解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否意识到季节波动会扭曲用户行为标签（如“高活跃”可能只是寒假效应）；
2. 你能否用国内可落地的数据手段把“季节噪音”从用户真实生命周期中剥离；
3. 你能否把技术方案翻译成业务可复用的运营语言，让分群结果在Q1与Q3都能稳定指导预算投放。

知识点

1. 季节调整（Seasonal Adjustment）：在国内互联网场景下，常用X-13-ARIMA-SEATS或Prophet做日级/周级序列分解，得到季节因子St与趋势-循环项Tt。
2. 同期群思路（YoY Cohort）：用农历对齐而非公历对齐，避免春节错位；把用户按“第N个自然周进入”切片，同比剔除农历春节、618、双11的峰值。
3. 特征工程：把“距离最近大促天数”“当月节气”等哑变量直接喂入分群模型，让算法自己降权季节；再用SHAP值检查这些变量的权重，确保低于业务核心行为（支付次数、停留时长）。
4. 双重差分（DiD）：对实验组做“大促屏蔽”策略（如双11不push），对照组正常push，用DiD量化季节效应大小，再把差值作为补偿系数回扣分群得分。
5. 稳定分群验证：采用轮廓系数跨月稳定性≥0.15 且PSI（Population Stability Index）<0.1作为上线门槛，防止春节后分群结构突变。

答案

我会用“三步降噪法”把季节因素踢出分群：
第一步，数据层做季节分解。把过去两年的DAU、支付GMV、人均会话时长三条核心序列用X-13-ARIMA-SEATS拆成季节项、趋势项、随机项，保留随机项作为“季节净化指标”。
第二步，特征层做同期群对齐。把用户按“首次激活的周次”切Cohort，用农历周对齐，计算每个Cohort在双11、618、春节前三周的同比 uplift，超过1.5倍即标记为“季节敏感用户”，在后续K-means中把该标记作为降权特征。
第三步，模型层做双重验证。先用净化后的指标跑K-means得初始分群，再用PSI和轮廓系数做跨月稳定性测试；若PSI>0.1，则回退到BIRCH微聚类，把季节敏感用户单独拆成“浮动簇”，不纳入主运营策略，只在大促期做临时召回。
上线后，用A/B测试验证：实验组用“季节降噪分群”做券投放，对照组用原始分群，核心看30天LTV uplift。连续两轮实验LTV uplift≥5% 且t值>2.58，即认为季节噪音已被有效剔除。

拓展思考

1. 直播电商场景下，季节效应被“超级主播日”进一步放大，可用主播排期日历替代传统节气哑变量，把“与辉同行首播日”等事件做成one-hot，再与库存深度做交叉，防止分群把“冲库存用户”误判为高潜。
2. 教育类APP的寒暑假效应极强，可引入学籍地区的放假日历做分层季节调整，例如把“江苏寒假”与“广东寒假”拆成不同虚拟变量，避免全国一刀切。
3. 长期视角，把季节因子做成可视化看板同步给供应链与财务，让“季节敏感簇”的规模预测直接指导Q4预算排期，实现运营与经营节奏的闭环。