作为一名业务部门的数据分析师，我经常面临的是对异常数据的分析。
当老板询问最近一周GMV下降的原因时，许多人可能会立刻开始从各个维度进行拆分探究。这种做法有时可能让人无所适从。那么，我们该如何有条不紊地进行分析呢？
我们需要运用描述性和对比分析法。通过描述具体的GMV数值变化，以及运用趋势和对比的方法，我们可以更准确地判断异常情况是否真实存在，而不仅仅是一时的波动。这就像侦探在探案时，首先需要了解并收集案发现场的基础信息。
在对异常有了初步认知后，我们需要采用细分思维，逐步剖析问题的本质。细分的方法多种多样，我将之归纳为三大类，并在分析具体问题时可能会结合使用。
首先是结构细分法。这包括按事物的性质、特征进行分组，如事物的结构、产线的区分、区域的划分以及渠道的差异等。我们可以借鉴杜邦分析法，将企业绩效指标分解为多个财务指标的比值或乘积，从而更深入地了解各个部分对整体GMV下降的贡献程度。
接下来是时间维度下的细分。我们可以按年、月、周、日等不同时间颗粒度来观察异常是否集中在某一时段。漏斗分析法也是互联网行为分析中常用的方法，通过分析用户从潜在用户到最终用户的转化过程，我们可以评估整个流程的合理性和优化空间。