对比分析数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题,这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较,分析其中差异,以揭示事物发展规律。

01. 没有对比就不能说明问题

其实每个人在很小的时候就接触到了对比分析,还记得小时候自己的成绩总会被爸妈与邻居家小孩作比较,自己的成绩也会被爸妈拿了和往期成绩作比较,以分析自己到底是进步了还是退步了。这可能就是最贴近我们生活的对比分析,有对比就会有伤害,可为什么一定要对比呢?

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

虽然某些时候对比真的很讨要,但是没有对比就不能说明结论!举个例子来说,2020财年淘宝天猫GMV达成6.589万亿,如果没有对比GMV只是一个数字而已,我们并不知道这个数字代表的业务状况到底如何,业务是增长了呢,还是衰退了呢?如果我们把前三财年的GMV数据也放上,就会发现2020财年的GMV是增长的,从这个对比数据来看业务是稳定上升的。这就是对比分析在数据分析中的作用,没有对比就没有数据结论!

02. 对比分析到底和谁比

确定对比的对象是数据分析的第一步。对比的对象可以是自己,也可以是行业。如果是和自己比的话,可以通过某段时间的业务平均值、中位数等统计指标来衡量业务的整体大小;也可以通过变异系数来衡量业务整体的波动;同时也可以使用同比、环比等指标来衡量业务的变化趋势。如果是和行业比较的话,可以通过行业趋势与业务发展趋势进行对比,以判断业务发展是否健康;当然也可以和行业的金标准进行对比,以确定业务发展是否达到行业标准,进而调整业务发展方向和策略!

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

03. 对比分析到底怎么比

确定了对比对象之后,进而我们需要确定如何比。根据对比分析的用途,我们将其划分为三大块,分别是衡量数据整体大小、衡量数据整体波动、衡量数据变化趋势。面对不同的场景,对比分析选择的维度和指标也不尽相同,总结如下图所示。

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

1.衡量数据整体大小

对于数据整体大小的衡量,可以将业务数据与某段时期内的平均值、中位数、目标值作比对,当然也可以和行业金标准做对比。

11月是电商大促活动月,11月的GMV高于全年月均值、全年月中位数是必然的结果。这时候就可以和当初定下来的目标值进行比较,看今年的大促活动是否达到预定目标,若没有达到则可以继续分析到底是哪个区域、哪个品类、哪个环节存在问题,以积累经验下次大促避免类似情况发生。当然,也不能随随便便就否定自己的成绩,可以将11月GMV和行业的金标准比一比,高于行业标准说明这次大促还是高于行业水平,有值得肯定的地方。

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

2.衡量数据整体波动

数据的波动整体波动可以分为周期性波动、业务内部因素影响的波动、外部因素影响的波动、数据传输问题而造成的数据波动以及其他意外因素引起的数据波动。

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

数据周期性、内因和外因引起的数据波动属于正常波动,对于这三类波动的衡量可以用不同时期内的变异系数、方差、标准差等进行对比。各个指标如何计算,我们这里就不在赘述。

3.衡量数据趋势变化

对于数据变化趋势的衡量,可以考虑从时间和空间两个不同维度展开考虑,从时间维度可以考虑横向比较、纵向比较、同比、环比、定比等等,而从空间维度的话可以产品、用户、区域等多个层面进行对比分析。

3.1 时间维度

从时间维度上讲,可以通过横向比较、纵向比较、同比、环比、定比以及特殊时期对比说明结论。

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

横向对比是相同周期不同阶段的比较,可以是天、月、季、年的同比、环比等等。例如对比双十一大促期间每一天的GMV就是横向比较。

纵向对比相同周期内不同区域、不同类目、不同商家、不同客户群体的比较。例如,对比各品类双十一期间的成交额就是纵向比较。

同比用于观察长期的数据,是本期数据与上一年同期数据的比值。通常情况下,在数据分析中会用同比增长率衡量业务趋势,其计算公式如下:

同比增长率 = (本期数据–上年同期数据) / 上年同期数据 * 100%

例如,2020年11月的GMV与2019年11月的GMV相比增长了56.12%,这就叫做同比增长率。

环比用于观察短期数据,是当前周期与上一周期的比值,可以是本月与上月的对比、本周与上周的对比、当年11月与当年10月的对比。同样地,环比增长率是较为常用的评价指标。其计算公式如下:

同比增长率 = (本期数据–上年同期数据) / 上年同期数据 * 100%

例如,2020年11月的GMV与10月的GMV的对比就叫环比,其增长率就叫环比增长率。

定比也是趋势分析的重要指标之一,是当前周期数据与固定周期数据的比值,定比增长率的计算方式与同比、环比增长率相似,如下所示:

定比增长率 = (本期数据-固定期数据) / 固定期数据 * 100%

特定时期的对比也是非常重要的对比方法,这种方法在实际的数据分析中更为常用,可以是不同版本之间的比较,量化版本变更带来的实际效益;也可以是活动前后的比较,量化活动开展是否达到预设目标;当然还可以是广告投放前后用户留存率的比较,以评判广告买量用户的效果

3.2 空间维度

在空间维度进行对比,可以来考虑从产品、用户、区域等维度进行展开分析,可以考虑具有可比性的同类产品进行比较,也可以选择同一个产品的不同版本的数据进行比较;而对于区域来说的话,则可以对比同一指标在不同区域的表现;对于用户来说,可以对比不同层级类别的用户,也可以将同类型的用户分为两组进行A/B 测试。

 

数据分析方法论:对比分析有效地说明数据结果和结论

 

在产品层面,可以通过与相似产品进行对比以分析次日留存率是否健康。例如,可以对比抖音快手的次日留存率,发现快手用户的次日留存率略高于抖音,抖音可以推出某些活动促活,从而提高次日留存率。

–在地区层面,就是将关键指标拆分到不同的地区,然后分析该指标在不同地区的表现。例如,我们将11月份的GMV拆分到各个地区,分析各个地区对于GMV的贡献,找出可提升GMV的方案。

–在用户层面,可以将用户进行分组,对比不同组别用户在某一指标下的差异;也可以选定一个用户群体,比较该用户群体在不同天的留存率表现,即同期群分析。例如,根据用户的付费信息将用户分为大中小R,对比各个组别对付费的贡献率,分析结果符合“二八法则”。

–用户和产品交叉分析也是常用的分析思路,通常来说就是A/B测试,即选定同样群体的用户,将其分为两组,分别给他们展示不同颜色的网页对比其点击率,以评判哪种颜色的网页更受欢迎。

04. 对比分析的可比性原则

对比分析需要坚持可比性原则,即对比对象相似,对比指标同质。

–坚持对比对象相似的原则,就是说对比的对象要是同类型的,属于同一领域的,例如,抖音和快手相比,淘宝和拼多多相比。如果拿淘宝的GMV与B站的GMV相比可能就不太合适!

–坚持对比值指标同质的原则,包括指标口径范围相同、指标计算方式一样和指标计量单位一致。例如,我们不能用抖音2020年的平均留存率与快手2019年的平均留存率相比,因为指标口径范围不同;同样地,我们也不能用2020年抖音的用户留存率与流失率进行比较,因为指标计算方式不一致;另外指标的单位也是容易忽略的点,淘宝1月的GMV是1.98亿元,2月的GMV是23800万元,那么1.98和23800之间也是没有可比性的,只有统一了单位之后,GMV才具有可比性。

05. 总结

本篇文章从为什么需要对比出发,详细地阐释了对比分析和谁比、怎么比以及对比分析需要坚持的原则,由小到大,由点到面,全面地介绍了对比分析方法论。对比分析作为最常用的分析方法,作为数据分析师要做的不仅是对比,更重要的是分析和追踪,将分析结果落地,让数据产生价值,让分析产生价值!

作者: 数据万花筒 来源:数据万花筒(DataArtScope)

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