首先问个问题：男生点击率增加，天辰苹果版APP下载女生点击率增加，为啥总体点击率会减少呢？

为什么会出现这样的情况呢？因为我们只看数据的整体，我们往往会忽略数据内部各个部分的差异，而忽略

这些差异进行比较，就有可能造成判断的偏差。

辛普森悖论：考察数据的整体，和考察数据的部分会得出相反的结论。

比如我们可以拆解来看：

原来：男生20人，点击1人，女生100人，点击99人，点击率为20/120.

因为男女之间的点击率有较大的差异性，而且低点击率群体的占比增大造成了这个结果。

这就是多维度拆解分析方法。

那么多维度拆解分析方法一般由哪几个角度去拆解呢？

一般我们会从指标的构成和业务流程两个角度去拆解。

还是举个栗子来说吧

比如说有个APP 的日用户留存率下降了5%，该怎么分析呢？

我们就从指标的构成和业务流程两个角度去拆解分析。

首先我们从高用户进行细分，包括新老，渠道，活动，画像等多个维度，天辰苹果版APP下载然后再分析每个维度下不同用户的次日留存率，通过这种方式来定位到导致留存率下降的用户群体是谁。

关于指标问题，可以参考一下这张思维导图，也可参考之前我发的大白话系列文章。