前面我們已經了解了指標體系的搭建，當完成指標體系之后，商業智能就成了指標體系最常見的應用，其中數據報表和指標監控也成了大多數數據分析師每天最重要的工作。

雖然指標是一個確定的值，但是反應在時間軸上，卻不是靜止的，會隨著時間周期進行周期性變化。同一指標的數據，方差越小，波動幅度越小，方差越大，波動幅度越大。

當一個指標的波動幅度，超過了業務定的合理臨界值，我們就認為該指標數據出現了異常。至于為什么發生異常？什么事情導致的異常？怎么解決該異常？這就是數據分析師要做的工作了。

下面詳細介紹下，關于數據指標出現異常時的解決思路，我們遵循先簡單后復雜、先宏觀后微觀的原則進行分析。

第一步：異常準確性

在實際工作中，數據異常是一個非常常見的問題，且導致異常的因素有很多，比如服務停止、統計出錯等。

所以，遇到問題的第一步，就是要確認異常的準確性，與產品開發和數據收倉要溝通，快速確認下，排除這方面的問題。

其次，要確認下，這個異常是不是偏離正常值非常大，已經到了不可容忍的地步，心里對這次異常可能帶來的損失、異常處理的緊急程度有個數，當多個工作同時開展時，是不是及時調整處理問題的優先級，避免造成更大的損失。

第二步：定位周期性、突發性

當我們確認了該異常的真實性之后，接下來可能要快速進行判斷，是不是業務周期帶來的影響，可以快速和往年同期進行同比，或者和上月進行環比，排查季節性周期、月周期性問題。

其次，可

總結

以上是生活随笔為你收集整理的指标搭建篇：如何快速定位数据异常？——ROI异常实战案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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