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我之前做過很多關于數據分析方法、數據模型的分享，但是最近很多人跟我說，有些方法和模型只是空有其表，實際上做出來之后很難分析出什么結果。

很多人在做數據分析時都會犯一個毛病，那就是把數據給孤立了，不去找合適的參考指標和對比系，而是盯著最后的某個分析結果，這是很難找到數據價值的。

那么為什么會出現這種情況呢?是因為很多人都沒有完全領悟數據分析的基礎方法和思維，比如對比、溯源、細分，就開始套用各種分析模型，分析出的結果自然沒有任何的意義。

就比如對比分析法，說起對比法，可能很多人都覺得不值一哂，但其實對比法并不像是你想象的那么簡單。

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一、什么是對比法?

我們都知道大數據有一個特點——相對性，就是說數據之間都是有差異的，而對比分析正是利用相對性找到數據的變化特點和發展趨勢，簡單來說就是找差異，以及找出影響這種差異的原因、優化差異的方法。

怎么找呢?一般來說是需要比較兩個或者多個具有關聯的數據，可以是比較多少、比較大小、比較快慢等等。但是這些數據必須要基于統一的指標，最好是在更多的維度下進行對比。

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比如說，老板讓你分析一下今年企業的發展情況，你拉表之后發現銷售額比去年增長了10%，凈利潤比去年增長了5%，成本消耗比去年降低了3%。銷售額、凈利潤、成本消耗就是對比的指標，我們不能拿銷售額的數據去對比成本數據，這就是指標的統一。

有了這些指標就可以說明企業發展很好了嗎?

不，假如同行業的其他企業銷售額都增長了80%，那么該企業的發展其實是很差的。因為我們只有今年、去年的時間維度，忽略了與競爭對手的橫向維度，因此我們要盡可能的多找維度。

簡單來說，對比法就是建立一個參考系，通過不同的維度和指標來找到數據的差異點。

二、對比法的步驟?

1、拆分影響因素，排除無關因素。

在我們進行數據分析之前，要先對影響因素進行拆分，如果要對比APP的拉新效果，就要將因素拆分為訪問量、點擊量、注冊量等等，這些被拆分出來的因素就是我們要對比的指標。

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同時也要排除掉無關的因素，比如APP某幾天瀏覽量的下降，可能是因為平臺全面限流導致的，這樣的因素會影響我們對數據變化的判斷，不能幫助我們找到產品缺陷，因此要排除出去。

2、多維度對比，一般分為四種。

時間維度：同時期對比或者上一時期的對比，包括環比、同比。

空間維度：比如不同城市的對比、不同行業的對比、不同國家的對比。

計劃維度：比如與計劃值、平均值、中間值的對比，多為差異對比。

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3、保持一致性。

在對比分析時，我們要保證對象的一致性、數據來源的一致性、維度與指標的一致性。

我們不能拿自己的產品去對比用戶，同時也要注意不同來源的數據有可能是不同的，比如財務數據里的“凈利潤”與銷售數據的“凈利潤”可能并不是相同的，定義不同，數據自然也會不同。

三、對比分析法的分類?

1、縱向對比

縱向對比就是跟自己的某個指標進行對比，比如同比、環比。

同比

同比就是對比相同時期的數據，例如“3月銷售額比去年同期上漲50%”，其就是用今年3月份的銷售額與去年3月份的銷售額進行對比，運用同比主要是為了消除淡季、旺季的影響。

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同比增長率公式為：(本期發展水平-去年同期發展水平)/去年同期發展水平*100%

同比在對比分析法中經常被用到的，用來比對今年與往年同時期的發展速度情況，但是不能濫用，一定要考慮同比的價值。

比如說今年3月銷售額的同期對比是否真的有意義?比如，如果去年第二季度的數據低谷是因為某種原因(市場政策等外力因素)造成的，那么該月份的同比數據就是毫無意義的，相反還會造成第二季度“虛假增長”的假象。

環比

環比就是對比上一個時期的數據，例如“3月銷售額環比增長50%”，其就是用今年3月份的銷售額數據與2月份進行對比，運用環比主要是為了表現相鄰發展時期的數據變動情況，比如日環比、周環比、月環比、季環比、年環比。

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環比增長率公式為：(本期數據-上期數據)/上期數據*100%

同樣的環比也不能濫用，為了消除季節的影響，我們在使用環比時往往會加入季節調整模型，對原始統計數據進行加工處理，而因為季節模型中參數確定方法的差異，得到的環比統計結果也會有所不同,這也正是環比統計工作的難點所在。

2、橫向對比

橫向對比就是將自己與他人進行對比，比如行業對比、產品對比。

比如開頭我們講到的例子，年增長10%并不能說明企業的發展就是好的，而要考慮到整個行業的整體發展情況，如果整體發展都在50%以上，那么你的企業發展反而是落后的。

一般來說，橫向對比需要對比多個指標、一個維度，而且要注意保證單一變量。比如說，對比兩個APP產品的上線效果，當我進行瀏覽量對比時，要確保其他變量不變，比如上線時間、用戶數量等等，這樣才能找到對象之間的差異點。

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數據分析必須在業務中靈活應用才有意義，對比法同樣也是如此。靈活巧用對比分析，最關鍵的是要理解參考系的建立，也就是指標與維度，并且遵循對比分析法的原則，這是數據分析中最為基礎的內容。