最近很多人跟数据君說，有些方法和模型只是空有其表，實際上做出來之後很難分析出什麼結果。
很多人在做資料分析時都會犯一個毛病，那就是把資料給孤立了，不去找合適的參考指標和對比系，而是盯著最後的某個分析結果，這是很難找到資料價值的。
❓那麼為什麼會出現這種情況呢？是因為很多人都沒有完全領悟資料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，但其實對比法並不像是你想象的那麼簡單。
✅ 什麼是對比法
我們都知道大資料有一個特點 — 相對性，就是說資料之間都是有差異的，而對比分析正是利用相對性找到資料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、最佳化差異的方法。
❓怎麼找呢?
🙋♂️一般來說是需要比較兩個或者多個具有關聯的資料，可以是比較多少、比較大小、比較快慢等等。但是這些資料必須要基於統一的指標，最好是在更多的維度下進行對比。
比如說，老闆讓你分析一下今年企業的發展情況，你拉表之後發現銷售額比去年增長了10%，淨利潤比去年增長了5%，成本消耗比去年降低了3%。銷售額、淨利潤、成本消耗就是對比的指標，我們不能拿銷售額的資料去對比成本資料，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%，那麼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，因此我們要儘可能的多找維度 。簡單來說，對比法就是建立一個參考系，透過不同的維度和指標來找到資料的差異點。
✅對比法的步驟
1 、拆分影響因素，排除無關因素。
在我們進行資料分析之前，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、點選量、註冊量等等，這些被拆分出來的因素就是我們要對比的指標。
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資料變化的判斷，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，一般分為三種
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。
3、保持一致性
在對比分析時，我們要保證物件的一致性、資料來源的一致性、維度與指標的一致性。我們不能拿自己的產品去對比使用者，同時也要注意不同來源的資料有可能是不同的，比如財務資料裡的“淨利潤”與銷售資料的“淨利潤”可能並不是相同的，定義不同，資料自然也會不同。
✅ 对比分析法的分类
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資料，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。
◆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資料低谷是因為某種原因(市場政策等外力因素)造成的，那麼該月份的同比資料就是毫無意義的，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資料，例如“3月銷售額環比增長50%”，其就是用今年3月份的銷售額資料與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資料變動情況，比如日環比、周環比、月環比、季環比、年環比。
◆環比增長率公式為:(本期資料-上期資料)/上期資料*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，對原始統計資料進行加工處理，而因為季節模型中引數確定方法的差異，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
類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%並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，那麼你的企業發展反而是落後的。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數。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，要確保其他變數不變，比如上線時間、使用者數量等等，這樣才能找到物件之間的差異點。
資料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，並且遵循對比分析法的原則，這是資料分析中最為基礎的內容。
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