我们以王者荣耀这款游戏为例。

现状

11月该游戏的销售额相比上月，下降了10%

预期

由于之前该游戏的销售额一直保持着稳定增长，而且从市场环境和游戏本身状态来看，该游戏还未到达衰退期。

也就是说下降是不符合预期的，销售额应当保持增长才对，这个就构成了问题。

寻找可能的因素

在下手做数据分析之前，需要先去跟业务了解本月和上月有哪些不同，寻找解决问题的线索，而不是闷头去捞数据、做分析。

假设，市场人员告知我们，广告投放费用有减少，运营告知我们，每月开展的促销活动并没有发生变化，那么我们就可以做初步假设：

由于广告投放减少，导致新用户注册减少，进而导致销售额下降；可以通过恢复广告投放水平，恢复销售额。

数据采集和加工

接下来，我们就要收集数据，查看两个月销售额的构成，即按照新老用户的维度下钻拆解销售额：10月老用户销售额、新用户销售额，11月老用户销售额、新用户销售额。

目标表

因此，我们得到了下面的目标表👇

表-1

进而，我们需要一张这样的表👇

一行是一条消费记录；

第一列，是销售额的最小单元消费金额，其他列为该列的属性，哪个月份产生的、是新用户还是老用户

表-2

对表-2中的月份、新老用户字段进行Group，对消费金额进行sum操作，就可以获得表-1

明确字段

为了得到表-2，我们需要到数据库查询基础数据，此时我们需要明确所需字段

采集

熟悉mysql数据库的话，会知道，上面的字段，分布在下面2个数据表中

用户表 users

消费记录表 cost_recods

在sql中，将消费记录表、用户表，通过主键user_id联合起来，并对相应字段进行加工，就组成了所需的数据表-2，sql如下：

SELECT
    cr.cost, 
    DATE_FOORMAT(cr.cost_date, '%Y-%m') AS '月份',
    DATE_FOORMAT(u.register_date , '%Y-%m') = DATE_FOORMAT(cr.cost_date, '%Y-%m') AS '新老用户'
FROM
    cost_recods AS cr LEFT JOIN users AS u ON cr.user_id = u.id
WHERE 
    cr.cost_date >= '2018-10-01'
    AND cr.cost_date < '2018-12-01'

对上面的sql通过子查询的方式添加group、sum操作，就得到了表-1

SELECT
    SUM(cost) '销售额',
    month '月份',
    newOldUser '新老用户'
FORM
(SELECT
    cr.cost, 
    DATE_FORMAT(cr.cost_date, '%Y-%m') month,
    CASE WHEN DATE_FORMAT(u.register_date , '%Y-%m') = DATE_FORMAT(cr.cost_date, '%Y-%m') THEN '新用户' ELSE '老用户' END newOldUser
FROM
    cost_recods cr LEFT JOIN users u ON cr.user_id = u.id
WHERE 
    cr.cost_date >= '2018-10-01'
    AND cr.cost_date < '2018-12-01') temp
GROUP BY month, newOldUser

现在，我们将表1填充上了

下面将数据可视化

绘制个柱状图看一下

显然，的确是新用户销售额明显减少导致的。那么可以通过获取新客，来恢复销售额。