用白话说大数据:数据分析方法的比较分析
我们先来看看思维导图:
使用分析方法(与谁相比)？？
如何运用比较分析法，首先要考虑和谁比较。
与自己比较
通过和自己过去的平均水平对比，找到问题所在，分析周围，搞清楚问题是自己的问题还是行业的问题。如果自己的链出现了问题，要从自己身上找原因，提高活动率。
与行业相比
把自己的平均水平和行业平均水平比较，和同行比较，往往会发现很多问题。
使用分析方法(如何比较)？
第二个要考虑的问题是如何比较。
整体数据的大小:有些指标用来衡量整体数据的大小。常用的数据指标有:平均值、中位数和某项业务指标。
总体数据波动:用变异系数来衡量总体数据的波动。
趋势变化:用比较分析法分析趋势变化时，最重要的是找到合适的比较标准。找到标准，将比较对象的指标与标准进行比较，就可以得到结果。目前常用的标准有时间标准、空间标准和具体标准。
第一种时间标准:
行动前后对比，可以看到行动前后的效果，比如一次营销活动前后的对比。
通过比较时间趋势，可以评价一段时间内指标的变化，通过环比可以判断短时间内趋势的变化。
与上年同期相比，当数据存在时间段变化时，可以与上年同期进行对比，消除时间段变化因素。以同比判断短时间内的趋势变化。
环比:本月与上月对比，短期对比。
同比:本年与上年的比较，一个长期的比较。
第二种空间标准:
A/B测试，在相同的时间维度下，让相同构成的目标用户进行不同的操作，最终分析不同群体的操作效果。接下来我还会讲一下A/Btest。
相似空间的对比，用两个相似空间来寻找两者之间的差距，比如同类型APP A(贝壳)和APP B(免费)的年留存率，很明显哪个APP的留存率更高，城市和分店的对比常用于日常生活中的相似空间。
高级空间比较是指与行业内的领先者进行比较，了解差距，然后细分原因，从而提高自身水平。比如淘宝和JD.COM。
第三类具体标准:
与计划值相比，目标驱动操作。在营销方面，我们会制定年度、月度甚至每日的目标。通过与目标的比较，我们将分析我们是否实现了目标。如果没有，我们会深入分析原因。目标驱动的好处是经营者一直在努力实现目标，从而带动公司利润。
和平均比，和平均比，主要是知道某一部分和整体的差距。
与理论值相比，这种比较主要是因为没有历史数据，所以只能与此时的理论值进行比较。理论值是需要更有经验的员工用自己的工作经验去沉淀和参考类似数据的值。
比较分析方法的原理？
比较分析需要坚持可比性原则:比较对象相似，比较指标同质。
比较对象的相似性:比较时，注意尺度相同。比较对象越相似，越具有可比性。比如你的工资不能和思聪的零花钱比，不公平。如果要比较的话，那就跟出生和学历差不多的人比较。当然，这只是一个不恰当的例子，哈哈
比较指标的同质性:同质性可以表现在以下三点:
1.指标的范围是一样的。比如APP A的用户留存率是18，APP B就需要18。我们不能拿App B和APP B比。
2.指标的计算方法是一样的，就是计算公式是一样的，比如一个是除法计算，一个是加法计算。
3.指标计量单位一致，无法比较身高体重。两个常用单位一个是厘米，一个是千克。
分析方法的应用？
例如，A/b测试
什么是A/B测试？为了统一一个目标，制造了两个版本。这两个版本只有一个地方不一样，其他地方不变。让一部分用户用A版，一部分用户用B版，A版是实验组，B版是对照组。两个版本运行一段时间后，分别统计两组用户的性能，然后对两组数据进行对比分析，选出效果好的版本，正式发布给所有用户。
当然，现实中的A/Btest远没有这么简单。接下来我会写一篇关于A/Btest的文章，挖坑+1哈哈哈。
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