七种常见的数据分析法之：对比分析法-腾讯云开发者社区-腾讯云

　　导读

　　对比分析在于看出基于相同数据标准下，由其他影响因素所导致的数据差异，而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因，从而找到优化的方法。

　　来源：诸葛io数据教练丨作者：诸葛io

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　　上面这张图表是一个常见的柱状图，而柱状图的作用在于直观对比各项数据之间的差异。

　　上面这张柱状图是针对9月份各渠道获客统计的一个对比分析图表，针对各渠道的下载量、访问量、注册量进行对比。

　　对比要点一：对比建立在同一标准维度上

　　在这张图中，首先要关注到的对比要点是各项数据的对比要基于同一维度。这张图是针对9月份的渠道推广效果的对比统计，9月份就是第一个对比标准，也就是时间维度。

　　在时间维度下，后续对比的结果都是基于这个标准产生的，也就是在9月份这个时间范围内的数据对比，并不能用10月份的数据与这个图表中的数据对比。当然，除了时间维度，也可以使用空间维度，例如渠道A在1-12月每月的数据对比。无论用什么维度，对比要建立在一个大的标准下。

　　对比要点二：拆分出相关影响因素

　　在时间这个大维度下，我们对各渠道的获客效果进行了拆分，也就是将获客效果衡量分为了访问量、下载量和注册量。这三个维度的数据作为判断渠道获客的标准，从对比中找出各渠道的优劣。

　　例如通过这个图表可以看出，渠道A的访问量最高，渠道B的下载量最高，渠道A的注册量最高，那么这样的对比结果能够说明什么问题呢？

　　我们能够看到，渠道A从访问到下载的流失比较严重，渠道B从下载到注册的流失比较严重，而渠道C在访问量、下载量都低于其他渠道的基础上，渠道C的注册量与渠道A并没有相差太多。

　　也就是说，我们可以提出一个假设，渠道C的获客效果更好，为了印证这个假设，我们可以在影响因素中再加入渠道投放花费这个维度，如果渠道A的高访问是因为高花费，渠道C的低访问是因为低花费，那么基本可以印证这个假设。

　　对比要点三：各项数据对比需要建立数据标准

　　在这张图中能够看到一个比较奇怪的现象，渠道B的下载量比访问量还要高，为什么会这样呢？

　　我们在这张图表中加入了一个中间标准数据，对各项数据进行了一次标准换算。假设访问量的真实数据为1万是，标准数据为1，下载量的真实数据为1千时，标准数据为1，注册量的真实数据为100时，标准数据为1.

　　经过标准数据的换算，我们将各项数据放在一张图表上时，对比的差异化会更明显。

　　so，现在明白对比分析法要怎么做了么？

　　对比分析法的维度可以分为同比、环比、定基比等不同的对比方法：

　　同比：例如去年9月与今年9月的对比，同比一般被看做是基于相同数据维度的时间同期对比，也可以看做基于时间维度的影响因素对比，例如相同的营销活动在不同的渠道投放所带来的转化数据，也可以看做是同比。

　　环比：例如9月份与8月份数据的对比，这是从时间维度的对比，也可以以周期性维度对比，例如第一阶段推广投放了10个渠道，第二阶段推广投放了15个渠道，那么第二阶段与第一阶段环比上涨还是下降，进而找出数据变化的原因。

　　定基比：定基比是指针对一个基准数据的对比，例如在各推广渠道中，渠道B与渠道A相比，渠道C与渠道A相比，而两者的比值是渠道B与渠道C的定基比。

　　对比分析在于看出基于相同数据标准下，由其他影响因素所导致的数据差异，而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因，从而找到优化的方法。