解读

在国内互联网公司的用户运营面试里，这道题表面问“技术”，实则考察三层能力：

1. 能否识别业务场景中的季节噪声（如春节、618、双11、寒暑假、旅游淡旺季）；
2. 能否用数据方法把季节波动从真实增长中剥离，让老板看到“干净”的用户价值；
3. 能否把结论落地到运营动作，避免“数据很光鲜，业务没变化”。
   因此，回答要呈现“业务理解→数据建模→策略闭环”的完整链路，而不是只背统计公式。

知识点

1. 季节因素定义：中国特有的公共假期、电商大促、寒暑假、农历节日带来的周期性流量与消费波动。
2. 剔除原则：先分层（用户结构、品类结构、区域结构），再建模（时间序列分解、同期群对比、双重差分），最后验证（A/A 测试、业务侧盲测）。
3. 常用工具：
   • STL 分解（Seasonal-Trend-Loess）把日活拆成季节项、趋势项、随机项；
   • 同比环比双轨制：同比看“农历对齐”，环比看“节前后7天滑窗”；
   • Cohort 同期群：固定用户生命周期天数，屏蔽外部日历差异；
   • DID 双重差分：拿“受季节影响组 vs 不受季节影响组”在“大促前 vs 大促后”做交叉差分；
   • 机器学习残差法：用 XGBoost 把节假日特征单独建模，残差视为“去季节化指标”。
4. 落地输出：给老板一张**“季节调整后的KPI仪表盘”，核心指标包括季节调整日活（SA-DAU）、季节调整留存率（SA-Retention）、季节调整GMV贡献（SA-GMV），并同步给出置信区间**。

答案

“剔除季节因素”我会分四步落地：
第一步，业务分层。先把用户按来源渠道、品类偏好、城市线级拆成子人群，因为不同人群对季节敏感度差异极大（例如母婴用户在寒暑假与双11都爆发，但白领只认大促）。
第二步，数据建模。采用STL+同期群混合模型：

1. 对大盘日活做STL，提取季节项St；
2. 把St作为先验，再对每条用户 cohort 做生命周期对齐，算出“第N天留存”是否显著偏离季节项；
3. 若偏离超过1.96σ，则用DID找对照组（例如海外用户不受春节影响）做二次修正，确保剔除干净。
   第三步，指标封装。把调整后的指标写进DataBank（阿里）或TEA（腾讯）数据资产层，每日自动回写，SA-DAU成为OKR主指标，原始DAU仅作参考。
   第四步，策略闭环。去季节化后发现Q1真实留存下降3%，排除春节扰动后确认是“新用户质量下滑”，于是把拉新预算从红包裂变转到小程序私域任务，次月SA-Retention回升2.4%，验证剔除有效。
   整个流程用Airflow+Kafka实时调度，3小时级延迟，满足国内快节奏决策。

拓展思考

1. 反向利用季节：剔除不是“删除”，而是把季节项单独存档，用于提前锁定库存、预充值营销预算。例如预测春节季节项St峰值后，提前15天给高潜沉默用户发“春运礼包”，可把召回率再抬升8%。
2. 灰度实验设计：若公司无法获取海外对照组，可用**“农历错位灰度”**——把50%流量按农历生日尾数拆分，人为制造“非春节感知组”，同样满足DID假设。
3. 合规与隐私：在**《个人信息保护法》框架下，季节模型若用到用户地理位置与节假日行程，需脱敏到城市级+聚合7日以上**，并在隐私政策中明确告知“用于改善节日体验”，避免合规风险。