对数据进行监控，分析异常数据，是数据分析常见的工作内容。但这个需求看似简单，监测识别起来却没那么简单。哪些异动是属于正常的数据波动，哪些又是不正常的？
随着数据分析岗位招聘越来越内卷，问“你用过/建过什么模型”的也越来越多。这个问题很容易给人“面试造航母，工作拧螺丝”的感觉。实际工作中，真的要搞那么多模型？？？
搞得很多同学在疑惑：
“对数据进行监控，分析指标异动原因”是数据分析常见工作内容。这个需求看似简单，可实际做起来却让很多同学很困惑：到底指标波动多大算大？为啥有时候看起来没多大波动，业务却很紧张问原因，有时候波动很大业务又不着急呢？
想正确解题，关键在于：不能就数论数，得读懂数据波动背后的业务含义。这样才能知道：哪些是真正的异动，哪些是正常波动。
一、看似异常的正常波动
有三类波动，是典型的看似异常，实则正常：
业务指标季节性波动业务指标生命周期变化业务主动行为引发变化
因此，在做异常波动识别之前，应该主动对业务指标历史走势进行分析，发现其中季节规律/生命周期趋势，分析业务动作对指标的影响，这样才能建立起基础判断标准，避免犯诸如低级错误（如下图同学们只需按时到指定考点考试就可以了！昨天广东省教育考试院官宣自考延期，本来节奏都在掌控之中，现在顿感有点“乱”。其实，这几年各大考的节奏都会或多或少地发生变化，关键要看我们自己能不能稳得住，能不能随势而动，能不能及时调整求职策略。面对今年自考延期的情况，我们需要做哪些调整呢？我们应该如何应对延期呢？）：
真正要关注的，是长期、持续性、违背发展常规走势的变化。这些情况常常意味着业务出了问题，需要深入追查（如下图）。
二、即使很小，也要关注的波动
典型的，比如对收入/成本两个关键指标的异动。收入/成本是大部分企业的KPI指标。增收减支是企业核心任务，因此这俩指标都有具体到月/周/日的明确要求。哪怕波动很小，也得追查，这样才能让业务安心。
比如今日销售收入KPI：1000万，实际完成990万，那就肯定是异动了，没得跑。至于少的10万去了哪？可以按销售渠道做拆解，找到问题源头（如下图）。
短期内的KPI异动，都能解释为：“业务没发挥高等教育自学考试本科毕业生向主考学校申请学士学位须具备以下三个条件：1.已通过毕业论文答辩，符合本科段(或独立本科段)毕业条件;2.已通过所在地考办办理毕业手续;3.符合主考学校学位管理部门规定的有关申请条件(根据主考学校要求而定)。好”，但是如果某个连续数周表现不佳，则可能存在业务能力不行/方法不对等等深入问题，需要做进一步追查。
隐藏问题1：ROI异动
收入/成本指标是可以连起来看的，这时候会有更多发现。因为理论上，有成本投入，才有收入产生，收入/成本应该按一定比例，同步发生才对。
如果两个指标的关系发生错位，就很有可能存在异常，比如：
投入持续增长，收入不见涨……投入没有到位，收入还在涨！
这都是问题。
这些时候，典型的表现就是业务的ROI异常，要么异常高，要么异常低。这时候都得查原因。ROI异常低意味着需要做优化，提升业务表现。ROI异常高则说明有猫腻，常常和业务贪污浪费有关系。
注意！这种问题经常被数据分析师忽视，却容易被财务/管理层发现。因为做监控报表的时候，经常是收入/成本分开做，成本分类又是按财务科目，数据分析师看不懂。所以做监控报表时，尽可能把收入/成本KPI做在一起，更容易得出结论。
隐藏问题2：趋势异动
有时候并不是KPI没达标，而是指标走势不对！比如：
虽然销售暂时达标，但成本越来越高。明明之前走势良好，最近突然变差。收入增长越来越慢，眼看临近拐点。
按照工作人员的提示进行缴费，得到打印的考试通知单，通知单上有考试日期、考场和座位号。4.在考办规定的时间领取新制作出的准考证。?PART6报名需要什么资料？首次参加自学考试报名者，必须持本人《民民身份证》或相关证件（注：遗失《居民身份证》的，须由公安户籍部门出具身份证号码；现役军人、武警须持军官证或士兵证、警官证；未成年人须提供户口簿）。这些时候都会引发管理层、业务方的焦虑，从而判定为“异动”，然后要求深入分析。
这里，有些异动是业务闯的祸，比如下图这种月底突然踩刹车的走势，很多依靠业务员销售的公司都有，这就是销售们眼看业绩要完成了，故意推迟报单，藏业绩的行为。这种事做多了会让商品备货、绩效核算、成本控制、经营分析都出现偏差，肯定要查。
有些则涉及深层问题，比如：
产品生命周期到头了潜在目标用户耗尽了营销刺激让人疲倦了
这些一边表现为持续衰退的曲线，一旦看到衰退迹象，就得提前向业务方拉警报。因为这些长期趋势，往往需要配合测试来确认，处理难度也很大。真等问题发生，可能已经来不及处理了。
隐藏问题3：过程异动
有很多指标变化是来自过程指标，比如曝光量、用户登录数量、某个业务访问量等等。这些指标是KPI指标的过程指标，因此一旦发生异动，有可能影响KPI结果。因此会引起人们注意。
第一种：同涨同跌。这是最好理解的，比如流量小了，收入应声而降。这种问题可以直接用数据观察出来，是很容易发现的。要注意的是，如果涨跌不同步，比如流量上升30%，转化才上升10%，那么很有可能意味着选择标准：符合职业规划、对工作内容有所助益、实用性强专业推荐：工商企业管理、行政管理、会计、计算机类专业（具体要由考生自主分析选择）会计专业不多说，就业行业广，前景稳定；计算机类型专业，IT行业的高薪是有目共睹的，但想从事IT行业，往往是需要相关专业的背景。有大量低质量流量进来，而低质量流量又经常和业务贪污浪费相关，因此涨跌不同步也算异常，需要额外关注。
第二种：有涨有跌。比如虽然我的流量变小了，但是转化率却提升了，总收入目标还是达成的。这种情况算不算异常？当然算。因为这种变化，很有可能意味着：用户需求的转移，渠道特征的改变，产品吸引力变化等等深层次问题。而且想确认深层次问题，都得复杂的分析。因此一旦发现这种变化，一定要及时提醒业务方，发起深入分析。
第三种：结构转化。比如我有3个渠道ABC，之前依赖A，现在A越来越少，C越来越多。这种情况算不算异常？当然算。因为业务实际已经和预算发生背离。这时候得考虑是否这代表了长期趋势，要不要调预算。这又是复杂问题。发现此类迹象以后，一定要提醒业务方，发起深入分析。
隐藏问题4：关联异动
关联异动，指发生问题的指标和主要KPI指标没有直接关系，但是在业务上有关联。导致业务方很紧张。比如舆情，领导早上起来看到一条热门视频怒喷我司产品，那心情肯定好不到哪里去，就会问：“是否有异常！”这时候哪怕KPI指标没问题，领导还是会担心。因此需要结合内部数据来解读（如下图）。
注意！关联异动也有可能是：“我期望的好事没发生”。比如我组织运营人员搞一场培训，到场率90%，培训完了考试平均90分/100分。于是我大喜过望，觉得下个月活动肯定出彩。结果做完了并没有啥差异。看到这场面，我也会纳闷：“啥情况？！”同样会问：“会不会有什么异常呀！”
因此，当遇到管理层/业务方问：“是不是有异常？”的时候，请一定让他们把“什么叫正常”讲清楚！这样才能真正知道他们关心的问题，才能对症下药。
小结
想做准确识别业务异常，需要：
搭建完善的数据指标体系清晰问题指标在体系中位置了解过往指标走势了解业务动作/业务期望树立恰当的“正常”标准
这样才能避免就数论数，真正通过数据找出业务上的异常问题。而很多同学异动分析做得不好，正是因为从监控指标体系开始，就做得很零散、粗糙，指标间缺乏关联，业务要啥就跑个数丢过去，缺少真正的监控。
自学考试学历初中