五.数据溯源通常情况下，通过数据细分就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了 。但也有特殊的情况，即使具体到粒度了也得不出有说服力的结论 。
这时候我们再进一步，通过数据溯源就能找出问题的原因 。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的源日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有惊人的发现 。
又或者结合用户使用场景去思考，比如：国内的社交产品，在上下班的时间段会特别活跃，而该产品经理对比美国地区却发现在美国地区用户的上班活跃数据恰恰相反，特别低，到底是什么原因呢 。看数据怎么也看不出来，怎么办呢？若果该产品经理结合用户上班时的使用场景去思考就能一眼看出问题，因为国内的上班一族通常上是通过公交、地铁等公共交通工具去上班的，所以他们有大把的时间在玩社交，刷朋友圈 。而美国地区的上班一族，大多数都是自驾车去上班（车轮上的国家），他们上班时间都在专心地开车，根本没有时间去玩手机，玩社交产品 。
其实，Allen在以往工作的时候就基于这一逻辑发现过一些产品的一些缺陷，而且你不断通过这个方式分析数据，对用户行为的理解也会逐步加深 。
最后，作个简单的总结：马云粑粑说阿里管理有三板斧：揪头发、照镜子、闻味道 。而同样，在数据分析这里，则是五板斧：收集、清洗、对比、细分、溯源 。这是数据分析里最核心的最实用的“一口箱子” 。
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