数据分析业务题：异动分析
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来源：牛客网
指标异动分析：
1.1 数据的周期性波动
1.2 业务内部因素影响
1.3 外部因素影响
天气、政策（如疫情）、竞对（是否有新的竞争对手加入，竞争对手的产品是否有巨大变化等各种因素），市场行情等外部因素造成的数据波动
比如某款竞品在国外被禁了，公司产品作为替代品DAU瞬间暴涨。这就是由于政策因素影响带来的利好情况，虽然现实中大部分情况是负面的。
1.4 数据传输问题
数据波动还可能受到数据传输的影响，可能某天某个调度脚本挂了而造成数据缺失，因而造成了数据异动。所以面对数据波动问题，当我们排除数据周期性影响、内部因素影响以及外部因素影响之后，接下来就需要确定是否是数据传输问题而造成的数据波动。
a. 销售额=入站流量*下单率*客单价
b. 入站流量 = Σ各来源流量*转化率
c. 下单率 = 页面访问量*转化率
计算影响系数：每一项数据都要和以往正常值做对比，算出影响系数。
影响系数=(今日量-昨日量)/(今日总量-昨日总量)
影响系数越大，说明此处就是主要的下降点
以上是几种常见的初步拆分维度，通过初步拆分，定位原因大致范围。
内部事件因素（产品侧，技术侧，运营侧）
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获取用户：渠道转化率降低、渠道平台问题等
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满足用户需求：新功能变更等引起某类用户不满
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促活运营手段：签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用等
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内部功能和运营策略调整：产品、运营、技术在数据异常时间点附近做了什么策略调整
外部事件因素
采用PEST分析（宏观经济环境分析）
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政治：政策影响
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经济：短期内主要是竞争环境，如竞争对手活动
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社会：舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化
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技术：创新解决方案的出现、分销渠道变化等
1）用户流失分析：
a. 两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。
b. 指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高
c. 内外部分析：
a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺少留存手段、用户参与度低等
b. 外部：市场、竞争对手、社会环境、节假日等
2）新用户流失和老用户流失有什么不同：
a. 新用户流失：原因可能有非目标用户（刚性流失）、产品不满足需求（自然流失）、产品难以上手（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。
新用户要考虑如何在较少的数据支撑下做流失用户识别，提前防止用户流失，并如何对有效的新用户进行挽回。
b. 老用户流失：原因可能有到达用户生命周期衰退期（自然流失）、过度拉升arpu导致低端用户驱逐（刚性流失）、社交蒸发难以满足前期用户需求（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。
老用户有较多的数据，更容易进行流失用户识别，做好防止用户流失更重要。当用户流失后，要考虑用户生命周期剩余价值，是否需要进行挽回。
二、如何计算生命周期标签
（2）通过算法，判断生命周期阶段
在算法层面，其实给用户计算生命周期，本质上就是进行用户分类的过程。
关于如何进行用户分类，算法就比较多了，比如可以使用朴素贝叶斯、SVN等。
常见留存分析一般的分析框架：
1. 首先验证数据准确性和有效性；
2.要确认这个下降是否是真的异常。从留存环比和同比的角度看看具体下降多少。
3.定位异常
内因:
技术：crash率；是否有bug：404；502
一般的crash率是千分之4到千分之6
产品：分系统版本，分手机osv，分手机厂商，运营活动，上新有损用户体验的功能
不同系统版本时间的差异，如果是新版本可能是新版本上新功能
分手机厂商和osv，一般国内主流安卓手机是huawei,oppo,vivio，不同厂商的留存多少也有差异。
商业化：广告太多？影响用户体验
广告频次（总次数太多，相同广告太多？）
广告内容（分A类广告，B类广告）
广告加载是否出现问题
投放侧：5w1h（投放侧大多是新用户，所以会影响新用户留存）
who：用户画像是否波动（性别，地域，年龄分布）
when：投放时段（不同激活时间段用户占比分布变化也会影响留存）
0-5点（留存最差）
6-11点（留存居中）
12-17点（留存略高）
18-23点（留存最高）
where：媒体+渠道+投放位置（位置：信息流，详情页）
what：新激活用户当天行为，抽奖次数，停留时长，核心功能使用
why：投放目的是验证新功能？测试素材？获客？
how
吸引用户方式：计划，素材，（是否某个计划素材有问题，或者产量跟不上）
老计划或者老素材在衰退，新计划或者新素材新增产量跟不上
投放方式：双出价方式，或者ROI投放方式，深度转化方式等
头条投放平台在新建计划时，一般会设置次留目标值，这个目标值填的越高，实际次留理论上会越高，但是同时拿量会更难，二者要平衡。
老用户留存
用户生命周期
运营活动
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