正文
海恩法则(Heinrich's Law)，是德国飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯·海恩提出的一个在航空界关于安全飞行的法则，海恩法则指出： 每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。
—— 摘自百度百科
类似的方法论我听过很多。归结其原理，无非就是在一连串的业务动作中追踪每个可疑的动作，当可疑的动作叠加过多时，便可能由可疑变为非法。
可是设计者们是否考虑过，在海恩法则背后，还有幸存者偏差一说。我们在每次数据采集时，如果并不完整或选择性忽略，一点遗漏就可能谬之千里。于是，海恩法则也就变成了海恩陷阱。
幸存者偏差（Survivorship bias），另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，是一种常见的逻辑谬误（“谬误”而不是“偏差”）。指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。在“沉默的数据”、“死人不会说话”等等日常表达中，涉及幸存者偏差。
—— 摘自百度百科
因此，贯彻海恩法则的前提是：业务逻辑的完整性、业务流程的完整性、原始数据、完整数据、线下能力。
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业务逻辑的完整性，不只是业务
应该如何运转
，而是
业务实际如何运转
。有些事情不能用耳朵听，而是需要用眼睛看。
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业务流程的完整性，相对业务逻辑来说更强调参与者，有些意想不到的参与者可能就是让海恩变身陷阱的关键。例如，客服。
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原始数据，对于非原始数据，其加工逻辑一般多是写出来便会常年不变，在岁月的积累和代码的迭代中不断被深藏。当出现问题想要回溯时，这个环节往往就成了被遗忘的角落。所以，规则处理的不应该是已经处理过的数据，而应该是原始数据。
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完整数据，完整数据并不是强调完整，毕竟一条业务流的数据既要原始又要完整，在实际操作中是不现实的，所以数据的完整性在于对业务逻辑和业务流程的选择性覆盖。
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线下能力，很多能力并不一定需要在线上完成，而是可以线下完成，减轻线上压力的同时，也能更好的保证几个环节的完整性和原始性。
[4] 长逻辑规则的衰减
海恩法则的应用，多是在业务流动过程中设置多处埋点、等待多个埋点触发异常，进而形成“多个偶然等于一个必然”的效果。
