分析思维：数据分析中的4种原因
关于表面原因和根本原因的定义一直含混不清，经常有人问我究竟什么叫表面原因，什么叫根本原因，但我也一直很难给出一个明确的答案。
最近在学习逻辑学，发现有个概念可以尝试着把这个问题说清楚。
四因论是亚里士多德提出的概念，他认为世界的运动变化应该来源于四类因素的影响，分别是形式因、质料因、动力因、目的因，它们的含义是：
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形式因：是指这件事物，它和别的事物之间的本质区别是什么
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形式因：为什么说它是一张“桌子”呢？因为它具有桌子的性质，比如我们可以在它的台面上写字看书。
质料因：这张桌子是由哪些东西组合在一起？是一些木头，金属钉等等。
动力因：木头、金属钉这些材料不会自发地组织在一起，需要有一个外部动力。那么桌子因为什么被组合起来了呢？是因为有一个工匠按照图纸把这张桌子做出来了，这个工人就是这个桌子的动力因。在动力因的部分还有主要和次要原因，比如这位工匠是主要的动力因。而工人使用的榔头锯子等工具，是次要的动力因。
目的因：这个工匠不会无缘无故有动力去打造一张桌子，一定有一个目的驱使工匠产生这样的动力。可能做桌子是这位工匠的工作，拿到报酬是他的目的。
上面是一个现实事物的分析，接下来看一下虚拟的概念。
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动力因是某个数学家，动力因中的工具因是计算机或者草稿纸。
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解决的方法是把主观感受转化成对应的客观事物。比如这个桌子很“好看”，可以转变成这个桌子的“美”。
四因论给我们提供了一个分析事物产生因素的四个不同角度，是一个非常强大的思维工具。
但目前还仅仅只是思维工具，还无法成为普适性的分析方法。
我查阅了很多关于四因论的文章，发现这几个因素的关系是并列的，没有什么先后和优先级的关系。如果是并列的，那么我们分析一个问题就要把四个因素全部分析一遍。这不符合我们平时分析问题的时效需求。
要想把四因论武装到数据分析思维中，就要搞清楚四因论分析的顺序。
我梳理了一下常见的数据分析问题，斗胆列举了一个优先级顺序。他们分别是：
首先是形式因的分析，也就是搞清楚我们要分析的到底是个什么问题。
问题是gmv下降，那么这个gmv的口径是什么？什么时间段下降？是快速下降还是缓慢下降？
形式因的梳理帮助我们明确问题，搞清问题的定义。有时候搞清问题定义本身就能解决问题。
比如A行业类目的GMV下降，通过分析发现是因为A行业的定义发生了变化。A行业中的一个类目被划分到其他行业下，现在看到的GMV和之前的GMV已经不是同一回事了，他们的形式因是不同的。
一张桌子要拆解质料因，我们可以按照功能拆解除桌板、桌脚等部件，也可以按照原料拆解出木材、铁钉等材料，拆解的方式是多种多样的。
分析问题时，我们同样有多种角度。GMV我们可以按照用户群体拆分，也可以按照产品维度拆分，还可以按照地域拆分等等。这其实就是我们平时说的维度拆解。
通过拆解不同维度，发现问题集中在某个维度，这就是质料因的分析结果。比如GMV下降，通过质料因的分析发现是A产品的GMV下降导致的，那么A产品GMV下降就是总GMV下降的原因。
我们日常做得最多的分析是质料因分析，这类分析得出的结论就是问题的表面原因。
gmv的动力因就是各种驱动用户购买的因素。比如之前质料因的分析发现gmv下降是因为某类人群的下降，那么动力因是哪些驱动这类用户购买的因素改变了。这时我们可以用结构化思维的方法，通过拆解内部，外部等不同维度，找出动力因。比如；
如果分析出的质料因是a产品的gmv下降，那么动力因是哪些驱动用户购买a产品的因素改变了。依然采用结构化思维的方式进行拆解。
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内部原因可能有：a产品的产品详情页出现了调整。或者价格变动。
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外部原因可能有：竞品促销活动影响，产品负面舆情等。
如果不是动力因的问题，那么可能是目的因的问题。这句话用人话翻译过来就是，用户不买你的产品了，不是因为他觉得你的产品不好，而是他已经不需要了。
这种情况对一个大体量的业务来说不太常见，因为人的需求基本是稳定的，即使某些人没有这些需求，会有新的人顶上来。比如母婴类产品，对一个具体的人来说，一辈子可能也就那么3年时间需要用到，3年之后这类需求就不存在了。但是全国永远有新的产妇，所以母婴类需求会基本维持稳定。所以目的因的分析比较少见。
目的因的改变一般有两类，一类是特殊事件，一类是政策法规。
特殊事件：比如疫情期间，旅游订单骤降。不是因为景点不好玩了，也不是其他景点抢了你的生意，而是大家出门旅游这个需求不存在了。
政策法规：2020年国家取消了一批职业资格证，对应的教材和培训也就消失了。这也是因为目的因变化导致的。
至此，我们按照形式因，质料因，动力因，目的因的顺序把一个常见业务问题分析了一遍。按照这个步骤分析，每一步要解决的问题更清晰，也更容易把一个问题分析透彻。
四因论并不是完美的逻辑工具，亚里士多德后来也修改完善四因论形成形质论，但本文也不是为了找到一个万能公式套用在所有的问题上，而是希望将四因论的思想引入到数据分析当中，让你对一个数据分析问题有更深入的理解。
最后，数据分析越到后面，哲学思辨能力的重要性就越强。想要提高分析能力的同学，建议学一些哲学和逻辑，这是比工具和技能更重要的内功。
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