京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。

很多人都听过“货比三家”这句话吧?其实,这句话的核心就是对比分析的原理——通过比较不同对象或时间的表现,帮助分析人员快速找到差异、发现问题,甚至挖掘出潜藏的机会。
对比分析,说白了就是把数据摆在一起“看差别”。它的核心目的很简单:通过比较找出谁比较好、谁比较不好等。无论是对各个区域的销售额进行比较,还是分析业绩各个季度的变化,这种“比一比”的方式都可以帮助分析人员快速了解情况。

横向对比---在同一时间内比较不同对象。例如,A品牌和B品牌的市场占有率。
纵向对比---观察同一对象在不同时间段的表现。例如,今年的销售额和去年的对比。
目标对比---实际结果和目标值之间的差异。例如,本月的实际销售额是否达到计划值?
多维度对比---多个维度同时比较。例如,比较不同型号手机在拍照、续航、内存、屏幕、处理器等方面的综合表现。

对比分析的第一步,是问自己:为什么要对比? 目标不同,分析的方向和方法也会不同。比如:

有时候,对比数据本身也可能会产生误导。举个例子: 同一家公司的销售额,上个月可能是按“含税价”计算,这个月却用“净价”统计。如果不统一口径,数据就没有可比性,强行对比出来的结果也会有偏差。 又比如,不同品牌的市场占有率数据,假设拿到的是一家小城市的报告,而不是全国数据,得出的结论可能并不具有代表性。 对比分析的一个大忌就是“错比”或者“瞎比”。

所以,统一数据口径、确保数据的可信度,是开展对比分析的前提。

很多人听过一句话:问不如表,表不如图。所以,在对比分析中,可视化工具是好帮手,常用的可视化图形有:
用来横向对比不同对象的表现,例如不同产品的月度销量。
多层级数据和组成部分的对比,例如不同大类产品及其下属小类产品的销售情况。
雷达图
适合多维度对比,例如不同产品在价格、质量、功能上的综合表现。
堆叠条形图
展示各部分的构成对比,例如各区域市场占比的变化。
适合显示差异程度的分布,例如用户点击率在页面不同位置的分布情况。
直观展示不同区域之间的差异和分布,比如某产品在各省市地区的市场占有率。

数据可视化是数据分析岗最重要的技能要求之一,在日常工作中,把海量的数据通过可视化的形式展示出来,方便决策制定,所以CDA数据分析师一级把数据可视化作为核心考点,大家可以扫码CDA小程序,获取更多学习资料,CDA小程序里也有很多数据可视化的模拟题,大家可以通过刷题来提升自己。
谨防数据失真
不同数据来源或统计口径的差异,可能会导致误导性结论。
避免过度对比
维度过多时,可能会让人迷失重点。不妨将分析拆解成几个更小的部分逐步进行。
考虑外部影响
不要只盯着数字看,差异背后可能还隐藏着外部环境的变化,例如季节性因素、政策调整等。
对比分析看似简单,但真正做到深入透彻并不容易。需要我们既有清晰的目标,又能敏锐地发现数据背后的差异和原因。通过合理地运用对比分析,才可以快速找到业务中的问题点,为优化和决策提供方向。
在这个数据驱动的新时代,数据分析已经成为企业和个人不可或缺的技能。如果你渴望在数据分析领域大展身手,提升自身竞争力,那么我们诚挚地邀请你参加的“数据分析师测试挑战”!

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11