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应该先估算一下数字有没有问题。同样的套路：1）两层模型：进行用户群体、产品、渠道细分，发现到底是谁的GMV提升了
2）指标拆解：将GMV拆解成乘法模型，如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价，检查哪一步有显著变化导致了GMV上升3）内外部分析：a. 内部：网站、产品、广告投放、活动等b. 外部：套PEST等框架也行，或者直接分析也行，注意MEMC即可这一题要注意，GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额，还有一种原因是商家刷单然后退货，虽然GMV上去了，但是实际成交量并没有那么多。
如果现在有个情景，我们有一款游戏收入下降了，你怎么分析？两层模型：细分用户、渠道、产品，看到底是哪里的收入下降了指标拆解：收入 = 玩家数量 * 活跃占比 * 付费转化率 * 付费次数 * 客单价进一步细分，如玩家数量 = 老玩家数量 * 活跃度 + 新玩家数量 * 留存率等。然后对各个指标与以往的数据进行对比，发现哪些环节导致收入下降原因分析：a. 内部：产品变化、促活活动、拉新活动、定价策略、运营策略、服务器故障等b. 外部：用户偏好变化、市场环境变化、舆论环境变化、竞争对手行为、外部渠道变化等如何提高：基于乘法模型，可以采用上限分析，从前往后依次将指标提升到投入足够精力（假设优先分配人力、经费与渠道）后的上限，然后分析“收入”指标的数值提升。找到数值提升快的那个阶段，就是我们提高收入的关键任务。立即预约课程
课程简介
掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
将数据分析技能与具体业务结合，在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用
有一定R语言编程基础，想从事机器学习算法应用类岗位
已工作1-3年，个人发展遭遇瓶颈，希望进阶的的数据分析师
负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
有数理统计基础
深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，对业务数据指标进行数据监测、业务分析，包含但不限于业务过程和项目运营指标，业务结果指标等；
业务数据分析体系设计，例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系，激励分析体系等；
业务项目专项分析，数据产品需求分析，对接数据产品建设；
本科以上学历，经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业，3-5年数据分析工作经验；
练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度，具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。
课程大纲
在笔试/面试中回答数据分析场景相关的问题？
步：明确你遇到的场景类型企业数据分析场景可分为以下几种：经营数据分析：指收入、销量等企业经营活动相关的数据分析；销售数据分析：指销售收入、销售额、销售单产等与销售活动直接相关的数据分析：
与经营分析的区别是销售分析粒度更细，频次更密要求速度更快；客户数据分析：即CRM分析，指客户购买额、购买频次、购买偏好等客户产生的相关数据的分析；
营销/市场数据分析：
指企业营销/市场活动的投放、反馈、效果相关数据的分析，运营分析可归入这一类，也可归入产品类；产品数据分析：单个产品的数据分析，包括实物产品和服务产品（互联网产品也归入服务产品类）；确定场景后
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