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要處理數據異常,我們要先知道什么是數據異常。首先要有數據,才能知道什么是“異?!?。
比如突然的漲,突如其來的跌。數據漲跌是我們在日常工作中,最容易被發現的現象,也是我們平時工作中要去分析的。也就是說,平時數據沒有波動,也許我們不需要去分析,但是如果數據有漲或者跌我們都需要去查出原因的。
相信很多朋友跟我一樣,起初接觸到數據,我只關心跌,為什么昨天的數據跌了?并去分析其原因,也會關心漲,但并不關心為什么漲,就像買股票一樣,跌了痛心疾首,并分析原因,漲了滿心歡喜,后悔自己為什么不買入多一點兒。
在數據分析的過程中,我們不僅僅要關心跌,以便采取相應動作,減緩跌的趨勢,也更要關心漲,弄清楚漲的原因,并放大它,或者說是復制它!
針對異常數據的處理,通常有五個步驟:
就像你發現昨天數據跟往前不一樣,猛漲了還是猛跌了,通過觀測數據發現異常。評估這個變化,可以問“異常的范圍是什么?”“此時的變化是否屬于異常?”
發現異常之后,我們要確定這個異常是不是一個問題,有多嚴重,可以用對比分析法從時間維度上進行周同比、月同比或者是年同比。如果確實可以定義為自然增值,那么就沒有太大的必要深究,如果定義為異常,那么就可以去挖掘導致變化的原因了。
用多維度拆解法,對于這個異常的指標從不同的維度去拆解,找出原因。
這個步驟主要是考慮商業宣傳和產品運營上的影響,是否有相關的操作可能導致該指標的變化?下面舉3個例子:
(1)例如促銷力度加大了,可能導致下單用戶量猛增,但是銷售額卻沒有多大變化;
(2)例如在快手上投放廣告,沒有在抖音上進行投放,所以產品里的北方人占比明顯增加;
(3)例如在B站進行運營初見成效,導致產品中彈幕使用量、AWSL、我可以等網絡用語激增;
找到原因之后,就是針對性的解決問題了,根據問題的原因,動用公司的相關資源,去解決這個問題。
最后就是執行解決方案,把這個異常數據真正的從異常到執行,完成一個閉環。
舉個栗子:你現在是做社交APP產品的,在處理數據的過程中,發現某一天的數據異常,該如何分析?
發現問題:在對數據進行統計匯總時發現某一天的異常數據。
確定問題:數據跌了那么多,問題是不是很嚴重呢?往期有沒有這么大的浮動?
由上圖的周同比和月同比數據可以看出,往期是沒有這個問題的,那說明這是一個嚴重的個例,表示這一天確實發生了什么事情,造成數據異常的情況。
確定原因:那是不是哪個省份出了問題呢?下面我們按省份進行查看,由下圖可以看出,這次數據的猛跌是全國范圍內的,基本上所有的省份都有下迭,這樣就排除了某個區域下跌的原因。
那是不是設備出問題了呢?再來看不同操作系統的數據有什么不同,由下圖可以看出安卓和iOS在這天都出現了下跌,所以排除了設備出問題的可能性。
那是不是服務掛了呢?按小時或者分鐘來查看數據是不是符合平時流量規律?
通過上圖可以看出,在這一天的0:01分,平臺的數據為0,出現了斷崖式下跌。而對于社交產品,以往這個時間用戶活躍度是很高的,由此可以確定,這一天的數據異常確實是因為服務掛了。
針對性解決問題:聯系相關負責人制定及時有效的解決方案。
執行:落實和監測解決方案的執行效果。
以上五個步驟看起來簡單,但它是基于對業務洞察的基礎之上的,需要根據以往的經驗,才能做出這些判斷。如果對自己的業務不了解,再多的工具或是方法論,都是沒有用的。所以,需要大家在工作中,不斷的積累,不斷的驗證。
業務分析是所有數據分析工作的基礎,不懂業務根本沒法進行數據分析,也無從判斷數據是否異常。
通過上面的案例解析,發現在確定問題時我們提了很多假設,其實數據只是驗證假設的支撐工具。而這些假設是基于對業務有足夠了解的基礎之上的,在這個過程中,需要不斷的去試錯,不斷的積累行業及業務的洞察,才能做出這些假設。
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