指标异动分析

What

业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”，因此日常数据分析80%总是在围绕指标异动做分析，进行原因定位，常见的指标异动分析例如GMV、DAU等为何下降？

Why

指标异动分析有利于为业务方建立业务抓手，及时定位业务异常原因，进而制定相应的运营调整策略，保障业务正常稳定发展

How

1、明确异常指标波动标准（净值 百分比）

业务指标会随着内外部环境变动而不断变化，数据的波动主要体现在变动日期与基准日期的对比（同环比）出现上升或下降。指标波动通常分为周期性波动、突发性波动、持续性波动。

周期性变动：
与业务周期属性相关，比如旅游产品，周末、节假日等时间段与平常工作日期会形成规律性的周期波动。
突发性波动：
因内外部环境突发事件造成的指标大幅波动，比如微博的舆论事件对应的转发量等；
持续性波动：
因业务本身问题或生命周期趋势引起的持续性波动，比如已经过了热销爆款的产品，将会随着生命周期的发展，销售额逐步下降直至完全退出市场。

异常的判断需要结合业务的属性、发展阶段、指标特征、对比的周期综合确定评价标准。首先是指标评价的依据，即凭什么说指标波动了，和历史同期比通常的方式是对比分析波动幅度的大小，可以是百分比或者绝对量，异常指标波动阈值要以来实际业务场景来定。

2、确认是否数据质量问题（质检报告）
数据质量是数据分析的前提条件，在着手分析之前，一定要先确认数据的准确性，数据质量可以说是数据产品的生命线，没数据时，业务可以基于经验等多方考