怎樣進行資料的對比分析？

1樓：劉奮鬥

對比分析是資料分析中最常用、好用、實用的分析方法，它是將兩個或兩個以上的資料進行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物代表的發展變化情況以及變化規律。

為什麼大家這麼喜歡對比分析呢？

主要是因為他的3個特點簡單、直觀、量化：

簡單是因為與其他分析比較對比分析操作步驟少，不需要太複雜的計算；

直觀是指能夠直接看出事物的變化或差距，非常明顯的知曉對比資料的相同或不同

量化是指能夠準確表示出變化或差距是多少，然後根據變化或差距的度量值，進行細分找到原因。

對比分析需要堅持可比性原則，主要表現2個方面：對比物件相似，對比指標同質

對比物件相似：對比物件越相似，就越具有可比性，如哈爾濱與美國的GDP比較，兩者不在乙個量級上水平上，相似性弱，可比性較差；可以拿中國與美國的GDP進行比較，這樣就具有可比性了

對比指標同質，同質可以表現在下面三點：

指標計算方法一樣，也就是計算公式相同，比如乙個用除法、乙個用加法進行計算。

指標計量單位一致，不能拿身高和體重進行比較，二者常用單位乙個是厘公尺，乙個是千克。

對比的時候一定要需要注意上述說的，先自己核查對比的物件、對比指標有沒有問題，再進行比較，否則萬一得出的結論是錯誤的，會影響對事物的判斷。

運用對比分析的時候，最主要的是找到合適的對比標準。找到標準，將對比物件的指標與標準進行對比，就能得出有結果了。目前常用標準是時間標準、空間標準、特定標準。

第一類時間標準：動作前後對比，可以看到動作前後的效果，如圖，從某活動營銷前後客單價情況表中可看到，營銷前客單價為21.1元，營銷後未22.

1，二者對比，客單價提公升1元。

與去年同期對比，當資料存在時間週期變化的時候，可以與去年同期對比，剔除時間週期變化因素。如圖，從圖中可看出，18年12月新增使用者次月留存率為81.2%，17年12月為87.

6%，與去年同期比下降7.2個百分點。

與前一期對比，如圖，從圖中可看出12月新增使用者次月留存率為81.2%，11月為82.9%，12月與上個月比下降1.7個百分比。

第二類空間標準：

A/B測試，在同一時間維度，分別讓組成成分相同的目標使用者，進行不同的操作，最後分析不同組的操作效果，如圖，可看出某活動中執行組留存率較樣本組高，執行組通過此營銷活動進行了運營，而樣本組未參與，其他成分二者相同，所以得出營銷有效果的結論。

第三類特定標準：與平均值對比，與平均值對比，主要是為了知曉某部分與總體差距。如圖，可看出甲產品的人均消費低於全使用者人均消費，需借鑑優秀產品的營銷經驗，提高甲產品的人均消費，縮小與均值間的差距。

與理論值對比，這個對比主要是因為無歷史資料，所以這個時候只能與理論值對比。理論值是需要經驗比較豐富的員工，利用工作經驗沉澱，參考相似的資料，得出來的值。