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來源|小飛象&木木自由
什么是異常分析？異常分析（Anomaly Analysis）是指對不正常的數(shù)值（指標(biāo)）進行分析，嘗試找出原因，并給出解決方案。
異常分析，一方面是數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)運營、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)倉、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)總監(jiān)等數(shù)據(jù)人的一項基本日常工作；另一方面異常分析涉及問題分析、結(jié)構(gòu)分析、對比分析、假設(shè)分析等數(shù)據(jù)分析基本技能，這些都是數(shù)據(jù)分析能力的基本要求。比如指標(biāo)的突然上升或者突然下降，也或者是指標(biāo)的持續(xù)上升或者持續(xù)下降，只有找到背后真實的原因，才能更好的進行后續(xù)動作，或者策略迭代，否則就是盲打，原地打轉(zhuǎn)。
異常分析的具體場景，比如：
搜索領(lǐng)域：假設(shè)百度的流量突然降低了，是什么原因？
短視頻領(lǐng)域：假設(shè)抖音的人均活躍時長連續(xù)7天下降了，該如何分析？
電商領(lǐng)域：假設(shè)京東的9月GMV比8月GMV下降了30%，該怎么分析？
那么，今天將系統(tǒng)的梳理總結(jié)一下這類問題的分析框架以及需要考慮的問題，今后在遇到此類問題時，希望能有一個明確的著力點以及分析思維。
一般來講，產(chǎn)品的某些數(shù)據(jù)指標(biāo)都會具有固定的波動周期，而且每個周期內(nèi)數(shù)據(jù)的變化應(yīng)該趨于穩(wěn)定，但在數(shù)據(jù)監(jiān)控體系里的日報、周報、月報中某數(shù)據(jù)指標(biāo)突然不再符合預(yù)期的穩(wěn)定變化，這就是我們所說的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動。在這種情況下，我們就需要去深挖數(shù)據(jù)異常產(chǎn)生的原因。
判斷異常的關(guān)鍵看和誰進行比較。所以異常分析的要素主要有兩個：被比較的數(shù)值，比較的數(shù)值。這里被比較的數(shù)值，常常是實際數(shù)值，業(yè)內(nèi)數(shù)值、環(huán)比指標(biāo)、同比指標(biāo)、期望數(shù)值、經(jīng)驗指標(biāo)等等。有時候可能是兩個正確（錯誤）的指標(biāo)進行比較，尋找差異。
而做數(shù)據(jù)異常分析核心就是結(jié)合以往經(jīng)驗及各種信息，找出最有可能的原因假設(shè)，通過將數(shù)據(jù)指標(biāo)的進行拆分，再多維度分析來驗證假設(shè)，定位問題所在。其過程中可能會在原假設(shè)基礎(chǔ)上建立新的假設(shè)或者是調(diào)整原來假設(shè)，直到定位原因。
其實，通過我們每一次的異常分析來定位造成數(shù)據(jù)波動的問題及原因，建立起日常運營工作和數(shù)據(jù)異常波動之間的關(guān)聯(lián)性，進而就可以從中找到促進數(shù)據(jù)增長的新的思路和方法，改變數(shù)據(jù)結(jié)果。
現(xiàn)在，我們先來明確一下數(shù)據(jù)指標(biāo)出現(xiàn)異常：上升或下跌，通常有以下情況：
?一次性波動：只在某個時間節(jié)點發(fā)生波動。一次性上升/下跌背后原因的一般都是短期/突發(fā)事件，比如系統(tǒng)更新導(dǎo)致數(shù)據(jù)統(tǒng)計錯誤，突發(fā)的渠道投放凍結(jié)等。
?周期性波動：會周期性發(fā)生上升/下跌，比如雙十一、周末、春節(jié)等季節(jié)性因素。一般業(yè)務(wù)開展都有周期性，比如考勤工具類APP，就是以周為單位循環(huán)。工作日和周末就是有明顯差異波動。
?持續(xù)性波動：從某時間開始，一直出現(xiàn)上升/下降趨勢。而持續(xù)性上升/下跌背后原因往往都是深層次的，比如用戶需求轉(zhuǎn)移，渠道投放長期暫停，大環(huán)境等因素，導(dǎo)致出現(xiàn)持續(xù)性的。
以上，這三種情況意味著問題本身不同的嚴(yán)重程度。如果是數(shù)據(jù)指標(biāo)下跌的話，周期性下跌一般都不需要做特殊處理；一次性下跌往往來的比較突然，要關(guān)注事件持續(xù)性；持續(xù)性下跌的，特別是不見好轉(zhuǎn)，持續(xù)的時間越長問題越嚴(yán)重。需要注意是不能單純的看日周月報表中趨勢圖的走勢，要結(jié)合波動的幅度來看，幅度越大，說明出現(xiàn)的異常問題越值得注意。
那么接下來，捋清楚思路，我們以“某APP的日活有所下降”，該如何著手分析呢？
第一步：確認數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計來源的準(zhǔn)確性 。在這里強調(diào)一下， 數(shù)據(jù)真實性是根基。
實際上因為數(shù)據(jù)源出問題，導(dǎo)致的指標(biāo)異常非常非常多，所以在開始著手分析前，必須首先確認數(shù)據(jù)的真實性。經(jīng)常會遇到服務(wù)器異常、數(shù)據(jù)后臺統(tǒng)計出現(xiàn)錯誤、在數(shù)據(jù)報表上出現(xiàn)異常值。所以，遇到問題第一順位先確認數(shù)據(jù)沒有錯，找數(shù)據(jù)統(tǒng)計相關(guān)的產(chǎn)品和開發(fā)確認下數(shù)據(jù)的真實性。
第二步：了解清楚數(shù)據(jù)指標(biāo)（app日活）具體業(yè)務(wù)情況和異常情況。明確以下問題：
①明確日活究竟下跌了多少？持續(xù)的時間是多久？
②相比昨天、上周都分別跌了多少？（同比、環(huán)比）
③確認指標(biāo)波動幅度是不是在合理的范圍？
④引起日活下跌的因素有哪些？這些因素分別對日活的影響程度有多大？
⑤與這些因素相關(guān)的運營以及產(chǎn)品部門對日活的影響程度有多大？
⑥這些部門是不是會因為產(chǎn)品迭代或者運營策略得到改變影響日活？
⑦確認日活下跌對整體產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的KPI影響程度?
⑧了解日活下跌對產(chǎn)品業(yè)務(wù)線有哪些影響？
⑨以前日活下跌后，都采取過哪些措施？
清楚了數(shù)據(jù)指標(biāo)（APP日活）的具體情況，有了輕重緩急的判斷，下一步就可以進行指標(biāo)的拆解，再縮小懷疑范圍，建立分析假設(shè)。而建立假設(shè)，有助于去偽存真的進行驗證，進一步逼近真實原因。
第三步：將數(shù)據(jù)指標(biāo)進行拆解。如：日活=新增用戶+老用戶留存+流失用戶回流，二級指標(biāo)拆解如下
①可拆解新增用戶來源渠道：如應(yīng)用市場，百度搜索等
②可拆解老用戶留存渠道：華為、vivo應(yīng)用商店等
③可拆解新老用戶登錄平臺：安卓、iOS等
④可拆解新老用戶用戶的地區(qū)：天津、北京等
⑤可拆解新老用戶使用版本：新老版本
⑥可拆解新老用戶活躍時間：節(jié)假日、周期性等
⑦可拆解流失用戶：自然回流， 回訪干預(yù)回流等
可分別計算每個維度下不同的活躍用戶數(shù)。通過這種方法定位到導(dǎo)致哪個區(qū)域或者渠道的日活下降的用戶群體是誰，以及定位原因有了大致范圍。比如定位是新用戶問題，我們需要再把新用戶日活按渠道進行拆分：新用戶=渠道1+渠道2+渠道3+其他渠道；通過渠道拆分，我們會發(fā)現(xiàn)是具體哪個渠道效果發(fā)生的問題。那么，繼續(xù)下一步我們要根據(jù)實際業(yè)務(wù)進一步做假設(shè)，具體情況具體分析。
第四步：異常范圍定位后，要根據(jù)業(yè)務(wù)進一步做假設(shè)，實際具體情況具體分析。具體分析可以采用“內(nèi)部-外部”事件因素考慮。
?內(nèi)部-外部事件在一定時間內(nèi)同時發(fā)生可能很多種，主要關(guān)注數(shù)據(jù)指標(biāo)的起點、拐點、終點。
數(shù)據(jù)指標(biāo)起點：數(shù)據(jù)指標(biāo)剛下跌時，發(fā)生了什么事件；往往起點事件是問題發(fā)生的直接原因。
數(shù)據(jù)指標(biāo)拐點：在指標(biāo)持續(xù)下跌過程中，是否某個事件的出現(xiàn)，讓問題變得更嚴(yán)重，或者開始轉(zhuǎn)暖。拐點意味著，這是可以通過運營手段改善指標(biāo)的。
數(shù)據(jù)指標(biāo)終點：當(dāng)某個事件結(jié)束后，指標(biāo)恢復(fù)正常?；虍?dāng)開始某個事件后，指標(biāo)下跌結(jié)束。終點事件的兩種形態(tài)，代表著兩種改善指標(biāo)的方法：等問題自己過去，或者主動出擊解決問題
?內(nèi)部事件因素分為獲取用戶（渠道轉(zhuǎn)化率降低、渠道平臺的問題等）、滿足用戶需求（新功能變更等引起某類用戶不滿）、促活運營手段（簽到等提活手段沒達成目標(biāo)、產(chǎn)品自然使用周期低導(dǎo)致上次獲得的大量用戶短期內(nèi)不需要再使用等）、內(nèi)部功能和運營策略調(diào)整（產(chǎn)品、運營、技術(shù)在數(shù)據(jù)異常時間點附近做了什么策略調(diào)整）。
?外部事件因素采用PEST分析（宏觀經(jīng)濟環(huán)境分析），政治（政策影響）、經(jīng)濟（短期內(nèi)主要是競爭環(huán)境，如對競爭對手的活動）、社會（輿論壓力、用戶生活方式變化、消費心理變化、價值觀變化等偏好變化）、技術(shù)（創(chuàng)新解決方案的出現(xiàn)、分銷渠道變化等）。
我們遵循短期變化找內(nèi)因，長期異動找外因。在條件允許范圍內(nèi)，再結(jié)合自身業(yè)務(wù)經(jīng)驗確定幾個最可能的原因假設(shè)，給這些假設(shè)排數(shù)據(jù)驗證的優(yōu)先級，逐一排查，深入分析，比如本次指標(biāo)下跌是因為新功能不符合預(yù)期不給力、渠道投放力度不夠、競品太厲害、版本更新大bug、流失嚴(yán)重等。
還有其他常見因素，如下：
天氣異常（可能會導(dǎo)致一次波動）
···
第五步：預(yù)測未來是否還會下跌？應(yīng)該采取什么方式避免下跌？與業(yè)務(wù)溝通反饋分析結(jié)論，探討后續(xù)方案的執(zhí)行。再針對原因解決問題，制定優(yōu)化策略。最后，我們要預(yù)測影響到什么時間。并運營、產(chǎn)品溝通反饋分析結(jié)論，探討后續(xù)方案的執(zhí)行。
以上，就是梳理的“數(shù)據(jù)指標(biāo)出現(xiàn)異常波動時，該如何著手?jǐn)?shù)據(jù)異常分析？”的思路框架，現(xiàn)在總結(jié)一下。
第一步：確認數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計來源的準(zhǔn)確性
第二步：了解清楚數(shù)據(jù)指標(biāo)具體業(yè)務(wù)情況和異常情況
第三步：將數(shù)據(jù)指標(biāo)進行拆解。
第四步：異常范圍定位后，要根據(jù)業(yè)務(wù)進一步做假設(shè)，實際具體情況具體分析。
第五步：預(yù)測未來是否還會下跌？應(yīng)該采取什么方式避免下跌？與業(yè)務(wù)溝通反饋分析結(jié)論，探討后續(xù)方案的執(zhí)行。再針對原因解決問題，制定優(yōu)化策略。
總之，異常分析的本質(zhì)是因果分析。異常分析先是由結(jié)果（異常）找可能的原因，屬于歸納法，最后驗證可能的原因是由原因推結(jié)果，屬于演繹法，所以異常分析是歸納法與演繹法的綜合應(yīng)用。異常分析涉及問題分析、結(jié)構(gòu)分析、對比分析、假設(shè)分析等數(shù)據(jù)分析基本技能，這些都是數(shù)據(jù)分析能力的基本要求。
在實際業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)異常的影響原因可能是多方面的，有的時候也需要建立統(tǒng)計分析模型來做一些定量分析?？赡芤◣滋斓臅r間去不斷排查問題。
就需要我們在平時工作中多留意數(shù)據(jù)變化，隨著對業(yè)務(wù)的熟悉和數(shù)據(jù)敏感度的提升，針對數(shù)據(jù)異常分析我們也會越來越熟練，更快的找到問題所在。
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)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(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)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(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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