hello，大家好，我是你们可爱又美丽的奥黛丽赫笨。
要问数分面试中除了SQL，第二爱考的就是场景分析题。那场景分析题中最爱考的题目是什么？那必须是“XX指标异动，如何分析”了。
今天我们就来好好聊聊这类题目怎么答。
其实这类题目主要是考察你的分析思路，是否具有一定的分析框架。
分析框架的意思就是，你的这套东西，可以复用一类问题上。
比如今天问你“DAU下降了，怎么分析”，明天问你“次留下降了，怎么分析”，你都能用一套思路答出来。
好了，话不多说，下面我们以“DAU下降了，如何分析”为例，来说说怎么分析指标异动问题。
第一步：确认数据的准确性。
这一步非常关键，可能在实际工作中我们发现数据出问题，会首先去核查数据的准确性，但是在面试答题的时候大家却很容易漏答这一步。
导致数据不准确的原因主要有以下几点：SQL跑错、统计口径不正确、服务器异常、埋点出错等等。
在实际工作中，这些出问题的可能性还是非常大的，所以遇到异常问题，确认数据准确性一定是step1。
第二步：拆解维度，确定异常原因。
当我们确认数据无误后，就需要开始定位导致异常的原因了。
这个时候我们需要去对指标进行各个维度的拆解，以便我们发现问题究竟是出在哪。
在我们拆解前，需要对这个指标有所了解，知道影响这个指标的因素都有哪些，这样你才知道从哪些维度来拆。
对DAU这个指标来说，我们可以从以下几个维度来拆解：
- 1. 用户：新/老用户
- 2. 渠道：即这些用户都自哪些渠道
- 3. 平台：ios、android等
- 4. 网络类型：wifi，4g等
- 5. 版本：新/老版本
- 6. 活跃时间：各小时人数分布
当然这也是从笼统的范围来说，在实际工作中大家还需要对业务了解清楚，结合业务情况来进行更多维度的拆解。
第三步：异常范围确认后，进行内外部因素分解
当我们确认了异常的范围后，就需要去了解导致这些异常的业务原因。一般采用内部+外部的拆解方式。
内部
- 产品：功能调整、策略调整
- 技术：接口不稳定、系统故障等
- 运营：拉新、促活策略
- 用户：用户成长、节假日、淡旺季
外部
- P：政策影响
- E：经济环境，短期内多是竞争环境，如多出一些竞争对手，快手VS抖音
- S：社会舆论，用户生活方式的转变，消费心理的变化，价值观变化
- T：创新解决方案的出现，分销渠道的变化
第四步：给出建议方案
我们找到业务原因后，需要与业务同学一起沟通结论，然后给出一些优化方案，避免造成持续影响或这类事情之后再次发生。
好啦，这基本上就是赫笨分享的分析方法了，真是呕心沥血的干货，希望大家以后面试遇到这类问题别再不会答了哦~如果你有好的补充也欢迎分享给我们。
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