好多读者说找不到我们
“宰相不亲小事，非所当于道路问也。方春少阳用事，未可大热，恐牛近行，用暑故喘，此时气失节，恐有所伤害也。三公典调和阴阳，职当忧，是以问之。”——《汉书·传·魏相丙吉传》
老百姓的争斗，应该由长安令和京兆尹负责，宰相不过问。
而牛在这个时候喘气是反常的，说明气候失常，气候失常对农耕社会影响很大，这才是宰相需要关心的大事。
人类的科技进步，大部分都是由于例外事件推动的。
正是每一次发现了一个不符合当前主流科学常识的例外，科学家在解释例外事件的时候发现了新的科学规律。
科学家，企业高管，投资者，销售经理，都应该重视“例外”事件。
有一个销售区域，业绩特别好，你是凭主观认为销售经理或者经销商有能力，还是会像文中的美乐啤酒公司把它当成“例外”去仔细研究？
你有一个很讨厌的客户，总是投诉奇怪的问题，你会把他当成一个“例外”去仔细研究吗，也许他的投诉可以帮你找到产品新的改进方向？
你碰到的外贸客户，来广交会参展，穿衣服看起来都很廉价，浑身上下看起来没有什么值钱的，网上能查到的客户信息也很少。
你会随便把他应付一下，还是一视同仁，把他服务好？
你以为他没有实力，不知道他故意装穷，只是因为怕中国供应商骗他宰他？
这个自己故意装穷的老板，却舍得让自己公司采购去香港参观展览时住高价的海景房。
有一个周期性行业，非常同质化，行业算是最垃圾的，但是却冒出了一个业绩不错的的奇葩公司，你是会因为行业差而忽视它，却没有意识到它是一个有独门优势的“例外”公司？
港股的海丰国际就是这样的例子，行业差的不能再差，偏偏公司发展出了独特的商业模式，成了一个牛股。
最后，实际应用例外思维时，需要避开一个致命的陷阱，特别是当你不熟悉统计学时。
这个陷阱就是“死人不说话”。
当你的统计样本不全时，你所谓的“例外”可能是错误的。
二战时美国统计学教授亚伯拉罕·沃尔德帮助美国空*解决战机损失率的关键问题。
只要有执行任务的轰炸机部队返航，统计学家们就在第一时间记录下每一架飞机的损伤情况，随后在飞机模型上用墨汁将所有被击中的部位涂黑。
机身被涂黑的地方，应该加强对这些伤痕累累部位的装甲，对吧？
但沃尔德教授的建议却恰恰相反：“让厂家给轰炸机上这些没有被涂成黑色的部位，尽快增加装甲。”
为什么？
因为那些被击落回不来的飞机才是有价值的“例外”样本。
被涂黑的位置在机身和机翼，它们正是飞机最强大的地方，这些部位承受伤害后依然能安全返回基地。
相反，其他没有涂黑的地方，被击中了，飞机就回不来了。
如果统计时样本不完全，那么我们寻找的所谓“例外”可能毫无价值。
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