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編輯導語：當你在進行一項產品設計時，數(shù)據(jù)突然產生波動了，你會怎么做？作者分享了自己是如何利用基尼系數(shù)進行數(shù)據(jù)波動自動歸因分析的方法，我們一起來看下吧。

日常工作中，數(shù)據(jù)同學經(jīng)常會被老板或業(yè)務問到“昨日XX指標波動50%，幫忙看下什么原因？”，也有上來直接來一句“今天數(shù)據(jù)是不是有問題??？”，數(shù)據(jù)同學心里一驚，“我X，是不是集群延遲了？難道昨天修改邏輯，改出Bug了嗎？”

于是先去找到指標對應的數(shù)據(jù)任務，排查數(shù)據(jù)加工流程有無異常，檢查了一遍任務運行正常，各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)無誤，松了一口氣。

開始分析波動原因，經(jīng)過多個維度的拆解分析后，發(fā)現(xiàn)南京下降影響最大，結合最新公布的疫情信息，回復老板/業(yè)務說，“昨日數(shù)據(jù)波動的主要原因是XXX，指標總體下降XX，其中南京下降XX，影響率XX”。一輪操作后，一上午過去了，既定的排期任務又要晚上加班搬磚了。

一、數(shù)據(jù)波動產生的原因

業(yè)務數(shù)據(jù)不可能一成不變，尤其是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務發(fā)展迅速，業(yè)務指標也會不斷變化。數(shù)據(jù)的波動主要體現(xiàn)和對比日期（同比、環(huán)比等）出現(xiàn)上升或下降。

DAU、訂單數(shù)、營收等經(jīng)營業(yè)績性指標重點關注下降，而退訂率、投訴率等服務性指標重點關注上升。當用戶反饋數(shù)據(jù)波動問題時，可以從以下幾個方面排查分析：

• 首先確認數(shù)據(jù)質量問題，數(shù)據(jù)在加工過程，由于源頭數(shù)據(jù)異常、任務依賴延遲(集群資源不足)、開發(fā)Bug等原因，導致的數(shù)據(jù)重復、延遲、異常值臟數(shù)據(jù)等，影響數(shù)據(jù)結果。
• 周期性波動，對于有周期屬性的業(yè)務，OTA旅游產品，景區(qū)門票周末、暑期、節(jié)假日是出行旺季，這些時段各項業(yè)務指標會較其他時段有明細的增幅。外賣業(yè)務，在母親節(jié)、情人節(jié)等節(jié)日，鮮花品類會暴漲。
• 市場環(huán)境影響，如突發(fā)政治政策，用戶信息安全監(jiān)控政策出臺后，一些赴美上市的出行、招聘等企業(yè)新用戶停止注冊，業(yè)務會出現(xiàn)大幅波動。
• 自然環(huán)境，如天氣，外賣業(yè)務白領區(qū)域來說，工作日遇到雨雪天氣，出門吃飯的人會大大減少，外賣訂單激增。
• 業(yè)務動作，如新版本發(fā)布、新的營銷活動上線等，五一期間，各家OTA公司上線機票盲盒活動，一時成為后疫情時代的爆款產品，帶來增量流量的提升。
• 競對出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務新入局者往往會在營銷、補貼等方面投入更多的資源，以跑馬圈地獲取用戶，對于忠誠度不高的趨利型用戶，會被直接轉移，百度、美團、餓了么外賣市場三足鼎立時，很多人同時裝三個App，哪個補貼多用哪個。
• 業(yè)務變化，產品調整帶來的統(tǒng)計邏輯的變更，例如App新版本上線后，流量入口的統(tǒng)計埋點方式發(fā)生的變化，業(yè)務產品未及時通知數(shù)據(jù)團隊，統(tǒng)計邏輯變更不及時，導致數(shù)據(jù)波動。

二、什么樣的數(shù)據(jù)波動才是異常？

異常的判斷需要結合業(yè)務的屬性、發(fā)展階段、指標特征、對比的周期綜合確定評價標準。首先是指標評價的依據(jù)，即憑什么說指標波動了，和歷史同期比通常的方式是對比分析（上一篇文章有詳細的同比、環(huán)比計算邏輯和常用場景）。

對于波動范圍，同是DAU指標，百萬級公司可能下降30%定為異常，而對于千萬級、億級的企業(yè)可能下降5%就需要分析下原因了。

因此，在數(shù)據(jù)產品設計時，需要對業(yè)務需求進行調研分析，確定指標異常的判斷標準。

三、數(shù)據(jù)產品異常歸因分析設計思路

1. 數(shù)據(jù)質量保證

數(shù)據(jù)波動時，很多業(yè)務第一反應是“數(shù)據(jù)準不準”，尤其是當數(shù)據(jù)質量問題比較頻繁時，會降低業(yè)務對數(shù)據(jù)產品的信任度。

數(shù)據(jù)質量可以說是數(shù)據(jù)產品的生命線，沒數(shù)據(jù)時，業(yè)務可以基于經(jīng)驗等多方考慮去決策，但如果數(shù)據(jù)質量有問題給業(yè)務帶來錯誤的決策引導，那就是好心辦壞事了。

因此，數(shù)據(jù)產品設計要考慮數(shù)據(jù)質量的把控，可以通過數(shù)據(jù)質量監(jiān)控報警日報每日巡檢指標涉及的任務運行情況、數(shù)據(jù)生產鏈路的表的質量情況（一致性、及時性、準確性、完整性監(jiān)控），當監(jiān)控體系覆蓋健全后，業(yè)務來質問數(shù)據(jù)問題時，就可以有底氣問業(yè)務上是否有什么動作。

當監(jiān)控發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質量異常時，數(shù)據(jù)人員第一時間進行問題排查和恢復處理，并且產品端通過調用質量監(jiān)控結果的接口數(shù)據(jù)，進行異常提醒，降低錯誤數(shù)據(jù)對業(yè)務決策的負面影響。

2. 指標異常規(guī)則的配置

數(shù)據(jù)質量保證沒問題后，第二步就是界定指標波動異常的標準了，一般有兩種方式，一是充分了解業(yè)務需求，將指標預警的規(guī)則，內嵌到產品實現(xiàn)邏輯中，好處是開發(fā)成本低，可以快速變現(xiàn)。

適合于規(guī)則變化不頻繁的場景，缺點是后期業(yè)務變化需要調整規(guī)則時，需要開發(fā)支持，且難以復用。第二種方式是建立統(tǒng)一的指標預警的配置化工具，業(yè)務可以按照自己需求場景設定預警的規(guī)則。

3. 利用基尼系數(shù)的思想實現(xiàn)異常歸因報告自動生成

確定數(shù)據(jù)質量準確無誤后，指標波動異常分析的一般流程是，先結合常見的幾種異常原因（業(yè)務動作、市場環(huán)境等）提出初步假設。然后是將指標按照支持的維度進行逐層拆解分析。

例如昨日大盤單量環(huán)比下降40%，先分平臺看，Android、ios、微信小程序各段環(huán)比是否有明顯的差異，即是各端均差不多幅度下降，還是某一端明顯下降。

分業(yè)務類型看，環(huán)比下降幅度Top的業(yè)務分別是團購、麗人、到店，單量下降對大盤整體的影響分別是10%，8%，5%等。最后確定指標拆解過程定位關鍵影響維度驗證假設，得出分析結論。

這個分析流程的核心思想是基于某一標準（指標）分析哪個維度、以及哪一維度枚舉值對總體的影響最大，這和經(jīng)濟學中用基尼系數(shù)（英文：Giniindex、GiniCoefficient）比較相似，基尼系數(shù)來作為衡量一個國家或地區(qū)居民收入差距的常用指標。

基尼系數(shù)取值區(qū)間為[0,1]。越接近0表明收入分配越是趨向平等，一般認為小于0.2時，居民收入過于平均，0.2-0.3之間時較為平均，0.3-0.4之間時比較合理，0.4-0.5時差距過大，大于0.5時差距懸殊。

因此，可以先通過計算各個維度下，每個維度枚舉值波動情況對大盤的影響，得到單一維度下，各個值的基尼系數(shù)（基尼系數(shù)的算法公式參考百度百科），得到哪些維度波動“不公平”，即差異比較大，由此可得影響總體波動的關鍵維度排名，然后再針對具體維度下的各個枚舉值，計算波動影響Top的值。

例如昨日訂單環(huán)比下降10%，降低數(shù)值為A，通過基尼系數(shù)得到城市維度下，基尼系數(shù)最高，0.7，可以確定城市維度存在明顯差異，每個城市環(huán)比下降值從高到低依次為，B1，B2……Bn，由此可自動生產歸因報告，即到訂單下降主要受到地區(qū)影響，分城市看大盤貢獻度Top3的城市為：上海B1/A，北京B2/A，南京B3/A。

4. 數(shù)據(jù)填報，實現(xiàn)信息共享

數(shù)據(jù)部門經(jīng)常遇到的痛點是很難第一時間獲得業(yè)務的信息，比如產品改版、活動上線等，往往是先看到數(shù)據(jù)波動，再去溝通確認業(yè)務動作。

因此，可以考慮基于數(shù)據(jù)填報的能力，當業(yè)務調整、或者外部經(jīng)濟、政治、競爭環(huán)境信息時，可以及時更新備注，作為日期維度表的補充，在產品端進行展示提醒。

四、小結

指標波動是數(shù)據(jù)工作中最常見的問題，高效的異常波動的歸因分析流程主要從以下幾個方面逐步完善：

• 建立完善的數(shù)據(jù)質量監(jiān)控體系，才有足夠的自信，確認不是數(shù)據(jù)問題
• 利用基尼系數(shù)分析或其他分析方法，產品化影響波動的關鍵維度以及影響率，可應用與定制化的可視化報表或自主分析BI工具中
• 了解波動的常見原因，將定量的數(shù)據(jù)分析結果與業(yè)務內外部的因素結合起來
• 建立便捷的信息共享通道，降低溝通成本

#專欄作家#

數(shù)據(jù)干飯人，微信號公眾號：數(shù)據(jù)干飯人，人人都是產品經(jīng)理專欄作家。專注數(shù)據(jù)中臺產品領域，覆蓋開發(fā)套件,數(shù)據(jù)資產與數(shù)據(jù)治理，BI與數(shù)據(jù)可視化，精準營銷平臺等數(shù)據(jù)產品。擅長大數(shù)據(jù)解決方案規(guī)劃與產品方案設計。

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