General的思路
1.观察趋势，定位异动时间点，区分是缓降还是突降
缓降→ 用户体验等长期问题
突降→bug/数据出现问题
原则：
（1）查问题前先确认是否数据出错。对比dcl数据/后端埋点/前端埋点的数据，确认是否真的出现异动，还是由于当日数据有异常
（2）先查突降，突降比较好定位原因
2. 拆分维度，看每个维度下是否有个别类别的用户数据出现下降，或者每个维度下每个类别的用户无差异，但每个类别的占比发生变化
常用维度：
–用户自身属性
（1）性别
（2）os
（3）新老/day_in_app_group
（4）age_group
（5）国内/海外
（6）城市分级 tier
(7）省
（8）用户活跃度（新增/回流/活跃用户的active_days）
（9）【一般针对新户】归因渠道
（10）【一般针对新户】注册方式
– app改动：
（1）版本
（2）手机操作系统版本
（3）是否在某个实验
（4）push_group/sms_group/message_group
–用户状态
（1）当天/7天后/14天后/30天后用户status（排除spammer影响）
原则：
（1）如果每个维度下各类别用户出现普降（如男女用户都下降，android/ios都下降），那说明该维度可能不是导致该异动发生的原因。
（2）除了查看每个维度下各类别用户的数据趋势，还要查看各类别用户的占比是否发生变化（男女比）
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