“分析下今天的波动”是数据分析师最常听到的任务。也是最头疼，最纠结，最难搞清楚，还得天天搞的任务。
下降1%，算不算波动大
下降5%，算不算波动大
下降10%，算不算波动大
下降50%，算不算波动大
为啥有时候下降了50%，业务却没反应，可下降了1%业务急得吱哇乱叫！！！ 今天我们系统看一下。
一、指标波动的本质
举个简单的例子，体温37.4度VS体温36度，只有3.9%的波动，可真要在疫情测温点被发现体温37.4度，估计马上被保安请出去。为啥？因为人们怕的不是5.5%波动，而是怕病毒！体温37.4度表明：有可能有病毒！这才是人们真正怕的东西。
所以：指标波动不可怕，指标波动代表的业务含义才可怕！脱离业务含义谈指标波动就是耍流氓。理解这一点，才能继续讨论。
二、指标波动的含义
▌ 第一类：硬指标波动。
有一些指标是刚性考核业务部门的。比如
考核销售：业绩、回款
考核商品：库存、毛利
考核客服：接听、投诉
这些指标是刚性考核业务结果，意味着：必须达成指定数量，否则即使差1%都是问题。因此，常把它们称为：硬指标。这点在销售上表现最明显，定好的业绩目标，哪怕只差0.5%，没达标就是没达标，奖金一分没有！
背刚性指标的部门，对波动最敏感，并且锱铢必较的就是他们。硬指标不达标可能直接意味着挨骂、扣钱。所以硬指标波动特别受关注。
▌ 第二类：软指标波动。
诸如注册用户数、用户点击率、转化率一类指标。
这些指标往往是通往业务结果的过程，就像得先有注册用户，才有后边的浏览、加入购物车、消费一样。软指标上升下降不见得是问题，有可能是一种新的业务形态（如下图），有可能是偶然发生的变化。
因此，软指标的变化不会直接引发业务动作。人们更多关心：这种变化到底是好是坏，会不会对硬指标有潜在的影响。这种纠结的情绪，会让分析格外麻烦。
注意：硬指标和软指标的区分，不是一成不变的。比如很多互联网公司会考察“用户增长”，这时候注册用户数就是个硬指标，逼着推广部门完成。因此区分硬指标和软指标，要看部门具体KPI要求。
▌ 第三类：边缘指标波动。
诸如满意度、知名度等指标。这些指标有共同特点：
1、本身是抽样调查得来的，非全量统计。意味着抽样方法、问卷方法、调查时间等非业务动作，也可能影响到结果。它不能直接反应业务问题。
2、与硬指标、过程指标关系不大，或难以直接验证结果。比如满意度，满意度高是不是意味着100%购买，不见得；满意度低，是不是意味着不买？也不见得。
3、人为操作影响大。比如换一种抽样方式，立马结果变化。比如硬砸一波广告/优惠，数值立马提高。
三、判断波动大小的标准
比如周末、节假日、工作日之间的交易额区别。 比如产品上市、热销、退市的用户数变化。 比如公众号发文以后7天内阅读衰减。
比如做促销，拉一波销量 比如搞培训，加强工作能力 比如做清仓，把库存尽快甩出去
有！这个时候应首先定位波动发生点：
全局性波动，还是局部波动
持续性的，还是突发性的
波动数值，大还是小
判断问题大小的标准：
全局性>局部问题
持续性>短期问题
数字越大，问题越大
针对硬指标波动：只要硬指标未达标，就是重大问题。考虑采取措施，保住指标 针对软指标波动：只要关联的硬指标没崩，就不是重大问题。不纠结一朝一夕的波动，集中精力发现深层原因。 针对边缘指标波动：不用害怕！想扭过来分分钟的事。
四、为什么永远有人纠结波动
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