某年某月某天早上，你打開數(shù)據看板一看，這數(shù)據曲線不太妙啊，DAU降低了很多啊，怎么辦怎么辦，開始方了。不要方，數(shù)據下跌不可怕，可怕的是數(shù)據下跌了還不知道，甚至是知道下跌了都根本找不到原因。本文想用一個數(shù)據下降的Case來討論下分析思路。文章主要分為兩部分，一部分是針對DAU下降原因的一些探索，一部分是針對這種問題的拓展。
在我們討論這個問題之前，需要先明確一下DAU的定義，有的公司的DAU可能是啟動UV，有的公司可能是登錄UV，有的公司可能是發(fā)生了特定行為的UV。在討論一個數(shù)據指標之前，需要先理清楚定義或者具體的計算規(guī)則、統(tǒng)計口徑，避免討論了很久，最后發(fā)現(xiàn)大家對這個指標的定義是不一樣的局面。為了簡單分析，這里用的定義是啟動UV，分析思路是從外部原因和內部原因兩個方面入手。
首先需要明確的是數(shù)據是否準確，這可能是一個巨大無比的坑。如果數(shù)據是依賴于客戶端埋點上報的，在發(fā)新版本，或者某些功能改版的時候，很可能會出現(xiàn)問題。常見的問題比如埋點缺失，上報的數(shù)據存儲丟失，接口更換等，這種現(xiàn)象一般比較明顯，對應在數(shù)據上基本上是腰斬級別的異常。如果數(shù)據是從BI的某些報表中取的，字段的增刪、數(shù)據表的更換，都可能帶來數(shù)據異常，但這些異常一般比較明顯。一些業(yè)務模式會有明顯的周期效應，比如有的業(yè)務模式是周一-周五是數(shù)據低谷，周末是高峰，有的業(yè)務模式是周一-周五是數(shù)據的高峰，周末是低谷。在當前周期往前多對比幾個月的數(shù)據，基本能判斷出來是常規(guī)波動還是異常波動，有的可能需要對比一下去年同期的數(shù)據。比如有的業(yè)務模式會受到季節(jié)的影響，在某些城市，一旦到雨季，共享單車這種出行類的App就會受影響，對應的打車類的App也會受影響。另外就是最近是否有什么節(jié)日，有些節(jié)日對業(yè)務的影響是正向的，有些節(jié)日對業(yè)務的影響是負向的。最后是運營和市場最近有沒有做什么活動，數(shù)據看起來下降可能并不是真的下降，也可能只是回歸正常，只是之前的數(shù)據是高于正常水平的，所以看起來像是下降了。有的時候到此為止就可以定義到主要的原因了，有的時候上面這些可能都是正常的，那就需要繼續(xù)分解了。
有時候我們討論的是某個功能的DAU，甚至整個業(yè)務就是某個App中的一個功能模塊，這個時候，首先需要看的就是上級的入口流量或者整個App的DAU是否有變化。我們可以通過某個公式，或者某個流程，找到所有相關聯(lián)的因子，然后再層層細分，直到找到原因。一般來說，DAU=新增用戶DAU+老用戶DAU+回流用戶DAU
有些時候，可能沒有把回流用戶單獨拆分出來，不重要，那就只看前兩項就好。把這幾個因子都往下拆分一個或者多個層級，就得到下面這樣一個基礎公式。
接下來我們需要對每個因子進行排查，確定異常因子之后，再往更下面的層級進行深挖。假定是新用戶DAU異常的話，接下來就需要再往更深一層看是數(shù)量異常，還是留存率異常。數(shù)量異常的話，可以按照渠道再往下一層拆解，看是單一渠道異常，還是多渠道異常。單渠道異常的話，是不是某個渠道的投放出問題了，多渠道異常的話，是不是削減投放預算了。留存率異常的話，也是按照渠道再往下一層拆解，看是單一渠道異常，還是多渠道異常。單渠道異常的話，是某個渠道存在刷量的嫌疑，還是渠道投放的人群不匹配，多渠道異常的話，是不是更換了投放策略，投放素材，投放的落地頁等。假定是老用戶DAU異常的話，接下來也是再往更深一層看是數(shù)量異常，還是留存率異常。假定數(shù)量異常的話，往下再拆一層，看是安卓還是iOS異常，還是整體都異常，然后可以再按照版本進行拆分，看是不是最近哪個版本里改動什么東西了。假定留存異常的話，也是一樣的，按照終端（安卓、iOS）、版本、手機類型再進行進一步的拆分，對比最近的版本，看有沒有什么改動可能會影響到。假定是回流用戶DAU異常的話，接下來也是再往更深一層看是數(shù)量異常，還是留存率異常。假定數(shù)量異常的話，接著看一下發(fā)送的召回的短信、Push的數(shù)量有沒有發(fā)生變化、到達的觸達率、點擊率有沒有變化。假定留存異常的話，看一下推送的策略、推送的內容是否有變化，以及進來的落地頁承接有沒有變化。經過這樣逐層的拆解，一般情況下是能找到一些異常點，然后需要做的就是針對這些異常點，進行不斷的拆分、細分，最終找到一些我們認為可能有影響的點，得出一些猜想，然后再進行調整、測試、迭代。
我們來回顧下上面那個問題中，我們是怎么做的，以及遇到這種通用問題的時候，我們可以怎么辦。
在發(fā)現(xiàn)問題的層面上，沒什么好說的，日?？纯磾?shù)據，看異常的趨勢變化，看同比環(huán)比變化。收斂問題是把問題的范圍不斷縮小直到找到問題，一般是先外部再內部，整體再局部，然后不斷的進行細分拆解。外部原因就是先找找會影響當前問題的外部系統(tǒng)要素，有的時候可能系統(tǒng)本身沒什么問題，只是外部環(huán)境發(fā)生了變化。針對內部某個異常的數(shù)據排查一般可以先找到一個公式，把關聯(lián)的因子都包含進去，然后再看是哪個因子異常，結合著不同的維度進行更細的拆分。比如上面提到的DAU=新增用戶DAU+老用戶DAU+回流用戶DAU，或者是素材投放的激活數(shù)量=曝光量*點擊率*下載完成率*安裝完成率*啟動率*激活率。渠道；
新老用戶；
用戶關鍵行為次數(shù)；
性別、年齡、地域；
版本；
終端；
等。
猜想一般都是在某些數(shù)據或者功能表現(xiàn)不好的情況下展開的，比如以下這些猜想：這些都是基于以往的經驗，或者是對業(yè)務、對用戶的理解得出來的猜想。猜想終歸只是猜想，需要進行證實或者證偽，接下來就是基于這些猜想，給出對應的解決方案。由于只是猜想，所以最好能用最小的成本進行驗證，也就是我們說的MVP。可以按照影響的范圍、影響的結果大小、影響的可能性、實現(xiàn)成本來按照性價比進行猜想驗證，最好進行單因素驗證，因素太多的話不好歸因。最后就是基于這些猜想、數(shù)據變化來進行不斷的優(yōu)化迭代。以上，就是本文的主要內容，歡迎斧正、指點、拍磚...
本文系作者：
王家郴
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7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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