在數字化浪潮席卷的當下，數據儼然成為企業的命脈，貫穿于業務運作的各個環節。從線上到線下，從平臺的交易數據，到門店的運營數據，其穩定與精準是企業決策的重要依據。

然而，數據有時會毫無征兆地 “發瘋”，出現異常波動，讓企業陷入困惑與挑戰之中。今天，我們就來深入探究數據異常分析。

設想一家快速發展的電商企業，日常銷售額穩定增長。某一天，運營人員驚訝地發現當日銷售額暴跌 40%。這一異常數據，瞬間打破了企業的正常運營節奏。面對如此情況，驚慌失措無濟于事，唯有冷靜分析，才能找到問題的關鍵。

一、數據質量：基礎排查

數據異常，首先要審視數據質量。數據的準確性、完整性、一致性至關重要。

準確性核查：數據錄入環節是錯誤的高發區。

可能在設置某熱門商品的價格時，誤將小數點位置標錯，使得該商品以極低的價格售出，雖然訂單量可能會有所增加，但由于價格過低，整體銷售額反而大幅下降。

此外，數據采集過程中的技術故障也可能導致數據錯誤，如傳感器故障、系統接口異常等，都可能使采集到的數據與實際情況不符。

完整性檢查：缺失關鍵數據會嚴重影響分析結果。

在統計用戶購買行為數據時，若遺漏了用戶的地域信息，就難以準確分析不同地區的銷售差異，可能導致營銷策略的制定出現偏差。

一致性校驗：不同數據源的數據需保持一致。

一些大型企業的數據可能來自多個系統，如銷售系統、庫存系統、財務系統等。若各系統間數據傳輸出現問題，就會導致數據不一致。曾有企業因銷售系統與財務系統對訂單金額的記錄不一致，引發了內部的核查混亂。

二、業務邏輯角度的全面剖析

電商企業的業務流程復雜且多變，任何一個環節的調整都可能對銷售額產生影響。

促銷活動影響：電商企業常常會通過各種促銷活動來吸引消費者，提升銷售額。但如果促銷活動的策略不當，反而可能導致銷售額下降。

假設原本計劃針對某一類商品進行限時折扣活動，但由于活動設置錯誤，將折扣范圍擴大到了其他商品，導致部分高利潤商品以較低價格售出，雖然整體訂單量可能有所增加，但由于利潤率下降，銷售額反而減少了。

此外，促銷活動的時間安排也很關鍵，如果在銷售額通常較高的時間段內推出促銷活動，可能會使消費者等待促銷而延遲購買，從而導致當天銷售額下降。

商品結構調整：電商企業會根據市場需求和銷售情況不斷調整商品結構。

如果下架了一些原本暢銷的商品，而新上架的商品尚未得到消費者的認可，就會導致銷售額下降。

商品的庫存管理也會影響銷售額，如果某些熱門商品缺貨，消費者可能會選擇購買其他品牌或其他店鋪的商品，從而導致本企業銷售額減少。

用戶體驗問題：

若網站或 APP 在當天出現了卡頓、崩潰等問題，導致用戶無法正常瀏覽商品、下單支付，用戶可能會放棄購買，從而導致銷售額下降。

客戶服務質量不佳，如客服響應時間過長、無法解決用戶問題等，也會影響用戶的購買意愿，進而影響銷售額。

三、數據分析方法的有效運用

面對銷售額暴跌的異常情況，運用科學的數據分析方法來幫助我們更準確地找到問題的根源。

趨勢分析：通過對歷史銷售額數據進行時間序列分析，觀察銷售額在過去一段時間內的變化趨勢。如果發現當天的銷售額暴跌與歷史數據的趨勢不符，就需要進一步分析原因。

對比分析：將當天的銷售額數據與同類型的其他日期、其他店鋪或同行業的平均水平進行對比。如果發現該企業當天的銷售額明顯低于其他店鋪或同行業平均水平，就需要分析是哪些因素導致了這種差異。

假設通過對比發現，同行業的其他電商企業在當天的銷售額并沒有出現明顯下降，而該企業卻出現了暴跌，這就需要從企業自身的運營情況入手，查找問題所在。

關聯分析：分析銷售額與其他相關指標之間的關聯關系，如訂單量、客單價、轉化率等。如果發現某個指標與銷售額之間的關聯出現了異常，就需要進一步分析原因。

推薦學習書籍

《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業務及數據分析崗位的從業者提升自我。完整電子版已上線CDA網校，累計已有10萬+在讀~

免費加入閱讀：https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0