周会上，运营问了一句：“这周 GMV 环比涨了 5%，为什么？”

三种回答摆在桌上：

• “大促上线了。"——结论可能对，但没法回答"大促贡献了几成”。
• “搜索和直播涨得比较多。"——方向可能对，但"比较多"是多少？涨的部分又被谁抵消了？
• “直播贡献 51.4%，推荐 34.3%，私域 25.7%，搜索 −11.4%，四个渠道加起来正好 100%。"——这个能直接拿去排优先级。

第三种回答就是归因分析。它的本质不是"找原因"这种模糊的事，而是把 ΔY 拆成一组加起来等于 ΔY 的数，然后按大小排序。本系列 7 篇要讲的就是这件事怎么算对：每种方法的适用边界、残差从哪来、以及在几百个维度里怎么找到真正反常的那一个。

本文是总纲。后面每一篇对应一种方法族，单独展开。