年底了，看看2014觉得还是开了个不错的头，预计今年年终奖也不会少拿，公司是算积分的，就像移动充
值送积分那样，一年内我可没少积分！哈哈，太机智了！还有，预计我带领的团队又打开了第二战场，公司某
部，处理数据很多，原来是手工操作，我觊觎他们（由于我家里人可能看我的博客，我不敢说其实是“
她们”）很久了，瞄准了一个机会，让一个原来要忙活一天的活，在16ms内得到了结果，嗯，你没看错
“16ms”！然后，“他们”问我团队招不招人，就这样被我拿下了！
还有一件开心的事，我被PhpChina社区邀请为“特邀作者”，说来自己写博客有一个月了，期
间还是有不少朋友联系我的，老实说，联系约稿出书的比较多，不过我更喜欢在线社区，写书好像有点过于正
式了，还没准备好，时间上也分配不过来，对不住各位约稿的朋友了！当然了博客园也是个在线社区，
PhpChina也是，我每个工作日的连载会继续，届时PhpChina会转载部分的文章，在其网站投放，预计后续如果
有什么活动的话，我会第一时间和大家分享。
呀！今天的开头有点长啊，综上所述，预计很重要！今天我们要谈一谈“保修的故事”（你可
能要说这和上面的有什么关系!哈哈，who cares?）
现在你买的任何一款产品都有保修期这个概念，由于它们的数字太典型和单一乏味了，所以让大家以为是
拍脑袋想出来的！常见的也就“一年”、“三年”、“3个月”等等。
映射到软件开发，这就好像是一些配置数据，你可以随便配置，都没关系的，但若是想做的更好，那就要
花点心思，也不是没有办法，让我们继续！
我就问一个问题：“对厂商来说，保修要花钱不”？这个问题太简单了，必然是要花钱的!根据
我的思路，但凡要钱的事情都是一个结论：“不能亏本”！比如说卖出10个，修了9个，那肯定关
门大吉！要是修6个，就能基本持平。要是只修3个以内，就有赚头！请问你是老板，你想修几个？
好了，目标就是只修3个！顺着思路，也就是说：要定一个保修期，在此期间内，只坏3个以内，那目标就
算达到了！这里还得有点数据，不然没法继续估计了，且假设有一批试用记录，标记了每个产品都是用了多长
时间坏的。可以想象一下，如果一般来说产品可以用8个月，你说用一天就坏的会大量存在么？这个问题很简
单对吧，应该是不会的！那么用了8年才坏的会大量存在么？也很简单，估计也没这么坚挺！大量的使用记录
会聚集在8个月这个档的附近，分布很不均匀，两头小，中间大，这给我们的估计带来了麻烦！
哈哈，万恶的数学和数学家们居然给这类问题找到了解答，他们说：产品损坏受很多因素交错影响，但是
他们的可工作时间符合“正态分布”（自行百度一下），只要算出了平均值和标准差，然后套一个
公式，那么答案就有了！我也懒得记公式，结果大约是这样（u是平均值，x是标准差）
1、只有不到0.03%的大于u+3x或者小于u-3x
2、有95.4%的介于u-2x 到u+2x之间
3、有68.3%的介于u-x到u+x之间
我知道你记不住这个东西，因为我也记不住，但是作为数学系的叛徒，我早就想好了损招，特适合程序员
，咱们一起来看看
1、调用你熟悉的编程语言的随机数生成器，生成很多0到1之间的随机数，多点为好，比如几百万个
2、可以一边生成一边算标准差，均值就不用算了，是0.5
3、然后数个数，想知道 u-1.2x 到u 之间的百分比么？在这个随机数堆子里数就可以了，完全符合真实世
界的其他任何事件，不信？你可以试试！
这几乎是个万能的工具了，任何搞不清楚，越理不清头绪的玩意，这个越有效！说起来这个算是简单的了
，但我说过数据驱动不需要数学理论，尽管它很简单，让我们继续！
假设你们的产品开始销售，卖了很多，也收集了很多产品维修记录，那么可以采用数据驱动提倡的无敌方
法：“发生的就是事实，发生的就是真相”！比如说这里，要估计1年内损坏的百分比，就在历史
数据里数数一年内损坏的，然后除以一年内总共卖出的，问题就解决了，只要你的数据足够多，和理论方法几
乎是一模一样，很奇怪，就像注定了一样！
此时，无论老板希望承受多少的维修百分比，你的程序都可以给出反推的保修期了。这也是大多数有见识
的企业真实采用的制定保修期的方法哦！
好了，故事快要结束了，按惯例说一说数据的思路。就像上文说的，我们强调一个反推的效果，这使得我
们的程序能够预见很多的事情，在那些事情发生之前给出结论，这样的结论可以用在很多的地方，程序的预警
，业务的预警，非正常操作的提示等等，千万不要以为这很无所谓，其实你反过来想想，要是一个程序不能体
会数据预示的任何明显结果，是不是像个笨蛋?
预计很重要！
来吧，买我的自行车吧，保修143天哦！
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