1. 一个具体问题
客服总体满意率下降，经理要求所有人统一培训。但不同渠道的问题难度差别很大，新上线渠道还吸引了许多首次使用者。整体下降可能来自用户构成变化，也可能只发生在某个流程。若只盯总平均，资源会被平均分给不需要改变的地方。
2. 一句话解释
分层分析按渠道、设备、班次、产品或其他有意义条件拆分数据，比较各层内部表现与构成，帮助定位总体变化的来源。
3. 出处与原意
ASQ 将分层列为常见质量工具，强调通过数据来源或条件区分模式。分层不是抽样术语中的全部内容，也不等同于任意把数据切成小组。其价值在于保留业务机制可能不同的边界，避免把不相同的过程误当成一个过程分析。
4. 原理与机制
先从问题机制提出分层维度，并在采集时保存必要字段，再比较各层数量、比例、分母和时间趋势。需要同时看层内变化和各层占比变化。分得太细会导致样本稀疏，事后不断寻找显著差异也会增加偶然发现。分层发现的关联仍需验证，不应把某个班次标签直接解释为员工能力。
层的定义应在不同时间保持一致。若“复杂问题”的分类规则中途改变，层内表现也可能不可比。必要时重新按统一口径标记历史样本，并记录分类误差。对样本很少的层，应展示数量和不确定性，避免拿极端百分比作结论。
5. 一个完整案例
以下是假设案例。渠道甲第一月有九十个简单问题，解决八十一个，另有十个复杂问题，解决五个，总解决率为百分之八十六。第二月简单问题二十个，解决十九个；复杂问题八十个，解决四十八个，总解决率降到百分之六十七。可是简单问题解决率从百分之九十升到九十五，复杂问题从五十升到六十，两层都改善了。总体下降来自复杂问题占比大幅增加。团队据此增加复杂问题专家支持，并分别报告层内趋势和构成，避免把整体下降当作全员退步，也不掩盖用户总体体验确实下降的事实。
6. 适用条件与反例
适合数据混合多个来源、总体结果与现场感觉不一致的情况。分层变量应具有解释价值，并注意隐私与公平使用。反例是看到晚班错误更多就惩罚晚班，却不比较工作量、设备状态和任务难度；标签提供了调查方向，不能自动给出责任结论。
7. 今天可以尝试的行动
选一项最近变化明显的指标，列出两个最可能影响过程的来源字段。按其中一个维度拆分，确保每层都有分母和足够样本，再同时比较上期与本期。写下总体变化中哪些来自层内变化、哪些来自构成变化，尚不能区分的部分明确保留。