數(shù)據(jù)分析|面試必考——產(chǎn)品日活(DAU)下降，該如何分析
案例：例如 某APP日活突然下降5%，需要盡快排查一下數(shù)據(jù)下跌的原因。
這是一道經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析師面試題，考察的重點(diǎn)不在于從哪些指標(biāo)去分析，而是面對這樣的問題時的分析框架與邏輯思維，這是一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師必須具備的能力。針對數(shù)據(jù)異常類問題，可參考如下分析框架：
1對數(shù)據(jù)異常原因做出假設(shè)，利用數(shù)據(jù)驗證
影響DAU因素較多，對所有維度直接拆解耗時耗力。所以需要結(jié)合以往經(jīng)驗及各種信息，對數(shù)據(jù)異常的原因做出假設(shè)，然后對數(shù)據(jù)從不同維度拆分來驗證假設(shè)?？赡茈S著之前的假設(shè)的驗證不斷進(jìn)行新的假設(shè)，直到定位原因。
2確認(rèn)數(shù)據(jù)真實性
將時間軸拉長(3個月)，做同比和環(huán)比，看近期異常還是歷史異常； 查看與該指標(biāo)關(guān)聯(lián)的其他指標(biāo)是否異常； 找數(shù)據(jù)流相關(guān)產(chǎn)品和研發(fā)確實數(shù)據(jù)真實性。 
3常見拆分維度
根據(jù)以上維度拆分之后，每項數(shù)據(jù)都需要和歷史數(shù)據(jù)做對比，計算影響系數(shù)。
影響系數(shù)越大，說明此處為主要原因所在。通過上述維度進(jìn)行初步拆分，可以大致定位數(shù)據(jù)異常范圍。
4外部原因分析
外部：外部原因分析可以根據(jù)PEST（政治、經(jīng)濟(jì)、社會、技術(shù)）模型進(jìn)行分析。
5內(nèi)部原因分析
通過初步分析定位范圍之后，需要進(jìn)行進(jìn)一步的排查，一般從三個維度來分析：產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營；可以和這幾個人一起拉一個會討論一下。同時應(yīng)注意數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑是否發(fā)生變化。
6總結(jié)
所以我們整個的分析流程大致為：
先結(jié)合以往數(shù)據(jù)異常進(jìn)行假設(shè) —— 在一個假設(shè)得到驗證之后 —— 從不同維度進(jìn)行拆解，確定異常范圍 —— 從產(chǎn)品、運(yùn)營、技術(shù)側(cè)逐一排查，最終找到原因。
以上分析框架不僅局限于DAU波動，對于數(shù)據(jù)異常類問題也可根據(jù)以上模型進(jìn)行分析。