专栏名称: CDA数据分析师
CDA数据分析师品牌官方微信,开放、创新、分享。
目录
相关文章推荐
天池大数据科研平台  ·  创造历史!DeepSeek超越ChatGPT ... ·  9 小时前  
大数据分析和人工智能  ·  中国最讨人嫌的行业,挤满35+的中年人 ·  2 天前  
数据派THU  ·  科普之旅 | 步入6G新时代 ·  3 天前  
软件定义世界(SDX)  ·  邬贺铨院士最新重磅演讲:以AI重新定义互联网 ·  5 天前  
51好读  ›  专栏  ›  CDA数据分析师

【干货】5分钟学会数据分析方法之【对比分析法】

CDA数据分析师  · 公众号  · 大数据  · 2025-01-26 09:24

正文

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。

那么,什么是对比分析?

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。

常见的对比类型主要有以下几种

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。

对比分析如何开展?


1. 找到对比的切入点

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:

- 如果想知道销量的变化情况,需要做时间维度上的纵向对比。

- 如果想选择更好的供应商,需要横向对比它们在价格、交货速度等指标上的表现。

- 如果想评估团队绩效,可能需要目标对比,看看实际完成情况。


2. 数据要靠谱

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。


3. 可视化让差异一目了然

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:

柱状图

用来横向对比不同对象的表现,例如不同产品的月度销量。

树状图

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。

热力图

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。

地图

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。


对比分析中的注意事项



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”!

往期干货文章:

  【干货】用半监督学习方法处理标签(上)Label Propagation
  【干货】半监督学习(下)Label Spreading
  【干货】数据可视化很难?不存在的!一文弄懂PyEcharts可视化技术
  【干货】掌握这50个常用Excel函数,你的Excel就无敌了
  20000字!一文学会Python数据分析
【测一测】解锁数据分析潜力!量身定制的测试挑战等你来战!
【干货】7类常见的统计分析错误
【干货】7款超强大的AI数据分析工具,再也不用痛苦背函数了,建议收藏
【干货】12种实用数据分析模型,强烈建议收藏!
【干货】字节大神:讲透数据指标体系搭建的3个关键步骤
【面试】秋招年薪50万,央企数据分析岗成功上岸!
【干货】百试不爽,提高思维能力的5个数据分析模型
【干货】大厂数据分析师面试,最常犯的2个技术错误
【干货】2年银行数据分析师:大数据部门工作重点及技能要求