他,用实际行动表达对这种“数据化好运”行为的不屑。
程知行看着
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