對於一個作用於用戶端的數據軟體來說，轉化數據以及交易數據還有用戶數據等工作，都要應列入到日常的監控數據指標里。通常情況下，由Finereport動態報表與BI商業智慧軟體分析，這一系列的數據都有著自己的波動周期，在每個周期里數據所產生的變化是比較穩定的，如果在某段周期里這些數據不符合平時所預期的變化，意味著發生了數據的異常。那麼怎樣來做好對數據異常的分析呢？

1、識別以及確認數據異常

對數據異常進行分析時，首先要想辦法來察覺到異常的現象，再來確認這些異常數據是否真正的存在，如果不能確定這些情況會在執行的過程發生很多錯誤。要察覺到數據的異常需要依靠平時所積累的豐富經驗以及對於產品業務有一個非常充分的了解。如果具備了對異常數據的敏感性，就可以藉助於最基本的數據分析報表，來發現異常數據。對於那些不能簡單理解的數據要進行一個詳細的分析，這需要經過一段時間的訓練。

2、數據異常分析的方法

如果對數據異常已經可以確定存在了，還需要找到發生的具體原因。通過大膽的設想對於異常數據產生的原因做一個合理的猜測，異常數據的出現通常是由於忽視造成的，在猜測的過程里可以聯繫到所有可能發生的情況，通過對產品信息的分析，來得到一個數據異常產生的堤原因。

3、產品層面的分析

如果用戶的整體特徵發生了變化，所產生的產品數據也會隨著發生變化。對那些需要進行支付的產品軟體來說，在運營活動中能夠影響到市場大小和市場份額，大額的促銷活動能夠提升自己在市場中所佔有的份額並且能夠侵占到競爭對手在市場上的份額。

4、分步

通過數據分析軟體（data analystic software），我們可以先假定某個產品發生了轉化數據降低的現象，這個轉化通常是因為發生多步轉化的結果，在對這種情況進行數據分析的時候，可以把每一步轉化進行細分，查清楚是還是因為其中的某一個步驟出現了問題。

以上就是關於怎樣通過數據分析工具（data analystic tool）對於異常數據進行分析的相關介紹了。需要記住的一點是，如果猜測到了是因為某種原因從而造成了數據的異常，只需要找到這種原因的細分情況進行對比，就能夠證明或者是證偽出這種猜測是否正確。

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