一、什么是定义问题
1.把一个具体的事件转化为要解决的问题。
2.用清晰的描述和具体的数据替代口头的表达。
3.用专业的判断，定义问题的发生场景，问题的类型。
4.初步预判解决问题的方向，设定评价标准，管理期望值。
二、定义数据分析的问题
1.清晰描述问题
2.划分问题边界(哪些是数据分析能解决的问题)
2.1执行的问题可以转化为分析的问题进一步细化。
a.原问题：我要怎么买房。转换后的问题：我要怎么最低融资成本的买房。
b.子问题：有哪些融资渠道，哪个成本最低。
c.输出目标：在各个渠道中选一个，估算成本数。
3.细分问题类型(是什么，为什么，会怎么样，归属哪一类)
3.1.如果不清楚现状(描述性统计)->是多少
3.2.如果想给现状找标准(什么算好，多少算好)->是什么
3.3.如果想给现状下判断(好坏，多少，涨跌，类别)->是什么
3.4.如果想多个方案选一个(根据标准打分)->是什么
3.5.如果想知道问题原因->为什么
3.6.如果想预测未来->会怎样
4.明确输出的产物(如何判断分析的准不准)
4.1.是多少->数据，数据报表。
4.2.是什么->标准，判断标准。
4.3.为什么->原因1.2.3...，哪个原因影响最大。
4.4.会怎样->预计1.2.3....
三、如何清晰描述问题
1.when,who,where,what,how
2.找有重要业务含义的指标
3.描述影响业务的关键因素，分两层
3.1.宏观层面：行业、部门、业务模式
3.2.微观层面：流程、操作、数据记录
四、如何划分问题边界及转化问题
1.确认问题的真实性
1.1.有事实依据->转化为分析问题
1.2.没有事实依据->呵呵
五、如何细分问题，构建思路
1.设想类问题完整分析思路
2.分析类问题完整分析思路
3.执行类问题完整分析思路
4.注意点
4.1.分析要一步步来。
4.2.特别是涉及标准的问题，需要取得老板/业务方的认可。
六、如何确认输出形式
1.确认报表格式
2.提前统一标准
3.多个分析需求一次讲清楚
4.注意区分时间状态
5.面对复杂问题每一步结束后总结汇报
5.1.现状有什么问题
5.2.未来准备达到什么目标
5.3.有哪些优化方案
5.4.每个方案预计带来什么收益
5.5.综合评估最后选哪个方案