咳咳~加上补的，今天写多点。嘿嘿~
这一章就开始要涉及到产品经理数据收集的数学统计方法咯~
正文:
前文我们讲到了关键质量特征【链接：产品经理如何量化关键需求指标】
我们了解到关键质量特征是驱动客户满意度提升的重要指标，如何提升关键质量特征，那么提升就需要一个指标。
找到关键质量特征后，我们运用头脑风暴、细分树等分析工具，找出影响关键质量特征的过程指标和流程输入指标。按照这个指标进行测量。
例如，我们上文【链接：产品经理网站数据分析之测量问题现状（二）】最后一张图说的是客户订购产品投递流程。
大概流程如下：
订单付款完毕1——根据产品种类和投递区域，将订单发送到相应的配送人员2——根据订单进行产品封装，完毕后交物流公司3——进行产品投递4——客户收到产品进行满意度评价5
涉及到的输出单位有：
1：客户
2：订单处理人员
3：产品配送人员
4：物流公司
我们将订单处理、产品配送和产品投递环节均作为测量目标，然后找出影响产品邮寄的关键环节，作为重点优化内容进行解决。只有将重点环节处理好，才能够有效降低整体的邮寄时间。
在测量指标确定后，需要明确指标的数据收集标准并形成团队公式，从而确保数据测量的准确性和一致性。例如，对于产品邮寄时间，是从客户提交订单后开始计算，还是从产品交给物流公司开始计算，这是需要进行明确的，否则会由于收集到的数据标准不统一造成数据不可用。
需要注意的是，我们在确定测量指标时，要注意测量指标中会出现连续数据与离散数据的区别。
所谓连续数据是指能够被无限可分的数据，比如时间、长度、温度，他们的基本单位是线性而连续的。
离散数据是指单独、个别或不重叠类别的数据，如合格/不合格，满意度评级、性别等。在通常情况下，
连续数据可以提供更多有关过程的信息，并且需要的取样数量少于离散数据。在统计工具方面，连续数据能够提供更多的分析工具支持。因此，在选择测量指标的时候，应尽量选择连续数据进行测量。
当我们对测量指标也有了清晰的规划后，我们下一步要确定测量对象。
在通常情况下，并不需要收集所有对象数据，一是测量全部对象会因为工作量过大造成数据测量代价太大；二是许多时候测量全部对象并不切合实际，这样的工作几乎无法完成。比较常用的方法是选择一定的样本量，通过样本数据推测总体数据，这样既能满足对总体的分析，又能提高工作效率，减少不必要的工作浪费。
进行抽样的关键就是要确保样本具有代表性，且样本量要满足正确估算总体特征的需要。常用的抽样办法包括随机抽样和分层抽样。
随机抽样：按照随机原则直接从整体中抽取样本；
分层抽样：就是先将总体按照一定的标识进行分层，然后在各层中按简单随机抽样抽取样本，抽取时，每一层的样本量通常与本层总体样本量的大小成正比。
在数据分析中，最常用的两个数据分析工具是：
1 平均值，平均值用μ表示。
平均值反应样本的集中情况，比如有4个小孩，年龄分别是 4 6 8 10，平均值为7,可以说，小孩年龄在7岁这个点集中。
2 标准差，标准差用σ表示
1/N 处若求得准确数值，建议用1/(N-1)
相对于前者，后者更能准确反应总体的离散度，而是用前者计算出的离散度有所缩小。
根据计算，σ=2.58
当然，波动的大小需要进行对比。
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下节预报：再说两种数据分析工具
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