复盘是一个围棋属于，指每一局棋下完之后，棋手都要重新对每一手棋重新推演。
引申而来，我接下来要说的「复盘」其实是指对某一件事的前因后果的描述和总结。
一、为什么要复盘？
简而言之，有三点：
1、 明晰自己的策略有无执行。
2、明确自己的预期有无达到。
3、明查自己的过程有无错漏。
一旦获知了这三件事，便知道了自己这件事做的对不对，好不好。在下次做同样事情的时候，就会用更少的决策成本获取更好的策略，却不会犯同样的错。
二、复盘的类型
复盘描述一件事情，这件事情可以是重复发生的，也可以是计划发生的，甚至是计划外发生的。
对于这三种情况，我们其实有一些常见文体用来承载他们，比如重复发生----周报，计划发生的----策划，计划外发生的----检查。
这里不说周报和检查，单说第二种情况。
三、复盘的结构
前文说过，复盘是描述一件事情的描述和总结，因此，它应当是一篇议论文。
议论文包括三部分：
1、论点：你的观点，主张
2、论据：支持论点的证据
3、论证：支持论点的过程
复盘也是一样，一般来说，对于某一个计划应当包括：
1、你准备说明的问题
比如「用户数量在第二季度有没有增长」，「老用户流失速率有没有增加」，这个问题，可以是定性的「增长，降低，保持，喜欢，亲睐」等等，也可是定量的「增长10%，降低10%，环比变化，同比变化，增速放缓」等等。
问题是很关键的，如果研究证明了半天，发现你选择的问题最后是「没有相关」的结论，就大大降低了复盘的含金量。
2、你收集的数据
为了找到解答自己提出的问题，那么就需要找到相关的数据，这部分数据需要相关性强，且足够可观，为了减少变量的干扰，最好还能找到对比组的数据来说明。
举个例子，为了知道「用户数量在第二季度有没有增长」，最直观的数据就是每天的用户注册人数，或者每天的登录用户人数。
如果你拿到一个「北上广深用户每天注册人数」，相关性就没有前面那两个强了，但是我们考虑到北上广深本来就是用户占比最大的城市，那么这个数据仍然具有参考性。
如果你拿到「漠河市用户每天注册人数」，那这个数据和我们要研究的问题基本就没有相关性了，用这样的数据来证明你的问题，也不会有人信服。
3、你的结论
拿到了数据之后，将数据进行合理的处理，得到最核心结果就可以解答你一开始提出的问题。
比如我要研究「老用户流失」，拿到了「用户第二季度用户每天登录数据」，首先要定义什么叫老用户，比如「注册时间大于六个月」「登录总次数多于10次」等。然后获取每天的登录次数，获取总体的走势，然后找到老用户的登录次数，对于这个问题，拿到这样的数据就算结束了。
如果你还要做一些引申，比如「留存的老用户和流失的老用户有什么样的特征」，「过去一整年用户流失的变化」也可以从刚才的问题出发，重新走一个流程。
4、总结
得出结论之后，一篇复盘就剩下了最后的部分，总结。
除了交待你得出的结论之外，这部分一般还要描述流程中遇到的问题，比如确定问题中的错误，数据获取中的错误，或者是别的等等。
描述错误和对应的解决方案是复盘重要的一部分，甚至可以说，就算没有问题，光描述错误，也可以写一篇复盘。把错误写的越透骨，第二次犯的可能性越小。如果这些内容是要给别人看的，也无妨，这样大家互相借鉴，也大大减少了犯错的可能性。
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