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试想一个场景
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我们在日常工作中，做了很多线上指标统计。做指标往往并不难，但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。
当发现指标异常之后，对根因的定位又很繁琐。
经常需要是先找业务组长，业务组长再找到具体的业务负责人，尤其是涉及多个团队的综合指标，经常需要为了定位根因拉齐各个方向的骨干成员，讨论若干次。
问题的出现常常是因为没有合理的方式定位问题，导致浪费大家的时间，效率低下。
那么如何解决这个问题？不妨试试这个新解法。
如何解决问题？
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①了解
在看报表时，有数据异常问题，需要先了解该指标的计算维度和定义
数据指标出现异常，也就是上升或下跌，通常有以下情况：
▶一次性波动：只在某个时间节点发生波动。一次性上升/下跌背后原因的一般都是短期/突发事件，比如系统更新导致数据统计错误，突发的渠道投放冻结等。
▶周期性波动：会周期性发生上升/下跌，比如双十一、周末、春节等季节性因素。一般业务开展都有周期性，比如考勤工具类APP，就是以周为单位循环。工作日和周末就是有明显差异波动。
 ▶持续性波动：从某时间开始，一直出现上升/下降趋势。而持续性上升/下跌背后原因往往都是深层次的，比如用户需求转移，渠道投放长期暂停，大环境等因素，导致出现持续性的。
周期性下跌一般都不需要做特殊处理；一次性下跌往往来的比较突然，要关注事件持续性；持续性下跌的，特别是不见好转，持续的时间越长问题越严重。
当然，也不能单纯的趋势图的走势，要结合波动的幅度来看，幅度越大，说明出现的异常问题越值得注意，更要结合业务问题，进一步了解指标。
②定位
清楚指标定义后，还需要明确指标背后联系的业务问题。
例如下图，准时交货率异常，那么需要了解清楚该指标对应的问题应用对象、对应的业务问题。
③反馈
若指标却有异常，通过帆软决策系统集成数知鸟，可以直接在报表界面反馈需求。
可以提前预设好需求类型、流程等，让需求直接流转至对应业务负责人处，实时消息提醒通
④跟踪
反馈后，可以实时收到需求进度提醒，查询提出需求的进度，让需求不被淹没、遗忘在聊天记录中。最后问题处理完成，也能实时收到结果推送
在该报表页面，同样可以查看该报表关联需求，方便跟踪问题。后续也方便查看该报表历史提过的所有需求。
同时，对应的业务人员也能收到待办提醒，在『我的待办』中看到自己未处理的需求，防止遗漏。
⑤沉淀
类似的数据异常问题越积累越多，这类问题也能得到留存、沉淀。
后续再发生类似的数据异常，可以复用处理经验。有新人需要学习时，也有现成的材料可以借鉴。
如此，可以有效解决数据异常无法快速定位根因的问题，提高效率，将更多的时间用于数据背后业务问题的提升上，发挥数据的力量。
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*以上数据皆来自数知鸟
编辑于 2021-10-28 14:44
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