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編輯導(dǎo)語：我們在日常工作中，常常會因為數(shù)據(jù)的變化而苦惱，絲毫不知道數(shù)據(jù)異常的原因在哪里。那么，數(shù)據(jù)歸因該怎么做？作者總結(jié)了四步，花點時間，你一定能夠找到數(shù)據(jù)異常的原因所在，希望對你有幫助。

為什么指標(biāo)變化了xx%？這個問題其實很多同學(xué)在日常工作中經(jīng)常會遇到。

這個就涉及到數(shù)據(jù)異常歸因了，異常歸因怎么做呢？其實很簡單，能按照下面四步，花點時間，一定能找到原因。

一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性及損失評估

• 確認(rèn)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確：數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑等；
• 數(shù)據(jù)的波動帶來的影響評估：損失評估、對用戶、KPI等可能造成潛在影響。

二、同期事件評估

對指標(biāo)異常發(fā)生的同時發(fā)生的事件進行追蹤及數(shù)據(jù)查看，主要分為內(nèi)部原因和外部原因兩部分

1. 外部原因

• 競品：競品最近的動作，是否舉辦活動
• 政策：政策監(jiān)管、法規(guī)變化
• 社會：節(jié)假日、社會熱點等
• 自然：季節(jié)性、周末等時期變動

2. 內(nèi)部原因

• 產(chǎn)品：版本迭代可能存在bug、推薦算法端的更新、注冊、登錄或其他關(guān)鍵行為的路徑變化等等
• 運營：push推送頻率、內(nèi)容等、活動、運營策略更新等
• 推廣：渠道更新呢、投放力度、是否篩選作弊用戶等等

三、維度細(xì)分/業(yè)務(wù)流程分析

要從廣義上理解維度。首先時間維度，分天、星期、月以及24小時看。

天維度就是拉長周期，比如一年看每日的數(shù)據(jù)指標(biāo)，看趨勢，看每天中位數(shù)，判斷異常時間點。也許，趨勢圖拉出來，就立刻能鎖定哪段時間數(shù)據(jù)異常。

至于其他的時間維度，都是看人在不同特定的時間，數(shù)據(jù)上不同的表現(xiàn)。星期代表工作日周末，月度可能有財務(wù)結(jié)算、工資發(fā)放等，24小時表示上班時間、下班時間、白天、晚上等。

時間維度，很特殊，是一定要看的，除時間這個特殊維度之外，剩下的就是一定要看跟業(yè)務(wù)結(jié)合比較緊密的維度。

維度選取上，新同學(xué)最容易犯的錯誤，就是不加思考一頓細(xì)分下鉆，恨不得把數(shù)據(jù)明細(xì)一條條拿來歸因。一定要盡量避免維度爆炸，數(shù)據(jù)也沒有必要下鉆每個維度，本來是要解釋原因，最后變成爆炸的一堆維度，那不是舍本求末了嗎。

那到底哪些維度是跟業(yè)務(wù)相關(guān)的呢？

除了軟件版本、地區(qū)、渠道、用戶的基礎(chǔ)標(biāo)簽之外，還有更重要的幾個維度，請一定記住：

產(chǎn)品維度：目的是看數(shù)據(jù)異常來自哪個產(chǎn)品線？比如美團首頁，不要小看，每個入口都是對應(yīng)美團一個大部門。一定要計算出，每個產(chǎn)品線的影響度，是優(yōu)選？外賣？閃購？酒旅？機票？

場景維度：目的是看數(shù)據(jù)哪個場景的波動帶來的影響？是關(guān)注流、熱門推薦還是評論流？

客戶行業(yè)維度：如果是收入一定要看客戶的所屬行業(yè)，目的是看是因為美食？服裝？日化？

當(dāng)然，每個公司每個業(yè)務(wù)，影響因素差異很大，比如車企行業(yè)地域維度是首要拆分的維度

四、策略落地及復(fù)盤

策略需要針對具體原因出發(fā)，對癥下藥，這里便不再贅述。但是一定注意的是，策略后續(xù)是否可行？相關(guān)的數(shù)據(jù)后續(xù)如何發(fā)展？需要做持續(xù)的追蹤及復(fù)盤。

五、實戰(zhàn)案例

那假設(shè)boss問你最近一周成交訂單量較上周有7%的下降，我們通過這四個步驟該怎么去分析呢？

1. 查看數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、評估損失

從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑等角度確認(rèn)是否是統(tǒng)計上的bug引起的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)錯誤；與同比、環(huán)比時間對比，是否正常；

如果繼續(xù)發(fā)生下跌，會對KPI造成何種影響，做出一個評估。意義在于評估本次數(shù)據(jù)下降造成的后果大小

2. 整理在下降對應(yīng)同一時間周期內(nèi)的內(nèi)外部發(fā)生的事件，尋找最有可能的原因所在

外部的話主要從政策、競品、熱點等角度思考?？赡艿脑蛴懈偲穉pp舉行活動導(dǎo)致我方購物用戶流失？節(jié)假日過去？或者其他熱點導(dǎo)致的數(shù)據(jù)正常的變化？

內(nèi)部的話可以從產(chǎn)品、技術(shù)及運營三個方面去思考：產(chǎn)品方面可能會有功能、策略、樣式、版本的原因，新版本的上線導(dǎo)致部分老機型/未更新用戶無法使用?運營方面著重關(guān)注近期的活動、渠道、push是否有變化，如果前期剛舉行大促會提前透支用戶的消費力、進而導(dǎo)致用戶的GMV下降等原因。

3. 進一步提取維度對指標(biāo)進行拆解

從用戶屬性的變化、機型、省市版本，基于第二的假設(shè)和數(shù)據(jù)查看進一步分析原因；同時也從用戶行為路徑上思考，從瀏覽到收藏到加入購物車到付款到確認(rèn)，觀察每一步的轉(zhuǎn)化率。

4. 分析相關(guān)原因和結(jié)果

分析相關(guān)原因和結(jié)構(gòu)后，給出相關(guān)業(yè)務(wù)建議、策略，并追蹤業(yè)務(wù)的動作和繼續(xù)觀察數(shù)據(jù)是否異常。

六、延展

當(dāng)然就這個問題不同的人有不同的分析方法，引用著名的辛普森悖論案例，這個問題也可以這么分析：

當(dāng)boss問你最近一周成交訂單量較上周有7%的下降時，

告訴boss：首先，我要確定這個5%的上跌是真的在跌，也許看似訂單量絕對值是在跌，但實際拆分下來后，業(yè)務(wù)或許是在上升，這個5%的波動是由于用戶結(jié)構(gòu)上的變化帶來的。

領(lǐng)導(dǎo)緊張了，問: 怎么會？

你一看，boss上套了: 是這樣的。訂單量=新用戶訂單+老用戶訂單。

你再接著跟boss說:你看哈，假設(shè)我們正常情況下每天日活1000人，每天100單，其中新用戶每天0.2單(一般拉新有羊毛可以擼)，老用戶每天0.08單。某天我們看訂單量下降到95單了，很慌，因為我什么都沒做啊，價格也沒調(diào)，庫存也沒動，不過當(dāng)我們拆分新老用戶后，發(fā)現(xiàn)這一天拉新少了100人，老用戶呢，從800個人變成1000個人。

這時候，你看了一眼，陷入深思的boss，然后繼續(xù)說: 好！假定，新老用戶每天貢獻的訂單量前后一樣的話，我們發(fā)現(xiàn)確實減少的5%的訂單，其實主要來自我們近期廣告投放力減少，造成訂單量貢獻度較高的新用戶減少了，因為拉新貴啊，一個APP激活，幾十元，甚至幾百元都可能，所以增長部降低了拉新的預(yù)算，并拿出拉新預(yù)算的一半嘗試投放APP老用戶拉活，因為成本低，轉(zhuǎn)化效果穩(wěn)定，雖然整體訂單下降了5%，但其實是發(fā)現(xiàn)了一個，更高ROI的執(zhí)行路徑。

必須all in老用促活啊，這個是一個很好的優(yōu)化點??！或許，應(yīng)該讓老板肯定這種策略，下面同學(xué)才敢甩開膀子執(zhí)行。

首先，讓負(fù)責(zé)用戶增長的同學(xué)，把拉新的廣告可以先停一停，拉新拉新，擼完就跑，得要留存啊。同時，也把這事兒，告訴產(chǎn)品和運營，出一套解決方案，一起想辦法，看能不能在這個策略基礎(chǔ)上，再提升下老用戶的訂單轉(zhuǎn)化率，這是重中之重??！

錢要花在刀刃上，再有錢的老板，廣告燒起來也肉疼啊。

這個例子引用的是著名的辛普森悖論，大家感興趣的可以搜一下。

本文由 @諸葛io 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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