- 指标口径：先把定义钉死两个人报同一个数不一样，八成是口径没定，不是数据错。
- 自然语言转SQL：先给表结构手上有一堆表，想把业务问题翻译成查询，又怕它编字段名。
- 数据异常：先列假设再排查某个数突然掉了或涨了，第一反应往往查错方向。
- 指标定义：先对齐口径再取数老板问「这个月活跃用户多少」，团队三个人给了三个数，需要一份口径说明。
- 异常排查：昨天数据掉了一半核心指标突然下跌40%，需要一份排查顺序，而不是先猜原因。
- 漏斗分析：找到流失最快的那一步注册流程有5步，转化率低，需要定位是哪一步出的问题。
- 留存分析：第7天掉光说明什么新用户7日留存只有5%，需要判断是产品问题、渠道问题还是预期问题。
- AB实验解读：结果不显著怎么办一个实验跑了两周，A组比B组高2%，但不显著，需要判断能不能上。
- 用户分群：别用平均值骗自己整体数据看起来平稳，但业务体感不对，怀疑被平均值掩盖了。
- 归因分析：多个渠道都在抢功投放了4个渠道，每个渠道的报告都说自己带来了转化，总和对不上。
- 同比环比：哪个更能说明问题汇报里同比环比都在用，但结论互相矛盾，需要说清各自适用什么场景。
- 数据清洗：哪些行可以删一份导出的业务数据有重复、缺失、格式混乱，需要给出清洗规则而不是直接删。
- 缺失值处理：空着比填错好关键字段有30% 缺失，业务方要求「先补上再做分析」。
- 指标体系：从一张白纸搭起来新业务要搭指标体系，老板要一张能看全局又不重复的图。
- 报表设计：让人一眼知道要不要行动做了一张日报，看的人说「信息太多不知道看什么」。
- 看板设计：给不同角色不同的第一屏一个看板要同时给运营、销售、老板看，结果谁都不满意。
- 竞品数据对比：口径不同怎么比要对比竞品的关键数据，但公开数据口径不同，直接并列会误导。
- 价格敏感度：涨价多少会掉客要评估涨价5% 的影响，手上没有实验数据，只有历史订单。
- 预测：不要给一个假的精确数要做下季度销量预测，老板要一个数，但历史波动很大。
- 抽样与问卷：样本能不能代表用户做了一次用户问卷，回收800份，想知道结论能不能推广。
- 数据故事：把三个数字讲成一条线要给非数据背景的人讲一次分析结论，讲散点图他们听不懂。
- 指标下降的解释：三个可能，一个验证老板问「为什么这个指标下降了」，我需要一个不瞎猜的回答。
- 数据质量监控：怎么知道数据坏了数据出问题总是业务方先发现，我们需要提前知道。
- 营收拆解：把增长拆成可解释的几块营收涨了12%，需要说清是哪几块带来的，哪几块在拖。
- 周会数据播报：30秒讲完周会上要播报数据，过去念了五分钟表格，没人记住。
- 分析结论被质疑：怎么回应我给的结论被业务方当场否定，说「数据不对」，需要一套回应方式。
- 写一条取数SQL：从问题到结果业务方要「近30天每个渠道的付费用户数」，我需要一条能直接跑的SQL。
- 慢查询优化：先看执行计划一条报表SQL跑了8分钟，需要优化到1分钟内。
- 多表关联：怎么避免行数翻倍关联三张表之后数据变多了，结果不可信。
- 窗口函数：算排名与累计要算每个渠道每天的排名和累计销售额，不知道用哪种写法。
- 去重计数：到底有多少人用户数统计口径不一致，一个人可能有多条记录，需要说清怎么去重。
- 留存SQL：按注册周分组要算每个注册周的次日、7日、30日留存，写成一条能复用的SQL。
- 漏斗SQL：五步转化一条查询要算注册流程五步的转化率，每一步都有时间先后要求。
- 分层SQL：按消费额分档要把用户按累计消费分成5档，并给出每档人数与金额占比。
- 数据校验SQL：让两个数对上报表里的总数与明细加总不一致，需要一套核对查询。
- 建表设计：先想清楚会怎么查要建一张订单流水表，需要设计字段和索引。
- 索引建议：加在哪一列一张表查询变慢，需要判断该加什么索引。
- ETL逻辑：每天增量怎么算要每天跑一次增量任务，需要说清幂等与补数的处理。
- 埋点方案：先定要回答什么问题产品要加埋点，工程师让先给方案，不然会埋一堆没用的。
- 数据字典：字段含义不能靠猜接手一个库，几百个字段没有注释，需要整理出一份可用的字典。
- 口径对照表：同一个词两个部门两种算法运营和财务对「成交额」的理解不一样，报表每次打架。
- SQL纠错：结果不对但语法没错SQL能跑但没有数据，或者数据少了，需要排查。
- 大表扫描：怎么少读数据查询要扫几十亿行，成本高，需要减少读取量。
- 补数脚本：漏了几天的数据任务失败导致三天的数据缺失，需要补数，但表是覆盖写的。
- 抽样校验：跑全量太贵要验证一段逻辑是否正确，但全量跑一次要两小时。
- 日报自动化：从查询到推送每天要手工跑同一套查询再贴到群里，想做成自动的。
- 给业务方的取数说明：让你少被追问业务方拿了数据还要反复问「这个数怎么算的」，需要一份说明。
- 时间口径：自然月还是滚动30天同一个指标，自然月和滚动30天差很多，汇报时被质疑。
- 报表权限：谁能看什么一份含客户明细的报表要给多个部门看，需要设计权限。
- 数据需求评审：先问清要拿它做什么业务方提数据需求，一句话就要一张表，做出来却不用。
我的 DSH 实战笔记