【面试题】
下面数据是2020年4月1日至4月10日某业务的数据，请对这些数据进行分析，并得出分析观点。
【分析思路】
根据之前讲过的“数据分析解决问题的步骤”来解决业务问题。
一、明确问题
1.明确据来源和准确性
从时间、地点、数据来源这3个维度来展开确定数据的来源和准确性。
时间：2020.4.1~2020.4.10日10天的销售数据
地点：全网销售
数据来源：后台导出，数据准确无问题
2.业务指标理解
单均交易价格=交易量/交易笔数
遇到日报问题，需要先把表格数据可视化，才能发现问题。我们把10天交易量数据可视化，结果如下：
只有一周的数据，还没法确定和谁比，需要把前期的数据画出来。例如和面试官沟通后，给了同比和环比的数据。把数据可视化，结果如下：
通过对比发现，9号交易量大幅增加。
二、分析原因
当需要分析问题出现的原因时，可以使用多维度拆解分析方法对“交易量”从指标定义来拆解。
通过前面“明确问题”知道了，单均交易价格=交易量/交易笔数。因此，交易量可以拆解为交易笔数和单均交易价格。
而交易笔数又可以继续拆解为新客户交易笔数和老客户交易笔数。
接下来我们用假设检验方法对“多维度拆解分析方法”里面的每个部分进行验证。
（1）单均交易价格
假设1：单均交易价格增加导致9号交易量增加
用交易量除以交易笔数，得到单均交易价格，对比单均交易价格和交易量数据趋势变化，结果如下：
我们发现9号总体交易量突增，但单均交易价格却有所下降。所以得出结论假设1不成立。
（2）交易笔数
可以从新客户交易笔数和老客户交易笔数分别来查找原因。
假设2：新客户交易笔数增加导致交易量增加
对比交易量、新客户交易笔数的变化趋势，结果如下：
我们发现新客户交易笔数也在9号突增，与交易量趋势一致。所以假设2成立。
假设3：老客户交易笔数增加导致交易量增加。
用交易笔数减去新客户交易笔数，得到老客户交易笔数，对比交易量和老客户交易笔数，结果如下：
我们可以发现9号老客户交易笔数与交易量变化趋势相同，都增加了，所以假设3成立。
将前面的假设检验过程，用下图进行汇总，可以清楚的向面试官展示清楚你的分析思路。
通过对日报进行可视化和对比分析发现，9号交易量增加。通过假设检验分析方法来寻找下降的原因，发现是因为：老客户交易笔数和新客户交易笔数均增加导致的。
可以进一步和业务人员沟通，查找9号做了什么老客户交易笔数和新客户交易笔数均增加。
三、提出建议
1.做好促销活动后的留存和粘性工作。
2.针对引流效果好的渠道加以利用，优化效果差的渠道
【举一反三】
1、数据分析解决问题的步骤
第1步：明确问题。明确数据来源和准确性，理解业务指标，把问题定义清楚。
第2步：分析问题。分析问题发生的原因，使用“多维度拆解分析方法”拆解问题，把复杂问题简单化；使用“假设检验分析方法”找出哪里出了问题；使用“相关分析方法”解决为什么出现这个问题。
第3步：决策。针对原因给出建议，或者提出可以实施的解决方案，常用回归分析或AARRR分析方法。
2、遇到报表解读问题，如何做？
(1)对数据可视化，与前期数据对比，得出问题
(2)拆解指标
(3)使用假设检验分析法分析问题
(4)得出结论
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