公衆號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter
大家好，我是Peter~
今天大家帶來的是一篇關於數據分析中數據DAU突然下降該如何分析的文章。
日活DAU下降，如何分析
一個產品或者網站，或其他應用的日活突然下降，到底是什麼原因導致的？
外部原因
主要是受大環境的影響：相關熱點事件、國家政策等，可以考慮做PEST分析。主要是分爲：
- 政治：國家的政策變化、制度監管等
- 社會：近期熱點事件，比如：雙11、618、國慶等
數據是否異常
- 將數據拉長：一週、一月甚至更長，做數據的環比和同比，觀察是近期異常還是歷史異常
- 確認數據：和相關的關鍵人員進行覈對（產品、研發、技術等），確認數據的真實性
客觀原因
內部的客觀原因從產品、技術、運營、數據人員的統計口徑來分析：
- 產品：功能、策略是否調整；樣式是否更改，版本是否更新？
- 技術：系統是否故障？數據的傳輸是否及時完成？數據存儲、清洗是否有問題？
- 統計口徑：提數邏輯是否更改？指標的計算方式、維度、條件是否更改？
- 運營：運營策略是否有效？push效果怎麼樣？拉新渠道效果如何？廣告投放效果，活動推廣如何等
拆分維度
- 用戶：新老用戶，考慮用戶粘性；用戶的不同行業、年齡段、性別、興趣等
- 地區：各個省份，甚至城市等，找到不同城市的用戶情況
- 平臺：ios、安卓、鴻蒙等
- 版本：平臺的不同版本迭代更新
- 入口：主頁面、搜索/加購/蒐藏等不同的入口等
- 登陸渠道：小程序、PC端、APP等
總結
數據異常的整體分析流程：
先結合以往的數據進行對比分析，得到一個初步的假設———>在得到一個假設後，從不同的維度進行拆解，確定異常範圍———>從不同運營、技術等不同方向逐一排查，找到最終數據異常的原因。