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判断用户流失是否由推送过于频繁导致，不能只看推送次数和留存同时变化，而要建立频次暴露、用户分层、时间先后、剂量反应和对照实验。最可靠的方法是设计推送频次 A/B Test 或 holdout，对退订、卸载、次日活跃和长期留存做联合评估。

广告收益下降要先做收入公式拆解，再沿流量、库存、填充、竞价、点击转化、价格、策略和技术链路逐层排查。核心不是罗列指标，而是判断下降来自曝光规模、变现效率、广告主需求还是埋点和结算口径变化。

证明日活下降由竞品导致，需要建立时间重合、用户迁移、外部强度、受影响分组和排除内部原因五类证据。最有力的结论通常来自竞品活动或上线节奏与本产品 DAU 变化之间的差分对比，而不是单纯说竞品最近很火。

留存率下降要从口径、分母结构、用户质量、产品体验、供给内容、触达策略和外部环境逐层拆解。好的分析会先定位哪个 cohort、哪个生命周期和哪个用户分组在下降，再寻找导致用户没有回来的具体机制。

A/B Test 判断显著性，要先明确假设、主指标、样本量和实验单位，再用合适的统计检验计算 p 值、置信区间和效应量。显著不等于值得上线，还要检查随机化、样本比例、实验污染、护栏指标和业务收益。

最左前缀原则是联合索引按定义顺序从左到右建立有序结构，查询只有从最左列开始连续使用索引列，才能充分利用联合索引。它影响 where 条件、范围查询、排序、分组和覆盖索引设计。