5w1h是分析中常见的一种分析方法，个人认为它比较适合解决未知原因导致异常的问题，也就是说当你不知道，该如何入手解决这个问题的时候，可考虑此方法。举一个曾经在工作中遇到的问题。有段时间内，业务解绑卡数量逐步上升，无论从同比还是环比来看，有较大幅度的增减。我们的任务就是要找到背后的原因。根据5w1h方法，我们先确定是who在解绑卡，是每天都解绑呢还是解绑完之后就不来了，还有他们的一些用户特征，比如注册日期、注册渠道、历史交易笔数、金额、场景；when什么时候解绑的，交易之后就解绑，还是没交易就解绑，绑卡与解绑之间的时间差，解绑与交易的时间差；where在哪解绑卡，对我们业务来说是app端；what解绑前他们在我们这里干了什么，访问了什么应用，做了什么交易，参与了什么活动；why为什么解绑卡，参与完营销活动就解绑？解绑怕不安全还是其他原因？how如何降低解绑数？经过数据分析，发现用户注册、绑卡、交易、解绑都在一天完成，而且场景集中度非常高，解绑完之后再无访问行为，而且把账户注销了……普通用户不会这么干的，能这么干的只有羊毛党。熙熙攘攘，皆为利往，这么多流程，没有利的事情他们是不会干的。再进一步分析他们对应的身份信息，发现一个身份信息对应着多个ID，这就进一步证明书了他们羊毛党的身份信息。最后经过他们高度集中的交易场景排查，发现是某个营销活动只限制用户ID了，没有限制其他身份信息，如手机号、身份号等，导致用户反复注销，可以不断获取活动奖励。5w1h的方法，个人认为是可以避免无目的探索，把一个问题分成几个不同的模块来解决，通过对不同模块的分析来发现异常。