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数据分析师面试之——面试官：如果DAU下降如何归因？
之前我们写了数据分析师之所需要了解的产品系列知识（七）——如何对产品指标变化分析，今天就是将其运用到实践的时候了。
GMV\活跃用户\转化率\客单价\获客成本\用户流失率\市占率的变化原因分析
一般有几个面试中常遇到的业务分析问题：
- 若产品的DAU下载了，如何分析其原因？
- 遇到留存下跌怎么分析？
- 某单车周一的成交额和周日的成交额相比，出现了降幅，怎么分析？
一、具体分析的步骤
步骤1：确认数据是否准确以及异常，判断这个下降是否合理(数据质量)
不管什么时候拿到一份数据，一定不要急着进行数据分析，首先要判断数据是否准确，特别是别人发给你的数据，先确认数据的准确性，后面可以少很多事情。我们经常会遇到数据服务、数据上报、数据统计上的BUG，在数据报表上就会出现异常值。所以，找数据流相关的产品和研发确认下数据的真实性吧。
- 数据不一致往往是因为数据记录错误。要解决这些问题，需明确记录错误可能发生的各个环节：数据丢失、重复记录、错误记录
- 数据转化问题，虽然对原始数据进行“转化”可以增加数据的可用性，但同时也会导致错误的发生。
因为有的时候只是周期性的变化，我们就没有必要着急。单一的数据我们是是看不出具体的情况的，我们需要结合之前的数据来发现异常情况的。判断是否是持续下跌？还是短期影响？
步骤2：维度拆分
在这里，我们需要对常见的维度和指标比较熟悉，才知道从哪些方面去拆分。
对每个维度下的各个指标进行比例值变化的计算，并计算影响系数。
影响系数越大，说明此处就是主要的下降点
步骤3：做出假设
针对初步定位的影响范围，进行进一步的排查。分内外部两个维度来做假设，在内部维度排查时建议针对数据异常问题专门建一个群，拉上相应的产品、技术、运营人员一起，了解数据异常时间点附近做了什么产品、运营、技术侧调整，外部因素则需要进行详细的调查和分析。
步骤4：细分假设，确立原因
除了上述，可以细分分析的维度实在太多，逻辑上说核心点在于一个假设得到验证后，在这个假设为真的基础上，进行更细维度的数据拆分。我们需要记住这种分析方式，当猜测是某种原因造成数据异常时，只要找到该原因所代表的细分对立面做对比，就可以证明或证伪我们的猜测，直到最后找到真正原因。
二、案例分析—以抖音为例
以假设抖音日活下降20%为例，我们如何去分析呢？
1.确定数据是否异常，确定数据是否正确
询问运营和产品等相关方，确定数据的准确性，在20%的范围已经属于波动较大，我们要再三确定其正确性。
2.各维度拆解
当我们确定了数据正确以后，我们接下来就要对各个维度的指标进行拆解和分析。
下图是一个简单的分析框架
我们对其进行一个简单的说明：
- 我们在内部因素分析的时候，分别从用户、产品、运营、内容四个角度进行了分析，然后继续细分各个维度，在用户角度可以拆分处不同入口、不同时间段等指标，对这些指标进行详细的计算和分析，我们便知道是否其影响了日活的变化。
- 外部因素主要从竞品，政策，社会环境三个方面进行了拆分，尤其是最近的印度下架了抖音APP等重要的国家政策变化等方面。
TIPS：当然还可以细分出无穷的维度。我们在具体实践的时候，如果搭建好了指标监控体系，并对指标异常进行报警，可以省很多分析的时间和精力，对数据的敏感程度有时候也很关键。
3.做出假设，确定指标，进行测试和分析
经过以上多维度拆解和分析，我们假设确定导致DAU下降的指标为渠道问题、产品迭代问题以及外部政策问题。以上几个方面可能互相影响，那么我们需要进一步确定和排查，并进行测试和分析。
- 假设我们对于新老用户分析后，发现新用户下降比较严重，然后对其各个渠道进行分析。
新用户=渠道1+渠道2+渠道3+其他渠道 ，于是我们把新用户日活按渠道进行拆分：
通过渠道拆分，我们发现渠道3新用户下降严重，于是我们把问题定位在渠道3，应该是渠道3的渠道效果发生问题。联系渠道3的负责人一起定位具体原因，渠道线索量降低？渠道转化率降低？渠道平台的问题？找出原因后，再针对原因解决问题，制定渠道优化策略。
可以对比不同渠道的来看，比如，选取样本的时候，我们就看A和B渠道进来的用户有什么区别:
- 假设我们发现是外部政策导致日活严重下降。
如印度禁止抖音等产品，这个时候需要联系负责国际化的部门和政策研究部门等，与当地*沟通，寻求国内*支持等，力求将损失降低。
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