【CC说】肥尾和瘦尾分布

在看板方法中，我们常常会谈起一个分布情况，关于交付前置时间的分布形态，一个是肥尾，一个是瘦尾。

什么是概率分布

前置时间概率密度函数(PDF)是一个“最佳拟合”曲线，它显示了看板系统中前置时间实际数据的分布。

肥尾分布

可预见性差，长期延误可能造成严重影响。

肥尾分布.png

瘦尾分布

良好的可预测性，低影响，更短的延迟

瘦尾分布.png

x轴显示了交付时间的天数，y轴显示了该时间在样本数据集中的出现情况(通过看板系统提取的工作项数量)。
左边的例子来自IT运营组，右边的例子来自软件产品开发团队。它被称为“肥尾”:有一条长长的可见尾巴沿着x轴向右延伸。一般来说，“肥尾”是不可取的，有风险，并使规划困难。右边的这个被称为“瘦尾”:没有一条明显的长尾沿着x轴向右延伸。这种命名惯例对于非数学家来说似乎是违反直觉的。从数学上讲，这些尾巴趋向于无穷。因此，如果你能看到尾巴，它一定很胖。细尾巴在x轴上实际上是看不见的。肥尾和瘦尾前置时间分布的这些概念非常重要，知道看板系统中有哪个概念对计划、风险管理、实现客户满意度的可能性以及被视为值得信赖的服务提供商具有至关重要的意义。
由于没有关于工作项的概率分布的数据，我们建议假设肥尾分布。记住这句简单的格言很重要:“风险总是在尾部”。肥尾分布需要一种不同的方法来管理风险。