最近在一些数据分析的面试中，总会被问到某某日活突然下降了，该怎么分析的问题。由于之前没有接触过这方面，回答起来起来也是天马行空，脑洞大开，没有什么逻辑感，因此，在网上找了一些相关的回答对这类问题做一个总结。

参考资料如下：
产品日活DAU下降，我该如何着手分析？
如何分析产品日活用户数下降？

一、案例再现

面试官：你好，请问如果xx产品的日活突然下降，请问你会从哪些角度去分析呢？
我：嗯。。。。。。那个……嗯。。。。。。。可能有一些外部因素吧，导致日活下降了，再就是一些内部因素，巴拉巴拉。。。
面试官：好的，了解。
我：卒。。。

二、分析问题的思路

1.数据准确性

对于数据分析来说，所有步骤的第一步，都是先确定数据的准确性。有了准确的数据，才有可能继续分析问题。

先排除系统硬件有无异常(网络，服务器等等)，系统数据统计是否出了bug。

2.多维度拆分数据

这里可以想一下，我们打开一个产品，比如知乎，CSDN，B站等，需要经过哪些步骤。

首先：需要一个人，即用户相关的维度。
其次：需要产品，即产品相关的维度。
最后，需要将两者连接起来的渠道，即登录方式。

再从这三个大的维度下钻，分析更细致的原因，将维度进行二次拆分。

用户相关
1. 用户类型：新用户重点下拆渠道影响，日活下降是否由市场拉新缩减导致；老用户重点不回访，需同步或环比，判断有无周期性规律等；
2. 用户渠道：若产品存在APP端、PC端、小程序等，需分终端类型定位引起日活下降的主要终端；
3. 登录区域：如果在一些偏远地区，网络不稳定的情况下，会影响日活跃用户数。导致技术bug、登录不了。
登录方式
1. 登录平台：是否是手机系统出现了问题。比如ios或android，系统更新导致某某功能无法使用，或登录不上等；
2. 登录入口：这个不了解。
产品相关
1. 当前版本：用户对新版本不熟悉，操作不习惯，或版本更新不适应，会导致日活下降；老版本存在掉线，无更新内容来增加用户粘性，导致日活下降；
2. 时间维度：
  1. 产品时间拐点：产品的淡旺季，早晚用户活跃度，产品周期性等。还有迭代更新，起始运营活动，增减更替服务硬件等。与其它时期比较日活趋势（骤降/呈趋势下降），比如按照年/月来比对，是不是每年/月都会有突然下降。
  2. 环境时间拐点：同行竞品（上线/下线），恶意打压，热点事件，产品渠道被删减等。与其它类似的APP进行数据指标的对比。
3. 运营活动：可能受到关于该产品的某个运营活动影响，导致某类用户反感，日活降低。只要针对具体的用户来分析原因就可以，省掉了分析全量用户的庞大工作量。

计算影响系数：每一项数据都要和以往正常值做对比，算出影响系数。

影响系数=(今日量-昨日量)/(今日总量-昨日总量)。影响系数越大，说明这个维度就是主要的下降点。

今日量/昨日量是在数据按照上述维度拆分后得到的结果。

以上是几种常见的初步拆分维度，通过初步拆分，定位异常原因的大致范围。

3.假设原因

针对初步定位的影响范围，进行进一步的排查。分三个维度来做假设：产品、技术、运营。了解数据异常时间点附近做了什么产品、运营、技术侧调整。

综合考虑以往数据的异常原因，从产品、运营、技术侧进行调整。初步定位的影响范围最可能由什么原因造成，再结合自身业务经验确定几个最可能的原因假设，给这些假设排数据验证的优先级，逐一排查。

4.确定原因

逻辑上对于核心点在一个假设得到验证后，在这个假设为真的基础上，进行更细维度的数据拆分。即当猜测是某种原因造成数据异常时，只要找到该原因所代表的细分对立面做对比，就可以证明或证伪我们的猜测，直到最后找到真正原因。

三、案例分析

注：以下内容来自产品日活DAU下降，我该如何着手分析？中的案例分析。

首先我们拆分新老用户活跃量，如下图（老用户左轴、新用户右轴）：

发现老用户日活较平稳，但是新用户自6月13日下降严重，于是计算新老用户影响系数：

老用户影响系数=(77.89-78)/(78.8-79.5)=0.16

新用户影响系数=(0.98-1.5)/(78.8-79.5)=0.84

新用户影响系数0.84，说明DAU下降是出在新用户身上，明确范围后进一部细分，新用户由什么构成？

新用户=渠道1+渠道2+渠道3+其他渠道 ，于是我们把新用户日活按渠道进行拆分：

通过渠道拆分，我们发现渠道3自6月13日起新用户下降严重，于是我们把问题定位在渠道3，应该是渠道3的渠道效果发生问题。联系渠道3的负责人一起定位具体原因，渠道线索量降低？渠道转化率降低？渠道平台的问题？找出原因后，再针对原因解决问题，制定渠道优化策略。

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