挺有趣，昨天写了那个打趣的产品经理聊育儿，自己回头来想，其实择校这件事里面，也有很多能够产品化的地方。
在孩子入学前，也经历过一次择校的过程，去年还写了一篇小文，关于幼升小的。但是想的不深，凭直觉选。今年因为工作关系，接触到一些简单的数据分析的工作，套用一下方法，还挺有意思。
所谓好学校，其实就是大数据下，产出优质品概率较大的项目，这个项目，其实是经过了海量的数据喂养，无数次的数据清洗，方法校验，算法修正，并且实践检验的产物。
用人话说就是：好学校，其实是海量不同类型的同学，在经历过无数次的教学方法实践后，得到一套能够较大比例的产出优质学生的方案的地方。
这样的地方，和算法，真不是改个名字，照搬教案就可以套用的。
那么，经过家长分析过自己的需求，选择了目标学校后，应该做的事是什么呢？从产品经理的角度来说，最容易做的事，就是信任学校的算法，尽量让孩子匹配学校给出的工具，并且认真的执行。这样做，是能够最大概率的把孩子这个产出，去向自己的需求结果靠拢的简单方案。尽管这套算法，看上去很可能是不那么太符合家长的想象。
当然，还是会有一些算法的变量，那就是具体执行者（包括老师和家长）的力度，孩子的个性，家长期待的不确定性等，会影响算法的结果。
但是没关系，这些不确定性，对于一个数据产出项目来说，都是在不断地修正这套算法方案的过程，只要不是特别偏离整个体系，产出都不会令人太失望。
用人话说就是：既然我们选择了这个学校，就是认可了学校的过往业绩，并且期待孩子成为学校成绩单的一部分的话，最容易做的事，就是执行学校给出的学习方案和建议，并且尽量去配合落实。
如果有超需求的期待，则需要自己把控算法和调整方案，如果需求差异太大，那需要进入另一套体系去校验了！
最后还是要总结一下，就是：
1、你为孩子选的学校，是你自己经过了思考，比较之后得到的最符合你得预期的地方，抉择了，就不要质疑这个地方的方法（前期需求不明导致选择错误的除外，但是选了就哭着也走完这条路吧）。
2、学校肯定是不能满足家长或者孩子所有的预期的，不满足的部分，果断进入另一套体系，该上补习班上补习班，该上兴趣班上兴趣班，千万不要和一个体系死磕。死磕会失去修正数据结果的最佳机会。
结尾：写得很吃力，明显没有昨天的一气呵成的顺畅感，我对数据的想法还很浅显，希望得到专业的数据分析师或者数据产品的帮助，谢谢！
