一、面试题简述

如果有一天你发现游戏的DAU出现异常波动，你会怎么分析？你会从哪些方向去查？以及你会如何确认问题并推送解决。

二、面试官想听的

第一，你是否具备数据敏感度，能快速判断DAU异常时真的异常还是可解释的波动。

第二，你是否理解游戏运营的工作方法，会把DAU拆解到用户来源、版本事件、活动策略、产品体验、外部环境等多个维度。

第三，你是否能体现逻辑性 + 行动力：不仅看出问题，还要知道如何验证、如何推动解决。

校招生不要求做出非常专业的SQL或者模型分析，但是需要展现你对异常排查的逻辑框架。

三、面试回答举例

如果DAU出现异常，我会从三个步骤来分析：先判断是否真的异常，再拆解DAU，最后定位原因并推动处理。

第一步，我会先判断这是真的异常还是可预期的波动。

我会看过去7天、30天的趋势，确认异常幅度是否超过历史波动区间；同时确认是否有节假日、版本更新、活动上线、渠道推量等因素，这些往往会造成DAU自然波动。

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四、由浅入深分析

1、DAU异常不等于坏

DAU上升、下降都叫异常。

上升可能是因为活动太猛，下降也可能只是节假日后回落。

所以第一步永远是判断：这是可解释还是需要警报处理

2、DAU的核心逻辑拆解

DAU = 新增用户 + 回流用户 + 老用户

这三者的变化方向不同，意味着不同问题。

比如：

新增下降 -> 可能是渠道、广告、自然流量。

回流下降 -> 活动吸引力不足、召回不到位。

老用户下降 -> 游戏体验 or 内容吸引力不足。

3、游戏事件链路排查

莉莉丝属于高度重视活动、版本节奏、付费结构的公司，所以你对以下几点越熟悉越加分：

（1）近期有没有版本更新

（2）是否有重要活动或节奏调整

（3）活动参与率如何

（4）中重度玩法是否有bug

（5）区服是否稳定

（6）是否有用户大规模吐槽（社区、客服、TapTap）

4、外部环境影响

游戏行业很容易受到外部事件的影响。例如：

（1）竞品开服/更新

（2）假期前后波动

（3）渠道广告成本异常

（4）大促期间买量高峰竞争

校招生如果能说出这些，会让面试官觉得你对行业有敏感度。

5、问题推理示例

你可以举一个假设场景式推理：

比如某天DAU掉了12%，但是新增没变，我会看老用户活跃。如果老用户下降明显，我会进一步看活动参与率是否下降。

假如数据告诉我活动参与率下降超过20%，我回去确认：是不是活动奖励吸引力不够、入口位置调了、还是事件节点有卡顿？

五、面试加分点

加分点1：强调数据 + 用户反馈双验证

我不会只看数据，我会结合社区反馈、评论、玩家讨论，验证是否存在体验问题。

加分点2：体验问题解决之后的复盘意识

我不仅会排查异常，还会把结论沉淀到文档，建立异常库，这样未来看到同类型波动，我们能更快做判断。

加分点3：体现团队协作意识

我会跨部门确认，如与技术确认服务器、与策划确认活动节奏、与运营同事确认投放情况。

加分点4：体现玩家视角

我会通过自己的游戏体验，从玩家视角看是否有体验断点，比如升级难、资源匮乏、活动难度高。