[分享] 数据分析方法(一):对比与对标

对比是数据分析最基本的方法,通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中,对比得当可获得精準结论,但对比分析也存在陷阱,比如某产品近期销售数据在下滑,想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降,但是查看销售比(销售数/DAU)却在上升,所以只是因为DAU下降了。

所以如何去有效对比?

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1、 横向、纵向多维度对比

对比的前提是两个事物或统一个事物的两个状态,其次必须要有一个对比的指标或标準(这里可称为对比的度量)。对比的两事物一个是主体,另一个是客体。也就是明确对比的三要素:主体、客体和度量。比如小明比小王高5cm,就是一个最简单的对比,这里小明是主体,小王是客体,度量身高,且人们对于身高这个度量存有共识。但如果去大排档吃一碗炒饭50元,可能觉得很贵。那如果是取希尔顿吃一碗炒饭128元可能就不觉得贵,这里我们选择了常识作为比较的基準,客体也没有问题,问题在于我们所谓的「常识」并非所有人的「共识」,如果不是共识,就要非常谨慎地得出结论,否则就容易从自我出发做出判断,影响结论的中肯性。

2、建立标準化的对比客体和度量

就是因为标準可以是认为确定的,所以存在质疑和不确定性。

建立标準化的对比可以是时间标準、空间标準、特定标準、计划标準。

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3、 比率的对比

常见的对比是大小的对比、数量的对比,比如销售额的对比,人数的对比,使用不同的对比指标会得到不同的结论,我们把对比标準的选择叫做视角,视角不同,结论不同。比如上述对比小明小王俩同学,身高是视角事宜,除此之外还有年龄、学习成绩、颜值等等。在对比各种变化的原因时,我们也有各种模型,我们所要做的就是找到合适的对比视角。

直接描述事物的变数:长度、数量、高度、宽度等

加工后可得到:增速、效率、效益等指标,这才是数据分析时常用的。

如下图的AB公司销售额对比,虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司,但是B公司的增速迅猛,高于A公司,即使后期增速下降了,最后的销售额还是赶超。(数据都是笔者瞎编的,工具用的是FineBI)

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3、 指标的逻辑与管理指标

数据分析师有一个关键的职能就是要设计「指标」来对比,设计指标和应用指标有着天壤之别。比如某保健品公司,他们的产品是各类补品及奶粉,他们的业务与市场中人口的出生率、老龄化速度、市场整体购买力、对保健品的消费观念有着直接关係,还与政府对这个市场的管控力度有关。分析这幺多之后,有没有一个指标来反映这些综合的因素,它的正反代表着好坏。

考虑到以上因素需要构建一个综合性的指标,这需要各种数据的加权计算。在不考虑市场规模的情况才,可以先构建一个指标指数模型:

Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……

Y 可定为市场吸引力指标值
X1 可定为老龄化程度
X2 可定为市场整体购买力
X3 可定为市场对保健品的品牌的看法
X4 可定为政府对这个市场的管控力度
abcd是係数,分别代表影响力程度

当然以上只是简单的罗列,实际情况比如X2还能分解出多个影响指标,甚至整体可以换成乘法模型,指数模型。。。

4、 对标的层次和维度

设定了各项管理指标后,剩下的就是比较工作了。从变化到追蹤事物变化的诡计,找到问题的根源,从而找到书屋发展规律,这个过程叫对标。对标可以和自己比,也要和别人和竞品比。

对标的维度有规模指标、速度指标、效率指标、效益指标。

规模指标比如营业额、销售额,电商平台的UV、日活,医院的一天接诊数量,年营业收入额;

速度指标往往代表着活力,也是看未来趋势和潜能的重要指标类,包括各种运营管理指标的速度指标。

效率指标即投入和产出比,如果投入的是时间,月度产值、季度产值;如果投入的是凈资产、则凈资产周转率;如果投入的是人,人均产值,人均销售额。

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