一文搞懂数据异常问题该若何分析

一、数据非常颠簸的表现形式

数据非常监控剖析不仅是数据剖析口试中的高频考题，同时也是业务剖析中一项常态化的事情内容。
当我们面对市场、产品、运营等各种业务场景，常常会创造很多非常数据的问题，比如：

某APP日活DAU比较昨日溘然低落了10%，该如何剖析？某公司发卖收入环比上月低落了15%，该如何剖析？某产品客单价环比上月低落了20%，该如何剖析？……

上述各种业务场景，实在都是创造了数据有非常颠簸的情形，那接下来问题来了，我们该如何动手进行剖析呢？大部分人办理问题的思路，都是直奔主题找缘故原由，上来就去找涌现非常的缘故原由、非常点在哪里。
实在这种剖析思路有一个最大的弊端便是不足体系化，每每能够找到一些缘故原由，但是很可能是片面的，乃至可能还会踩雷。
接下来就给大家分享一种比较实用的方法，我个人称之为“点 – 线 – 面”剖析法。

二、数据非常剖析的方法论

1. 点

首先排查数据准确性，确定是否属于数据缺点。
随意马虎涌现数据缺点的环节有数据采集环节（埋点）、数据提取环节、产品环节（BUG）、业务环节（数据口径）等。
如果没有问题进入下一步剖析；

2. 线

拉永劫光周期，也便是进行纵向剖析，看是否属于周期性颠簸，有些行业受时令或淡旺季影响较大，比如家电、饮料、在线教诲等都受淡旺季影响较大。
如果没有问题进入下一步剖析；

3. 面

首先，综合利用公式拆解法、多维度拆解法等对大问题进行拆解，拆解为一个个可动手剖析的小问题；然后，通过打算影响系数初步定位到紧张影响缘故原由；末了，大胆假设，小心验证，通过假设考验法逐步排查到产生问题的根本缘故原由。

比如，我们以发卖收入低落为例，通过“点 – 线 – 面”剖析中的“点 – 线”剖析确认属于数据非常后，接下来就可以在“面”的剖析环节中采取“三部曲剖析”法，紧张流程如下：

1）利用公式拆解法、多维度拆解法等对大问题进行拆解

2）打算影响系数，定位紧张缘故原由影响系数=( 细分项本月数 -细分项上月数 ) / ( 本月总量 – 上月总量 )

影响系数越大，解释该维度数据便是造成总体颠簸的紧张影响成分。

3）通过假设考验法逐步排查根本缘故原由

假设在打算影响系数后，初步确定紧张是新用户减少引起的收入低落，接下来就须要对新用户数低落的缘故原由进行假设，常见的假设维度有内、外部维度，个中内部维度紧张有渠道侧、产品侧、运营侧、技能侧等等，然后通过数据逐一对上述假设进行验证。

以上是几种常见的拆分维度，通过初步拆分，定位缘故原由大致范围。

三、数据非常剖析的案例实战

某连锁零售集团最近两年每月发卖收入保持稳中有升的趋势，但是在2021年6月发卖收入溘然低落了17%（下图），这时发卖卖力人非常焦急，让你尽快排查一下发卖下跌的缘故原由。
面对收入低落这种棘手的问题，如果对付没有履历的同学，确实还是比较头疼的，就像那烫手的山芋，无从下手。

接下来，我们就按照按照上面的套路来演习训练一下。

1. 点

首先排查数据准确性，确定不属于数据缺点；

2. 线

拉永劫光周期，不属于时令颠簸；

3. 面

1）首先把总收入拆分成新、老用户收入

如下图：

通过不雅观察数据，创造新、老用户收入均有不同程度下滑，于是启动第二步，分别打算其影响系数。

2）打算新、老用户收入影响系数

新用户收入影响系数 =(33 – 47) /(100- 120) =0.7

老用户收入影响系数 =(67 – 73)/(100- 120) =0.3

新用户收入影响系数0.7，解释总收入低落紧张影响成分是新用户收入低落，明确问题的范围后接着进行细分，新用户收入的构成是什么？

新用户收入 = 新用户数量转化率 客单价

通过调取数据剖析创造，新用户转化率和客单价都保持稳定，那么问题就出在了新用户数量这个指标上，那新用户又是由什么构成呢？

新用户 = 渠道 1 + 渠道 2 + 渠道 3 + …… + 渠道 n

于是我们把新用户按照其渠道来源进行拆分：

通过对新用户渠道来源进行拆分，我们创造渠道1在2021年6月新用户数量低落非常严重，于是我们就定位到收入下滑的根本缘故原由在于渠道1新用户数量下滑严重。
接下来我们就可以启动第三步，对渠道1新用户数量下滑缘故原由进行假设考验。

3）对渠道新用户数下滑缘故原由进行假设考验

渠道流量低落可能的缘故原由可以从两个大的维度进行考虑：对付外部维度，可以考虑外部环境变动、竞品变革等；对付内部维度，可能的缘故原由有渠道线索问题、投放策略变革等。
这个时候一方面要调取数据进行剖析验证，另一方面须要联系渠道1的卖力人一起定位详细缘故原由，找到详细缘故原由后，再对症下药。

本案例纯属虚构，如有雷同，纯属巧合。
当然，实际的业务要比这繁芜的多，须要考虑的成分大概多，花费的韶光也会更长。
但是，办理问题的方法论和流程是可复用的。
相信大家往后再面对类似问题的时候，会有一个清晰的剖析思路和明确的入手点。

末了，我们如果对上面的“点 – 线 – 面”剖析法进行总结归纳的话，可以提炼为下面这张图：

希望这一篇能够对大家准备口试和实际事情有切实的帮助，如果同学以为有帮助，欢迎点赞、转发啊！
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本文由 @知了数据剖析 原创发布于大家都是产品经理。
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