如图所示，假设产品更新后最近的收入降低了，老板让分析下原因出在什么地方、可以做出哪些调整，那么我们可以将收入拆分——收入=付费人数*ARPU（每用户平均收入）。接下来对付费人数进行拆分，付费人数=活跃人数*付费渗透率。据观察，付费渗透率几乎没有变化，而活跃人数下降了，进一步细分活跃人数。活跃人数=新用户中的活跃用户+老用户中的活跃用户，倘若老用户中的活跃人数上升了，而新用户的活跃人数下降了，可以进一步将其拆分。然后分析，新用户=推广覆盖人数*转化率，在转化率基本不变的情况下，将推广渠道细分，根据数据，渠道一下降了而渠道二上升了 ，不断进一步拆分，直到指标不能再细分后，针对细分后的指标分析其中哪些对最终的收入影响较大，产生变化的原因是什么，是否可以通过人为的调整方案后进行改善，等等。
2、造成数据波动的原因
常见造成数据变化的原因：时间、推广与触达、运营活动、关联特性、用户属性和构成、故障、业界趋势。
前三个就不详细展开了，这里讲下后边几个要素。所谓关联特性其实就是刚刚通过杜邦分析法拆分出来的要素，而用户属性和构成要素是指针对不同的用户，同个产品或活动的日活、付费等数据是会发生变化的。业界趋势对运营数据的影响：举个去年很火的例子——O2O，去年O2O这个概念炒的特别火的时候，大量资本砸钱进入这个市场，在各种补贴的刺激下，用户激增，现在市场较为成熟后，用户数增长就比较平缓了。