数据分析方法论、流程和框架？
谢 @王礼Leon 几百年前的邀请。  首先，这个问题太大了，我没法回答的面面俱到，所以我选其中一个我比较了解的来回答。说说关于数据分析的流程。 正常在工作中，一个数据分析的问题的分析流程我们可以把它拆解为三个步骤，每一个步骤需要我们回答几个问题，总体来说是2W1H： What：什么正在发生？ Why：事情为什么发生，问题为什么产生？ How：怎么避免这种问题？怎么提高？  步骤一：What 有一句话叫做好的开始是成功的一半，这句话在数据分析的流程里，我们可以把这个开始认为是弄清楚什么正在发生，问题的本质是什么。 分析一个问题，首先要回答什么正在发生。只有弄清楚问题的本质，才能给后面的分析工作做好铺垫。 也许有人认为What是很简单的事情，但是从我做数据分析一年多精力来看，我发现在很多场景下我们并没有弄清楚真正的问题是什么，就开始做分析了。这样到头了，只能是瞎忙活了半天，回头一看原来不是这个问题。 有人会认为我在瞎扯，我给大家举一个真实的例子：  比如说我们在红线的地方发了一个版本，这个版本中全量了好几个功能「A/B/C/D」，看到这张图我们第一反应就是iOS因为发版出了什么问题，android没出问题。所以咱们就去分析了。 但是当我们分析了好几天仍然没有头绪的时候，我们有一位同事就提出来：会不会我们的方向就是错的。也有可能上线的好几个功能中，A功能让android下降，B功能促进了android上涨，最后导致android看起来没大的变化。A功能也导致了iOS下降，但是B功能没让iOS上升。所以出现了上面这种情况。 你看，这就是我们一开始就太疏忽，太理所当然了了。根本就没弄清楚到底在发生什么，方向错了，后续的分析也就是白扯了。所以第一步的拆解问题，找到问题的本质这一步很重要。  步骤二：Why 弄清楚什么在发生，紧接着我们应该解答为什么发生，一般来说这也是业务方最关心的问题。因为这些Why可以解开他们心中的谜底。回答Why的时候我们所熟知的各种分析方法论，什么回归分析、时间序列等等就派上了用场了。 这这一大步里面，我们还可以把这一大步拆分为几个小步骤： 1、拆解问题 2、探索解法 3、输出结论  详细来说： 1、拆解问题 拆解问题跟上面的第一步What有点类似，对可能对目前现状造成影响的因素做拆解，进一步明确问题的根源。 比如说下面这个图，对淘宝店销售量下降这个一问题进行拆解，进一步发现最根本的问题是什么，到底是长袖的下降还是所有品类都下降。  2、探索解法 解法这一块没必要细说了，不同的问题有不同的解法。通常来说在刚做数据分析的时候，大家都是一头雾水，一些典型的问题多问问同事和Google，通用的分析思路和模型很多。大家照葫芦画瓢就行了。 随着经验的累计，业务大家也熟悉了，很多分析问题大家解决起来也游刃有余了。但是这时候99%的人都会陷入业务的误区，形成固化的思维。这时候需要大家跳出来，多跟不属于这块业务的朋友多聊聊，会发现更广阔的视野。  3、输出结论 输出结论就是我们所熟知的数据报告了。在工作中一个分析项目的结论可以大可以小。有时候一张折线图就可以直接说明问题，但有时候需要一个非常详细的报告来解释你的分析逻辑和结论。 输出的结论是展示你成果的时候，整个分析项目业务并不知道你是怎么做的。所以这些如果可能尽量写成人话放在数据报告里。告诉别人你是怎么做的。 一个好的报告通常有这么几个部分： 1、交代背景 2、交代分析的目的、交代分析方法 3、写明分析结论 4、下一步应该做什么  步骤三：How 我认为总结教训是一个每一个项目最重要也最有价值的地方，而遗憾的是很多分析师在解答了Why之后，就认为项目已经结束了。往往解答了一个问题之后，通常来说会有两点比较有价值的事情值得去做的。  1、总结套路与经验 本质上在一个公司里，在整个工作生涯中，很多项目都是大致雷同的。比如说产品经常发版，经常会查DAU为什么下降，经常会查留存为什么下降。很可能，你上周刚做了一次留存下降原因排查，第二周留存又下降了。 这些问题的分析思路都是差不多的，所以如果你在上一周的分析之后，总结了经验和分析思路。那么这一周就可以快速的把这些方法论又作用到这一次的分析中。 2、探索其他新方向 要学会举一反三，通过分析问题你可能发现某个增长点，那么对着这个增长点，你是否能举一反三。 在分析某个项目的时候，发现30岁以上的用户因为使用了某个功能之后留存会上升。那么，同一个功能能不能也试试拓展给30岁以下的用户；发现对海外的版本改了分发的算法，海外的用户停留时间变长了，那么能不能也用到国内的版本。 我觉得这两点，对于数据分析师来说，是整个分析项目中最重要的环节。 。。。 