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在數據分析領域，識別和分析數據指標的異動是至關重要的工作。然而，如何準確判斷哪些波動是正常的，哪些是真正的異常，是許多數據分析師面臨的挑戰。本文提供了一份詳盡的攻略，幫助讀者理解數據波動背后的業務含義，識別真正的異動，并深入分析其原因。

“對數據進行監控，分析指標異動原因”是數據分析常見工作內容。這個需求看似簡單，可實際做起來卻讓很多同學很困惑：到底指標波動多大算大？為啥有時候看起來沒多大波動，業務卻很緊張問原因，有時候波動很大業務又不著急呢？

想正確解題，關鍵在于：不能就數論數，得讀懂數據波動背后的業務含義。這樣才能知道：哪些是真正的異動，哪些是正常波動?？此飘惓５恼２▌?/p>

有三類波動，是典型的看似異常，實則正常：

1、業務指標季節性波動

2、業務指標生命周期變化

3、業務主動行為引發變化

因此，在做異常波動識別之前，應該主動對業務指標歷史走勢進行分析，發現其中季節規律/生命周期趨勢，分析業務動作對指標的影響，這樣才能建立起基礎判斷標準，避免犯諸如低級錯誤（如下圖）：

真正要關注的，是長期、持續性、違背發展常規走勢的變化。這些情況常常意味著業務出了問題，需要深入追查（如下圖）。

即使很小，也要關注的波動

典型的，比如對收入/成本兩個關鍵指標的異動。收入/成本是大部分企業的KPI指標。增收減支是企業核心任務，因此這倆指標都有具體到月/周/日的明確要求。哪怕波動很小，也得追查，這樣才能讓業務安心。

比如今日銷售收入KPI：1000萬，實際完成990萬，那就肯定是異動了，沒得跑。至于少的10萬去了哪？可以按銷售渠道做拆解，找到問題源頭（如下圖）。

短期內的KPI異動，都能解釋為：“業務沒發揮好”，但是如果某個連續數周表現不佳，則可能存在業務能力不行/方法不對等等深入問題，需要做進一步追查。隱藏問題1：ROI異動

收入/成本指標是可以連起來看的，這時候會有更多發現。因為理論上，有成本投入，才有收入產生，收入/成本應該按一定比例，同步發生才對。

如果兩個指標的關系發生錯位，就很有可能存在異常，比如：

投入持續增長，收入不見漲……

投入沒有到位，收入還在漲！

這都是問題。

這些時候，典型的表現就是業務的ROI異常，要么異常高，要么異常低。這時候都得查原因。ROI異常低意味著需要做優化，提升業務表現。ROI異常高則說明有貓膩，常常和業務貪污浪費有關系。

注意！這種問題經常被數據分析師忽視，卻容易被財務/管理層發現。因為做監控報表的時候，經常是收入/成本分開做，成本分類又是按財務科目，數據分析師看不懂。所以做監控報表時，盡可能把收入/成本KPI做在一起，更容易得出結論。隱藏問題2：趨勢異動

有時候并不是KPI沒達標，而是指標走勢不對！比如：

雖然銷售暫時達標，但成本越來越高。

明明之前走勢良好，最近突然變差。

收入增長越來越慢，眼看臨近拐點。

這些時候都會引發管理層、業務方的焦慮，從而判定為“異動”，然后要求深入分析。

這里，有些異動是業務闖的禍，比如下圖這種月底突然踩剎車的走勢，很多依靠業務員銷售的公司都有，這就是銷售們眼看業績要完成了，故意推遲報單，藏業績的行為。這種事做多了會讓商品備貨、績效核算、成本控制、經營分析都出現偏差，肯定要查。

有些則涉及深層問題，比如：

產品生命周期到頭了

潛在目標用戶耗盡了

營銷刺激讓人疲倦了

這些一邊表現為持續衰退的曲線，一旦看到衰退跡象，就得提前向業務方拉警報。因為這些長期趨勢，往往需要配合測試來確認，處理難度也很大。真等問題發生，可能已經來不及處理了。

隱藏問題3：過程異動

有很多指標變化是來自過程指標，比如曝光量、用戶登錄數量、某個業務訪問量等等。這些指標是KPI指標的過程指標，因此一旦發生異動，有可能影響KPI結果。因此會引起人們注意。

第一種：同漲同跌。這是最好理解的，比如流量小了，收入應聲而降。這種問題可以直接用數據觀察出來，是很容易發現的。要注意的是，如果漲跌不同步，比如流量上升30%，轉化才上升10%，那么很有可能意味著有大量低質量流量進來，而低質量流量又經常和業務貪污浪費相關，因此漲跌不同步也算異常，需要額外關注。

第二種：有漲有跌。比如雖然我的流量變小了，但是轉化率卻提升了，總收入目標還是達成的。這種情況算不算異常？當然算。因為這種變化，很有可能意味著：用戶需求的轉移，渠道特征的改變，產品吸引力變化等等深層次問題。而且想確認深層次問題，都得復雜的分析。因此一旦發現這種變化，一定要及時提醒業務方，發起深入分析。

第三種：結構轉化。比如我有3個渠道ABC，之前依賴A，現在A越來越少，C越來越多。這種情況算不算異常？當然算。因為業務實際已經和預算發生背離。這時候得考慮是否這代表了長期趨勢，要不要調預算。這又是復雜問題。發現此類跡象以后，一定要提醒業務方，發起深入分析。隱藏問題4：關聯異動

關聯異動，指發生問題的指標和主要KPI指標沒有直接關系，但是在業務上有關聯。導致業務方很緊張。比如輿情，領導早上起來看到一條熱門視頻怒噴我司產品，那心情肯定好不到哪里去，就會問：“是否有異常！”這時候哪怕KPI指標沒問題，領導還是會擔心。因此需要結合內部數據來解讀（如下圖）。

注意！關聯異動也有可能是：“我期望的好事沒發生”。比如我組織運營人員搞一場培訓，到場率90%，培訓完了考試平均90分/100分。于是我大喜過望，覺得下個月活動肯定出彩。結果做完了并沒有啥差異?？吹竭@場面，我也會納悶：“啥情況？！”同樣會問：“會不會有什么異常呀！”

因此，當遇到管理層/業務方問：“是不是有異常？”的時候，請一定讓他們把“什么叫正?！敝v清楚！這樣才能真正知道他們關心的問題，才能對癥下藥。小結

想做準確識別業務異常，需要：

1、搭建完善的數據指標體系

2、清晰問題指標在體系中位置

3、了解過往指標走勢

4、了解業務動作/業務期望

5、樹立恰當的“正?！睒藴?/p>

這樣才能避免就數論數，真正通過數據找出業務上的異常問題。而很多同學異動分析做得不好，正是因為從監控指標體系開始，就做得很零散、粗糙，指標間缺乏關聯，業務要啥就跑個數丟過去，缺少真正的監控。