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一、波动分析基本点
(一)异常波动
波动是某业务指标,在已知原因 & 自然波动阈值内的上涨或下跌;异常波动是某业务指标,在超出自然波动阈值 上涨或下跌,且原因未知。
(二)解释三原则
1、一定要解释50%以上的波动原因(最好80%)
2、所有的维度拆分,都一定要落地到对应的可落地业务上
3、绝对指标拆分算占比;相对指标拆分算绝对指标的变化
(三)TODO:明确主体 + 确认是否异常 + 分析波动原因 + 输出波动结论 + 后续TODO
1、关于波动主体:业务 + 时间段 + 对比方式 + 定性的量化
如:DAU(业务) 昨日(时间段) 同比上周(对比方式)下降了5%(定性的量化)
2、关于波动是否异常:历史情况 + 波动阈值 + 初步判断
如:对比去年的趋势发现(历史情况),此次下降超过了历史波动阈值(3%)(波动阈值),推测由于 XX 原因引起(初步判断)
3、关于波动业务结论:数据结论+业务解释
如:拆分渠道后,我们发现,XX渠道DAU大幅减少,对整体DAU减少贡献XX%(数据结论);该情况和市场核对后,发现主要是由于XX渠道ROI太低,渠道侧减少该渠道的花费导致(业务解释)
(四)步骤拆分:流程check-维度拆解-业务追溯
二、案例:波动贡献度计算(能用加法,不用乘法与除法)
(一)加法型指标
昨日PV上涨50w,同比上涨50%,贡献度如何算?
(二)乘法型指标:昨日PV下降20%,贡献度如何算?(PV=DAU*渗透率*人均)
方法1-使用范围:整体流量(PV)变化不大,慎用
原理推导:
前提的隐性的假设条件△X△Y约等于0(映射到业务理解是整体指标变化不大)
△X△Y=△X+△Y:△PV=△DAU+△渗透率+△人均→相对diffPV=相对diffDAU+相对diff渗透率+相对diff人均
如果整体指标变化过大,反映到贡献度求和不在100左右,即用该方法不合理
方法2-使用范围:均可使用(推荐优先使用)(将乘法指标换算成加法指标推导)
步骤:取对数→算绝对diff(注意非相对)→贡献度→贡献度求和
(三)除法型指标
维度拆分(用户群体A+用户群体B+用户群体C)
问题:昨日CTR从1.5 下降到1.25 ,贡献度如何算?
1、仅考虑指标变化,不考虑PV变化的场景
2、考虑指标变化,也考虑PV变化的场景:点击次数变化+PV变化
3、考虑指标变化,也考虑占比变化的场景(全概率指标):指标变化+占比变化
全概率公式=sum(维度留存率*维度占比)
昨日留存率从46.5%下降到39.5%,贡献度如何算?
(四)贡献率计算总结
三、总结
卡方检验业务平稳期使用比较合理,若是上升期,并不一定合理