数据分析问题是业务人员和数据分析人员之间的纽带，学会提一个好问题是分析问题的基础。但究竟什么样的问题算是一个好问题。
日常工作中，我们经常会遇到一些很奇葩的需求。
这些需求描述的问题很模糊，或者需求方自己都没有想清楚到底要分析的是什么。
这种不合格的问题会导致花费大量时间在需求沟通上，或者干脆给出一些不痛不痒的分析。最后业务方对分析结果不满意，分析师怪业务方需求没有说清楚，最后大家互骂一句“傻X”。
数据分析问题是业务人员和数据分析人员之间的纽带，学会提一个好问题是分析问题的基础，我们之前讲了很多内容是关于如何分析问题，但究竟什么样的问题算是一个好问题。
好问题的基本结构 《金字塔原理》介绍了一种序言的结构，也就是大名鼎鼎的SCQA结构，即背景、冲突、疑问、答案。
这种结构可以用来作为我们提出数据分析问题的一种结构，按照背景、冲突、疑问的结构就能提出一个比较清晰的问题。
不过既然原书中的结构是给序言总结的，我们在应用到数据分析的需求上时得做一些小小的修改。
方差君为思考了很久，总结了一些要点和新的结构形式，感觉很实用。不过由于是个人思考的原创方法，还有瑕疵和改善空间，看完后有意见和建议欢迎交流。
什么是冲突 1. 冲突必须有目标 小明考试成绩不及格，只考了59分。是不是冲突？
可能是，也可能不是。也许小明原来的成绩只能考30多，这次的目标是超过50分，拿到59分他反而很高兴。所以冲突一定得有个目标，同样一件事，目标不同，就可能不是冲突。
冲突就是一个和目标存在差距的现状。一个好的问题的标准之一，就是要有冲突。
很多问题的冲突是不完整的，只有一个看起来和“考了59分”一样的现状，但是到底目的是啥？没写清楚，所以冲突的部分，必须写上两部分：目标+现状。
2. 目标必须清晰 很多目标并不明确，比如说希望广告更好地触达用户。
什么叫“更好”？这个概念太过模糊。
是指触达更多的用户，还是触达的用户转化率更高？
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