前面两集我们学习了天之道和人之道，也就是正态分布和幂律分布模型，它们跟人的生理天赋和社会财富有关，所以，回到马斯洛的需求金字塔中，这两个模型都和底层的“生理需求”有密切的关系，可以说是幸福生活的基础。
在这一集，我们继续研究另一种重要的思维模型，它就好像是搭建金字塔的巨石一样，每一层的建设都离不开它。它的重要性，也体现在当今的一句网络流行语中，那就是——“选择大于努力”。这句话实际上说的是一个人在生活中做出正确的决策有多么重要。而这一集的主角就是做选择的学问，它的名字是——决策论。
还记得吧，按照世界卫生组织的估计，中国人的平均寿命76岁，假设一个人从18岁起成年，那么在随后这58年21000多天里，到底要做多少决定，恐怕没人能数的清。重大决定几乎能够定义整个人生的幸福感，比如选择哪种职业，哪种生意，决定怎样投资，选择谁做终生伴侣……决定作对了受益终生，决定做错了没准儿会抱憾终生。
做决定如此重要，不过人们通常都没有受过专门的训练，学校里也不会讲到这个人生重要课题。人们基本就是靠直觉、靠父母、靠朋友做出决定。当代心理学的研究结果说明，在重大决策方面，人的直觉确实有其不可替代的作用。不过，如果每个决定都依靠“直觉”，恐怕并不是一个聪明的做法。理性思考辅助以直觉判断，是更为周全的决策模式。
在这一集中，我将介绍来自决策论的三种不同的决策模型，第一种适合确定性的情况，另外两种是在不确定场景下的决策工具。
谈到决策论，这实际上是一门跨学科的学问，涉及数学、统计学、经济学等等。它的根源其实与近代战争有密切的关系。时间回到在战火纷飞的第二次世界大战，那时候英美联军需要确定怎样在全球范围内部署军事资源，才能够取得最优的效果。显然这是非常复杂的决策，结果在这个斗智斗勇的过程中，不经意间就诞生了一门有关做决策的学问，英文叫“Operational Research”，直接翻译是“运营研究”，但其实这里的Operation本意指的是“军事行动”。从上世纪50年代起，这个学科由中国的科学家钱学森等引入了国内，最终有了一个很有中国文化特色的名字叫“运筹学”，因为汉高祖刘邦曾经说过一句话“运筹帷幄之中，决胜千里之外”，今天的汉语里还有这个成语叫“运筹帷幄”，“运筹学”取的就是“做出最优决策”的意思，是决策论的一个分支。
下面咱们就利用来自运筹学的思维模型，试着回答与幸福生活息息相关的一个课题：择业
假设你正在找工作，在你眼中，一个理想的工作是这样的：收入高，工作稳定，能胜任，人际关系简单，最好还符合你的个人兴趣。而你很厉害，过五关斩六将，一下子争取到了三个工作机会。但是当你做选择时可犯了难，因为你发现这三个工作没有一个完美的，各有好处，各有不足。这就好比找对象想找“高帅富”，但实际上你能找到的可能是“矮帅富”或者“高帅穷”，这让你真的很纠结，左右摇摆不定，该怎样做出决策呢？
这种情况是一个典型的“多标准决策”的场景，可以采用的工具叫做“决策矩阵”。这种方法的原理其实很简单，那就是这些标准都写下来，然后对每个备选项，按照每项标准进行打分，比如1分到5分，5代表能很好符合标准，3代表一般，1代表很差。这样把所有标准的分数加起来，最高那个就是最佳选择。
在此基础上，还可以用权重的方式反映不同标准的重要性的差异。还记得二八原则吧，现实中往往20%的原因带来了80%的影响力。在决策标准中也是如此，通常最重要的标准也就一两个。比如在刚才选工作的例子中，你最看重收入高，于是可以把收入这一项的打分X10，其次是稳定性，分数X4，再次之是能胜任X3，人际关系X2，是否符合个人兴趣没那么重要，如果有那更好，于是X1。这样就创造了一个“加上权重”的加权打分表，请看文案中的配图。
在这个例子中，工作B的得分85分最高，就是最佳选择。
很显然，决策矩阵比拍脑袋冲动做决定是要科学的，因为它既全面考虑了多个标准，又能反应出重要性的差异，可以帮助人们以更加深思熟虑的方式做出重要决定。
但是，像任何模型一样，它也有局限性，比如打分和权重都是主观的，并不精确。分数或者权重的些微变化都可能导致最后的结论发生根本变化。不过，这不失为一个做定性分析的使用工具，在生活中很多场合，比如择业、择校甚至择偶都可以使用。
以上就是第一个模型“决策矩阵”，这个工具看起来很简单，然而，如果把时间线稍微拉长一些，就会发现真实世界其实要复杂得多。比如前两项标准“收入高”和“工作稳定”，是基于现在的认识做出的判断，如果未来市场环境、行业状态发生变化，这么这两条结论可能都会被颠覆。真实世界不是一面平整如镜的湖水，而是永远随机波动的汪洋大海。
如果考虑到不确定来做决定，就得引入概率，也就是对可能性的判断。一个典型的生活场景就是做生意和赚钱，上一集我们谈到，在一定门槛值以内，财富和幸福感有着明确的相关性。而高的收益几乎总是伴随着高的风险，所以能否在不确定中做出正确决定有幸福感有很大关系。
假设你想做一个小生意，承包小区旁的体育运动设施，现在有三个选项：游泳池，篮球场和台球厅，你知道这些生意都会明显受到天气的影响，比如在晴天、阴天和雨天下生意会大不相同。考虑到天气的影响，哪一个是最好的选择呢？
这是一个在不确定的环境下判断潜在收益的问题，这时可以采用一个模型叫做“收益矩阵”。
负数代表那一天是入不敷出，是赔钱的。接下来，一个重要的信息就是判断每种天气发生的“可能性”，也就是概率。有时候要想找到概率数据是很困难的，不过在这个例子中，还真的可以，比如我去查找本地区气象局以前的统计数据，就能查到一年中晴天、阴天和雨天的数据，再除以一年365天就能算出大致的概率，如文中图，假设晴天概率是30%，阴天50%，雨天20%
现在就容易了，比如游泳池赚的钱就可以这样来估算：100x30% + 30x50% +(-40)x20% = 37，可以说泳池生意的“期望收益”是37。同样的方法，可以计算出篮球场是 44，台球厅是40。所以，篮球场是最好的生意，因为能赚到最多的钱。
收益矩阵的本质是在计算收益的时候考虑到概率，用收益X概率，得出期望值，以此来指导准确的决策。这个简单的方法被用在很多场合：很多年以前我在IBM公司讲授销售方法论，IBM公司对销售人员的业绩预测就采用了完全相同的方法。因为一笔订单要经过一个比较长的周期才能销售成功，所以可以对其中的某些节点设定概率值，反映最终成交的可能性。比如最开始接触客户时概率是10%，提交了正式方案书以后的概率是50%。这样，同一个商机在不同销售阶段的“期望收益”是不一样的。比如一个商机如果成交收入是100万，如果处于刚开始阶段，那么此时的期望收益就是100万 X 10% = 10万。而如果已经提交了方案书，期望收益就变为100万 X 50% = 50万。随着销售阶段的推进，期望收益逐步升高，这样的预测显然比直接写成100万要更加科学。
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