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1、某APP 7月份DAU比同年5月份上涨了10%，作为数据分析师，你会从哪些方面分析DAU增长的原因？ 请列举至少两种以上拆分思路。
step1：确定数据是否存在异常：基于历史数据，利用移动平均等预测方法，预测7月DAU数值，与2-3倍标准差做对比，判断实际数值是否处于正常范围。（也就是判断DAU上涨10%这是一个趋势，还是一个问题，是长期因素导致的，还是短期内社会事件等因素导致的。）
step2：拆分数据维度：人群拆分、渠道拆分、地理拆分、内外部拆分（拆分的核心是找出哪些影响因素导致了数值的异常，从各个维度判断是整体因素还是某类因素）。
① 人群拆分：新老用户维度、性别维度、年龄维度、职业维度等等。
② 渠道拆分：从新用户的的引入渠道、APP的跳转入/跳转出渠道、分享渠道、付费渠道等。
③ 地理拆分：从地区、城市、线级等粒度，拆分数据，分析DAU增长点是发生在某类城市、还是整体市场的变化。如果是在某个或某类城市的变化，则进一步分析其DAU增长原因。同时对比其渗透率与DAU变化较小的城市渗透率，判断这类城市的变化对整体DAU变化的影响程度。
④ 内外部拆分：内部主要指产品本身的改动点是否获得用户认可，包括产品模块的改动、产品运营策略的改动，可通过A/B Test、用户调研等方式进行检验。 外部可以从市场趋势、市场竞争、外部舆论、社会事件、节假日、PEST模型等因素考虑，可利用舆论热度、关键词搜索量、ADX等指标衡量趋势类因素，也可从分隔市场角度解释市场竞争因素（在固定容量的市场环境中，一些产品的倒下或爆红，将导致用户量的集中和分散）。
step3/4/5/6/7/8/9：具体维度考察技术、产品、运营，进一步细化DAU增长原因，分析问题，预测8月趋势变化，并为后续运营策略提优化建议。
2、你发现你负责的产品有用户在褥羊毛，你如何通过数据分析方法揪出这群羊毛党，将漏洞补上？
step1：定义薅羊毛行为：包括羊毛指什么，薅羊毛的手段、薅羊毛的性质，大体可分为两类：
① 利用活动规则而行使的正常捡漏行为：通俗来说就是在活动期间，利用活动规则，使用消费券、优惠券、免费券等，导致支付金额较少，低变现转化的行为。
例如1：瑞辛咖啡的邀请新人得免费咖啡券，羊毛党邀请不喝咖啡的长辈，免费得2张咖啡券。
例如2：阴阳师分享得蓝票，羊毛党分享在朋友圈仅自己可见，或分享给文件传输助手等。
② 利用漏洞，运动专业技术批量性操作的作弊手段、或针对平台Bug 而行使的恶性捡漏行为。
例如1：ofo单车众骑活动中，利用虚拟GPS作弊领取红包的行为.
例如2：拼多多后台Bug领取百元红包的行为等。
（也可以从薅羊毛的方法上对羊毛党进行分类：刷单刷票类、任务类、黄牛类、黑客类、漏斗研究类）
step2：定义清楚薅羊毛的行为类别后，确定具体的羊毛量，即金额、补贴等可量化的指标（部分活动的发起不仅是为了拉新，也为了促活，因此一定范围内的羊毛是正常的，所以需要明确具体的羊毛量，防止将过多正常用户被纳入羊毛党）。
step3：利用sql或python，从数据库中定位相应用户账号。
step4：分析用户行为数据的共性与特征，明确产出羊毛的途径，与行为路径。
step5：补漏从开源、节流、数据监控三个方面展开：
开源填补：对恶性刷单用户进行惩罚（例如：押金不退），对于交易金额较少或仅活动交易的用户，在产品推荐机制上，增加低价产品的曝光率，将这类用户的共性，加入下次产品活动的规则考量。
节流控制：对于恶性薅羊毛行为，设置薅羊毛警告（例如：刷单用户一经举报合适，取消活动资格，押金不退等手段），对于大批量用户可以通过技术手段实现控制（例如：验证码、IP等）。此外，可从用户、设备、渠道、补贴上限、活动时间、获利门槛等角度对产品活动设置限制（例如：实名认证、信用分、设备参与次数、红包上限等）。
数据监控：对突增的数据进行跟踪（如用户量、交易额），对关键用户的数据（也就是对整体数据影响较大的用户数据）进行检查，通过实时在线的手段，来检查风险，并作出相应的风险处理，控制整体产品活动效果。
3、用户分析是电商数据分析中重要的模块，在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上，进行全生命周期的运营管理（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚），请尝试回答以下3个问题：
问题一：用户第一单购买的行为往往反映了用户对平台的信任度和消费能力。现在数据库中有一张用户交易表order，其中有userid（用户ID）、amount（消费金额）、paytime（支付时间），请写出对应的SQL语句，查出每个用户第一单的消费金额。
select userid, amount from(select userid, amount, min(payment) from order group by userid);
问题二：当你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌（超30%），你会如何去探查背后的原因？请描述你的思路和其中涉及的关键指标
step1：从长期/短期角度考虑，支付率的下降是否存在问题。长期角度从既往数据出发，对本月数据做预测，以2-3个标准差范围衡量数据的下降是长期趋势，还是短期问题。如果是短期问题，那么考虑是否是近期的社会事件、上月是否存在特殊促销活动、是否存在疫情等外部情况导致的全面范围影响。
step2：明确“支付用户数=浏览用户数*支付率”，就可进一步从浏览用户数、支付率维度，观察影响因子的变化，确定是浏览用户数下降导致，还是支付率下降导致。
step3：拆分维度：从新老用户维度（新增客户数、留存率、复购率等）、生命周期维度（新用户增量、活跃用户数量、留存用户数量、支付用户数量）、人口统计学维度（性别、年龄、职业等）、用户群体（RFM模型用户分层）、渠道（拉新、付费、推荐等）、地域（区域、城市、线级等）、内外部（产品策略、市场趋势、竞品）等因素进一步细化假设，找出相关用户群体，以及相关衡量指标，进一步分析支付用户数下降的原因。
step4：回归分析与预测：根据上述分析结果，对影响因子建立预测模型，预估下跌趋势的持续状态以及跌幅程度。
step5：风险与损失评估：评估支付用户数的下降对核心KPI（商品总营收）的影响程度。
step6：根据业务分析、预测以及风险评估结果，制定下一步运营策略。
问题三：为了更好的理解用户，我们通常会基于用户的特征对用户进行分类，便于更加精细化的理解用户，设计产品和运营玩法，请你设计对应的聚类方法，包括重点的用户特征的选择及聚类算法并说明其基本原理和步骤
用户特征选择：人口统计学特征（包括性别、年龄、地域、薪资、家庭成员）、用户分层特征（最近一次消费时间、消费金额、消费频率）、购买物品类别
聚类方法：Kmeans聚类算法，处理连续且数据量较大的数据。
基本原理：通过特征分析对用户进行分类，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
step1：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心:；
step2：计算每个对象与各种子聚类中心间的欧式距离，把每个对象分配给他最近的聚类中心。
step3：一旦全部对象被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算，重新分配。依次循环，直到聚类中心点不再改变时循环结束。
4、某款游戏10月份收入比同年9月份下降了20%，作为数据分析师，你会从哪些方面分析收入下降原因？（列举至少2种以上拆分思路，并写清楚每种思路下对应的数据指标）
step1：基于既往数据，判断10月份的收入下降是否是一个问题。确认数据的真实性，存在下降异常后，拆分数据维度。（注意，由于是环比下降，需考察上月及下月是否存在促销。）
step2：
思路一：用户维度拆分，明确收入计算公式，从新老维度、分层维度，对相关指标进一步分析
收入 = 用户数 * 人均消费金额（ARPU）
= 用户数 * 人均消费次数 * 单均消费金额
= 用户数 * 付费用户比率（PUR） * 付费用户人均消费金额（ARPPU）
= 用户数 * 活跃用户比率 * 活跃用户付费比率 * 付费用户人均消费金额（ARPPU）
❤ 新老用户维度：收入 = 新用户数*新用户付费比率*新付费用户人均消费金额 + 老用户数*老用户活跃用户比率*老用户活跃用户付费比率*老用户付费用户人均消费金额。基于上述公式，对新老用户的用户行为进行研究，从新老用户数、活跃比率、消费比率、人均消费金额、付费用户人均消费金额等角度分析收入下降的原因。
❤ 用户分层维度：基于RFM模型（最近一次消费时间、消费频率、消费金额），结合游戏相关指标（包括：用户等级、钻级、游戏时长等），对用户进行分层处理。针对每类用户群体，进一步研究用户行为（包括每类用户群体的用户数、活跃比率、消费比率、人均消费金额等）。
❤ 用户转化维度：基于AARRR模型，对各阶段相关的用户数据指标进行同比、环比的分析：
① 用户获取：渠道曝光量、渠道转化率、ROI、获客成本
② 用户活跃：活跃用户数、用户访问时长、平均访问次数、新老客占比
③ 用户留存：次日留存率、7日留存率、15日留存率、30日留存率
④ 营收：订单量、订单金额、付费用户占比、活跃用户的平均消费金额、付费用户的平均消费金额、人均消费金额、用户生命价值（LTV）
⑤ 传播：平均用户分享率、老带新平均新量、活动曝光量
思路二：内外部维度拆分，从产品内部变化，与外部市场情况，分析影响整体收入的因素
❤ 内部模块维度：考察游戏各个模块的收入情况（总收入=所有模块收入之和）
将各模块收入同比、环比情况，与整体收入的同比、环比情况做对比，考察收入的下降是整体趋势，还是单个、或某几个模块的收入下降导致。
如果是各模块与整体下降情况都呈现较为一致，且无单个模块下降或增长异常，通关人数占比处于正常水平，说明下降的原因主要是外部因素导致。
如果出现某个或某几个模块数据异常，则针对这类模块进一步从产品、运营、技术维度分析：
① 产品角度：产品模块是否版本更新、是否存在模块玩法封顶、上新需求是否急切等。
② 运营角度：折扣优惠额度、促销活动次数、推广渠道、各模块的DAU、MAU、游戏时长、付费用户数、平均付费金额等，考察渠道、内容、促销、推广等运营模式是否存在异常。
③ 技术数角度：检验是否存在Bug、不流畅、质量下降等情况。
同时，针对出现异常的模块，要注意倾听用户的声音，收集评论与舆论等信息，做用户调研，为下一步的优化策略提供用户需求基础。
❤ 外部环境维度分析：基于PEST模型，对比事件前后，用户数、年龄、下载次数、消费金额等数据的变化，考察外部环境变化对收入产生的影响。
政策因素（例如禁止18岁以下儿童使用）、市场趋势（手游&端游占比趋势，团竞、休闲等游戏类型的占比趋势）、竞品因素（竞品下载次数、热度数据）、节日及社会舆论热点（寒暑假、高考中考、游戏沉迷等负面舆论）。对比事件前后，各年龄层比率的变化，对比总收入变化。
5、用户分析是电商数据分析中重要的模块，在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上，进行全生命周期的运营管理（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚），请尝试回答以下3个问题：
问题一：现在数据库中有一张用户交易表order，其中有userid（用户ID）、orderid（订单ID）、amount（订单金额）、paytime（支付时间），请写出对应的SQL语句，查出每个月的新客数（新客指在严选首次支付的用户），当月有复购的新客数，新客当月复购率（公式=当月有复购的新客数/月总新客数）。
① 查询每个月的新客数：
step1：将时间格式的payment，转化为年-月格式，新增列 ym
ALTER TABLE order ADD COLUMN ym VARCHAR(255) NOT NULL;
UPDATE order SET ym=DATE_FORMAT(paytime, '%Y-%m');
step 2：创建新客户userid和第一次的支付时间的视图，方便后续调用：
CREATE VIEW t1 AS
SELECT userid, MIN(paytime), ym FROM order_t GROUP BY userid ;
step 3：查询每个月的新客户数：
SELECT ym AS 年月名称, COUNT(userid) AS 新客户数
FROM t1 GROUP BY ym;
② 查询当月有复购的新客户数：
step1：查询每个月新客户的购买数量
CREATE VIEW t2 AS
SELECT t0.userid AS 用户编号, COUNT(t0.userid) AS 购买次数, t0.ym AS 年月名称
FROM order_t AS t0, t1
WHERE t0.userid = t1.userid AND t0.ym = t1.ym
GROUP BY t0.userid;
step 2：筛选每个月新客户购买数量大于1次的客户及客户数
CREATE VIEW t3 AS
SELECT 年月名称, COUNT(用户编号) AS 复购新用户数 FROM t2
WHERE 购买次数 > 1 GROUP BY 年月名称;
SELECT * FROM t3;
③ 新客当月复购率
SELECT t2.`年月名称`, t3.复购新用户数/COUNT(t2.`用户编号`) AS 新客当月复购率
FROM t2, t3 WHERE t2.`年月名称`=t3.`年月名称` GROUP BY t2.`年月名称`;
问题二：当你发现最近一周APP端新访用户当天转化率（公式=新访当天支付人数/新访用户数，新访是指首次访问严选APP的设备）环比最近4周日均转化率大幅下跌（超30%），你会如何去探查背后的原因？请描述你的思路和其中涉及的关键指标
step 1：判断数据真实性，由于环比最近4周日均转化率下跌，可初步排除趋势类因素
step 2：拆分数据维度，并观察各维度下新访当天支付人数、当天新访用户数的环比情况：
人口统计维度：年龄、性别、职业、薪资等
地理位置维度：区域、城市、线级
渠道维度：引流渠道、支付渠道、分享渠道、渠道曝光率
内外部因素：市场趋势、竞品数据、促销活动、社会热点、舆论、节假日等维度
当定位到异常数据后，可进一步细化假设，从产品、运营、技术等角度，考察具体转化率下降的原因。例如：产品的更新是否不符合用户需求、运营活动是否吸引力较小、支付渠道是否存在问题。
再如：若发现渠道数据异常，则探究该渠道的投放素材、运营策略是否存在问题。以及产品策略是否存在调整，调整后的产品策略是否与该渠道用户需求不符。如果是个别渠道的新访客增多，那么说明该渠道的前期运营还不错，但该渠道获得的用户价值可能不高，或者该渠道对用户的推荐可能不够准确，导致用户的转化率低。
可针对异常数据，进一步从用户行为数据（对各功能模块的使用情况、浏览-收藏-加购-购买的漏斗模型等）进一步观察用户在哪些功能模块停留时长较短、退出路径等，分析该类渠道用户的真实需求，进而优化算法推荐等，或调整渠道策略，以提高转化率。
问题三：在进行用户运营之前，我们通常会对用户进行分层，针对不同类型用户实施差异化的运营策略和资源投入，请你帮助设计严选用户分层的方案，包括关键特征的选择，分层的方法，如涉及模型/算法，请说明选择的算法类型、基本原理和步骤
step 1：明确用户分层的目的
针对用户全生命周期（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚）实施差异化的运营管理和资源投入，也就是更关注用户生命周期与各阶段的用户价值。
step 2：选择关键特征
用户属性：获客渠道、城市、家庭、薪资、职业、信息完善度、支付方式种数（忠诚度）
用户价值：最近一次消费、消费频率、消费金额、会员状态
用户活跃度：注册时间、距离最近一次活跃天数、活跃频率、使用时长
而后利用统计分析技术（例如相关性分析），结合转化率情况，对上述各特征进行相关性检验，而后选取相关程度较高的指标，进行下一步的分层设计。
而后利用K-means聚类算法，针对上述筛选后连续且数据量较大的指标，对应其转化率情况，各计算3-5个聚类中心，构建每个指标的层次维度，结合分类性指标，构建最终的关键特征群。
step 3：设计用户分层方案
首先，从业务层面对各指标对整体结果的影响权重进行打分；
而后，基于K-means聚类结果，对每个指标的子维度权重进行打分；
最后，参考RFM模型思路，对用户属性、用户价值、用户活跃度构建融合模型
（以下权重占比以及评分范围，未经检验，仅用作示例）
算法解释与说明：
① 相关性分析：指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关系数 r = （x和y的协方差）/（x的标准差 * y的标准差），相关系数 r 的正负表示相关性方向，其大小表示相关性程度。
② K-means 聚类算法：适合处理连续且数据量较大的数据。通过特征分析对指标进行分类，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
实现步骤：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心:；计算每个对象与各种子聚类中心间的欧式距离，把每个对象分配给他最近的聚类中心。一旦全部对象被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算，重新分配。依次循环，直到聚类中心点不再改变时循环结束。
③ 融合模型：建立母维度，并赋予每个维度各自权重占比。而后拆分各个母维度，并对其子维度进行范围划定（基于上述K-means聚类结果），对各子维度赋予各自权重占比，基于子母维度的得分情况，绘制融合模型，实现多维度的用户分层。
以上仅代表个人看法，对于算法模型在运营维度的逻辑性、以及在数据维度的可操作性，还有待实际验证。欢迎各位留言交流探讨~~
