计算主业+斜杠收益与风险，证明组合收入远超单一稳定工作。 1️⃣ 实际应用场景描述 & 痛点引入在智能制造与数字化工厂

1️⃣ 实际应用场景描述 & 痛点引入

在智能制造与数字化工厂领域，许多工程师不仅从事主业（如产线管理、设备维护、数据分析），还会通过斜杠副业（如技术咨询、培训、自由职业项目、自媒体）增加收入。

痛点：

主业收入稳定但增长有限。
副业有潜力，但伴随风险（市场波动、时间投入、客户不稳定）。
如何量化组合收入与风险，证明多元化比单一工作更有优势？

2️⃣ 核心逻辑讲解

我们假设：

主业收入稳定，年收益固定，风险低。
副业收益有波动，可能高也可能低，风险高。
组合收入 = 主业收入 + 副业收入。
风险用收益标准差衡量。

公式：

主业收益： R_m （固定）
副业收益： R_s （随机，服从正态分布）
组合收益： R_c = R_m + R_s
风险（标准差）： \sigma_c = \sigma_s （因为主业无风险）

我们通过多次模拟，比较单一主业与主业+副业的平均收益与风险。

3️⃣ 模块化代码 + 详细注释

文件结构

income_simulation/ │ ├── main.py # 主程序入口 ├── income_model.py # 收入与风险计算模块 ├── utils.py # 工具函数（绘图等） └── README.md # 使用说明

"income_model.py"

income_model.py

import random

def simulate_income(base_income, side_income_mean, side_income_std, years=10, simulations=1000): """ 模拟主业+副业的收入与风险 :param base_income: 主业年收入 :param side_income_mean: 副业平均年收入 :param side_income_std: 副业收入标准差 :param years: 模拟年数 :param simulations: 模拟次数 :return: 主业总收益列表, 组合总收益列表, 副业收益列表 """ base_results = [] combo_results = [] side_results = []

for _ in range(simulations):
    base_total = base_income * years
    side_total = sum(random.gauss(side_income_mean, side_income_std) for _ in range(years))
    combo_total = base_total + side_total

    base_results.append(base_total)
    combo_results.append(combo_total)
    side_results.append(side_total)

return base_results, combo_results, side_results

"utils.py"

utils.py

import statistics import matplotlib.pyplot as plt

def analyze_and_plot(base_results, combo_results, side_results): """ 分析并绘制收入分布图 """ base_avg = statistics.mean(base_results) combo_avg = statistics.mean(combo_results) side_avg = statistics.mean(side_results)

base_risk = statistics.stdev(base_results)  # 理论上为0
combo_risk = statistics.stdev(combo_results)
side_risk = statistics.stdev(side_results)

print(f"主业平均收入: {base_avg:.2f}, 风险: {base_risk:.2f}")
print(f"副业平均收入: {side_avg:.2f}, 风险: {side_risk:.2f}")
print(f"组合平均收入: {combo_avg:.2f}, 风险: {combo_risk:.2f}")

plt.hist(base_results, bins=30, alpha=0.5, label="主业")
plt.hist(combo_results, bins=30, alpha=0.5, label="主业+副业")
plt.legend()
plt.title("收入分布对比")
plt.xlabel("总收入")
plt.ylabel("频次")
plt.show()

# 结论
if combo_avg > base_avg and combo_risk < base_avg * 1.5:  # 风险可控
    print("✅ 组合收入远超单一主业，且风险可控！")
else:
    print("⚠️ 组合收入优势不明显或风险过高")

"main.py"

main.py

from income_model import simulate_income from utils import analyze_and_plot

def main(): print("=== 主业+斜杠收益模拟器 ===") base_income = float(input("请输入主业年收入: ")) side_income_mean = float(input("请输入副业平均年收入: ")) side_income_std = float(input("请输入副业收入标准差: ")) years = int(input("请输入模拟年数 (默认10): ") or 10) simulations = int(input("请输入模拟次数 (默认1000): ") or 1000)

base_results, combo_results, side_results = simulate_income(
    base_income, side_income_mean, side_income_std, years, simulations
)

analyze_and_plot(base_results, combo_results, side_results)

if name == "main": main()

4️⃣ README.md

主业+斜杠收益模拟器

本程序模拟在智能制造与数字化工厂背景下，主业与斜杠副业的收入与风险，证明组合收入远超单一稳定工作。

使用说明

安装依赖：

bash

pip install matplotlib

运行程序：

bash

python main.py

输入：

主业年收
副业平均年收入
副业收入标准差
模拟年数（默认10）
模拟次数（默认1000）

输出：

主业、副业、组合的平均收入与风险
收入分布直方图
结论分析

核心公式

组合收入 = 主业收入 + 副业收入
风险 = 收益标准差

5️⃣ 核心知识点卡片

知识点说明收入多元化主业+副业可提高总收入风险量化用标准差衡量收益波动正态分布模拟副业收益随机性建模可视化分析直方图展示收入分布智能制造背景工程师可通过技术副业增收

6️⃣ 总结

通过模拟我们发现：

单一主业收入稳定但增长有限。
主业+副业在合理风险控制下，平均收入显著高于单一主业。
多元化收入是应对行业波动、提升个人价值的有效策略。

如果你愿意，还可以扩展这个程序，加入不同副业类型利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！