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作者：Peter
编辑：Peter
大家好，我是Peter~
今天大家带来的是一篇关于数据分析中数据DAU突然下降该如何分析的文章。
日活DAU下降，如何分析
一个产品或者网站，或其他应用的日活突然下降，到底是什么原因导致的？
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外部原因
主要是受大环境的影响：相关热点事件、国家政策等，可以考虑做PEST分析。主要是分为：
- 政治：国家的政策变化、制度监管等
- 社会：近期热点事件，比如：双11、618、国庆等
数据是否异常
- 将数据拉长：一周、一月甚至更长，做数据的环比和同比，观察是近期异常还是历史异常
- 确认数据：和相关的关键人员进行核对（产品、研发、技术等），确认数据的真实性
客观原因
内部的客观原因从产品、技术、运营、数据人员的统计口径来分析：
- 产品：功能、策略是否调整；样式是否更改，版本是否更新？
- 技术：系统是否故障？数据的传输是否及时完成？数据存储、清洗是否有问题？
- 统计口径：提数逻辑是否更改？指标的计算方式、维度、条件是否更改？
- 运营：运营策略是否有效？push效果怎么样？拉新渠道效果如何？广告投放效果，活动推广如何等
拆分维度
- 用户：新老用户，考虑用户粘性；用户的不同行业、年龄段、性别、兴趣等
- 地区：各个省份，甚至城市等，找到不同城市的用户情况
- 平台：ios、安卓、鸿蒙等
- 版本：平台的不同版本迭代更新
- 入口：主页面、搜索/加购/搜藏等不同的入口等
- 登陆渠道：小程序、PC端、APP等
总结
数据异常的整体分析流程：
先结合以往的数据进行对比分析，得到一个初步的假设———>在得到一个假设后，从不同的维度进行拆解，确定异常范围———>从不同运营、技术等不同方向逐一排查，找到最终数据异常的原因。
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