本文主要是介绍学习数分--简单案例1，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
业务背景：某服务类app，近期发现日新增用户数下滑明显。
具体描述：假设公司产品（一款本地服务类app），近期发现日新增用户数下滑明显。老板要求你分析：数据异动的原因是什么？
#最开始你只有“问题”sheet中的数据。其他数据是随着分析深入，和业务部门沟通获取的。#
1、解决问题的思路：明确问题--分析原因--提出建议
（1）将数据简单转化为图型（如下图），观察；
明显12.10-12.13日数据有一个明显的下降，再从同比和环比的角度来分析下问题；
什么是同比？什么是环比？
- 同比：通俗地讲为，今年的第n月与去年的第n月比；
- 环比：通俗地讲讲，与上期的比较，例2023年7月份与2023年6月份相比较称其为环比。
先获取到问题数据上个月的数据以及去年同阶段的数据；再次通过数据透视表直观的对比如下图：
a.同比结果：
b.环比结果：
从给出的用户数据来看，明显从12.10-12.14时间段，新增用户数明显降低。所以问题已明确：12.10-12.14时间段，新增用户数降低。
2、分析原因
常见的分析方法包括：多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。
本例中使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解，将一个复杂问题细化成各个子问题；再对拆解的每个部分，使用“假设检验”找到哪里出了问题。
（1）从数据属性分析：用户的性别、用户的年龄、新用户渠道、用户所在城市；从这四个维度下手分析；
对各个维度的进行问题假设如下
需要跟业务部门沟通，获取到相关数据。
- 假设是性别原因导致的新增用户下降，根据如图统计结果显示
从圆环图中看出，两个日期阶段男女比例没有明显变化，都是50%左右。因此假设1不成立。
- 假设是年龄原因导致的新用户数下降。
需要收集数据下降前后（12月10之前和之后）的年龄比例数据，进行论证。
3得出结论：
从折线图对比看出，12/10- 12/13的组别中（橙色折线），23及以下的新增用户占比明显更少。因此假设2成立，23及以下年龄段出现异常。
- 假设是城市原因导致的新增用户数下滑
由图可见，两个指标在不同城市的占比基本相同。
- 假设是渠道原因导致的新增用户下滑，复制数据表，调整字段生成图：
从折线图对比看出，12/10- 12/13的组别中（橙色线条），抖音推广页的新增用户占比明显更少。因此假设4成立，抖音推广页出现了问题。
- 总结上述四种假设
补充假设- 漏斗分析方法：从业务流程出发防止遗漏问题
用户成为新增用户前，要经历渠道曝光- 点击- 下载- 注册的漏斗阶段。因此需要补充分析，是否某个漏斗阶段出现问题，导致新增用户减少。
和业务部门沟通获取12/10- 12/13的用户点击率、下载率和注册率数据。
做图表，发现12/10-12/13注册率是下降的；而其他两个指标无明显变动；因此补充假设成立，注册率明显下滑。
最终结论：
23岁以下用户减少；抖音新增渠道用户较少；业务流程节点-注册率偏低
提出建议：
- 调研23岁一下用户喜欢的模板和内容；增加设计风格；
- 抖音素材轮换；A/B测试效果更好的素材；
- 用户调研，不喜欢产品风格？板块不满足预期？/注册流程太复杂？无新手引导？
拓展-数据透视表小tips：
1、选中要做数据透视表的数据；然后点击‘插入-数据透视表’
2、为了数据的直观，可以选择‘数据透视图’或者
3、让数据表'动起来'，切片器
那么，如何做到单切片器控制多个数据透视图，以便方便查看数据呢
4、当多折线图，数值差距太大，可以选择次坐标轴折线图。
5、什么场景需求适用什么表（本图为网上收集，如有侵权，私聊删除）
这篇关于学习数分--简单案例1的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
