数据分析的 5 种对比思维-技术圈

导读：在「数据分析的 8 种思维」这篇文章中，我用了一个简单的故事，说明对比思维随处可见。

因为我觉得对比思维实在是太重要了，所以下面通过一个示例展开来讲一讲。

作者 / 来源：林骥（ID：linjiwx）

以下数据都是假设数据，为了展示对比思维在实践中的运用，假设有一家零售企业，今年 9 月份的销售额是 110 万元。

下面我们运用 5 种常见的对比思维，来对它进行数据分析。

01 跟目标相比

首先，我们把它跟目标进行对比，今年 9 月份的销售目标是 100 万元，目标完成率为110%，超额完成任务目标，整体来看表现很好。

其次，我们再把它与上个月进行对比，8 月份的销售额是 95 万元，9 月份环比增加了 15.8%，销售呈现增长的态势。

为了进一步了解销售的态势，我们与去年同期进行对比，去年 9 月份的销售额是 55 万元，今年 9 月份的销售额同比增加了 100%，销售额同比实现翻番。

接下来，我们分渠道进行对比，该企业有 A、B、C 三种销售渠道，虽然今年 9 月份整体合计是超额完成目标的，但是渠道 C 并没有完成销售目标，应该予以重点关注，并进一步分析原因。

最后，我们拿渠道 C 与同类进行对比，寻找它没有完成目标的原因。与同类对比的时候，指标的选择要更加慎重，通常用体现效率的指标更加合适，这里采用人均销售额来进行对比。

渠道 C 的人均销售额是 5 万元，而行业平均水平是 6 万元，渠道 C 的人均效率较低，不仅低于企业内部的其他销售渠道，而且低于其他同类企业的平均水平，这是它没有完成目标的主要原因。所以，要想方设法提升渠道 C 的人均效率。

小结

要做好数据分析，首先就要学会对比，因为没有对比，就不知道好坏；不知道好坏，也就不知道下一步应该如何行动。

数据分析的对比思维有很多种，其中比较常见的是跟目标相比、与上月环比、与去年同比和分渠道对比。

在条件允许的情况下，除了内部数据之间的对比，还应该与外部进行对比。比如说，与同类企业进行对比，与行业的平均水平进行对比。

在对比之前，要确保指标具有可比性，对象要具有相似性，还要让量纲保持一致。比如说，身高的单位是厘米，体重的单位是千克，属于不同的计量单位，你不能拿 A 的身高 180 厘米，与 B 的体重 80 千克进行对比。单从数字上来看，180 比 80 要大，但是它们之间的对比没有意义。

当你拿到一个数据之后，可以用不同的方法去进行对比，先观察在时间趋势下的波动情况，看是突然的大幅波动，还是在正常范围内的小幅波动。再按照不同的渠道进行细分，看看不同渠道的差异情况。还可以根据市场环境等情况，对同业其他竞争对手的数据进行数据分析。

数据分析的过程，就是先确认事实是什么，通过对比等思维，然后分析原因，找到为什么，得出分析的结论和建议，从而指导业务决策，让管理者知道下一步应该怎么办。

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