数据分析思维框架---认知决定差异

当发现近4天的订单量明显下滑；这就引起了产品经理的注意。

产品经理分析：是否有负面报道在被扩散，是否竞争对手在做活动，是否某商品缺货，价格异常，一通发问，并没有找到原因。

于是将其当作需求抛给了数据分析团队；

BI是这样做的：

数据验证：绘制近一周的订单折线图，发现的确有明显的下滑。
数据探索：

是不是新增用户过多导致的，绘制同期新增用户图，发现二者从图上看并没有相关关系
是不是日活过低导致的，绘制同期日活数据图，发现二者仍旧没有相关关系
问题基本定位在：转化出现了问题。

漏斗模型，按照产品路径统计各路径指标数据：计算各“口子”下的转化率，然后将时间范围扩大，绘制近一个月的各“口子”转化率折线图做对比，这样就可以看到各个环节同期转化率对比图。

这样就可以定位问题出现在哪个环节。

策略：调查客服看其是否有接到相关投诉；是否我们的某个功能出现代码bug，导致信息不能传递过去。

这是一个很简单的数据分析案例，正好用来讲清楚数据分析的一种框架。----金字塔分析法。由遇到问题不断下拆，排除，直至问题源头！

出现问题，产品经理分析内外环境，没有找到原因；----于是下拆到BI团队，BI就分析用户构成（拆分新老用户），日活用户，还是没有找到原因，于是做产品漏斗，定位问题---绝大多数APP的问题都出现在产品漏斗的某个环节出现bug。

通常的原因：产品运营，程序bug

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