预约成功
有时候从总量的角度是无法洞察出一些问题的。比如在某段时间内，下载量出现了下跌，我们需要去找到这个当中问题出现在哪里。从总量的角度看，安卓的渠道要比IOS的总量大很多，这并不能说明问题。那么我们首先需要将时间的纬度引入到当中，将这几个月纬度的数据进行对比，一定可以看到在安卓当中有一个月份的数值相比其他较低。然后我们再去看这个月份的情况。一般情况下，在找到这个异常会先从渠道的角度去分析，查看是哪个渠道发生了异常的现象。在针对性的去对渠道进行优化。
然后我们还可以从版本的角度去进行数据异常的分析方法，去查看最近近期是否有新版本的更新，如果有新版本的更新，是否设置了新的功能出现了BUG等问题无法解决，导致了用户出现卸载应用的情况。当然这些角度都要加入时间的纬度去判断。
另外，数据异常的分析方法也不一定是坏事情。比如在分析用户行为的过程中，如果发现了某些类别的用户的关键指标表现良好，那么就一定要分析为什么这些用户的数据表现为什么十分良好，这也是增长黑客的分析思路。比如在facebook早期发现，如果一名用户在刚使用产品的早期可以快速添加10明好友以上的用户，这类的用户的活跃程度就明显高于其他的用户。在比如airbnb在早期发现那些放置的照片十分精美的住家的出租率较好，发现了这个特性后，内部产品技术团队又进行了一次AB测试，发现果然是存在这样的优化点。
所以在早期一个关键的指标就是如何能快速提高用户添加其他好友的数量。这里需要我们从底层数据分析当中要注意对用户进行分层的处理，从不同的纬度分层找到数据异常的族群，找到共性，归纳表现良好的用户的共性，然后将其作为优化的指标进行优化。
以上就是有关于数据异常的分析方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
