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【九月打卡】第6天 对比分析应用场景

小魏同学嘻嘻
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课程名称:构建数据分析工程师能力模型,实战八大企业级项目
课程章节:3-1 对比分析和分类分析思路与应用场景
课程讲师:fish

课程内容
对比分析种类
例:小米及竞品电商购物转化
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  • 静态比较: 在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较,简称横比;
  • 动态比较: 在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比。

对比分析注意事项

  • 指标的口径范围、计算方法、计量方式必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量。
  • 对比的对象要有可比性,有实际的对比意义。进行对比分析时,可以单独使用总量指标或平均指标,也可以将他们结合起来进行对比。
  • 对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一。
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时间维度对比: 同一指标在不同时间维度下的对比,如同比,环比,定基比等
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空间维度对比: 不同空间数据的对比,比如中国和美国的对比,北京和沈阳,沈阳中街和大连星海广场进行对比。
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分类(分组)分析

  • 基本概念:分类分析法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标志(指标),把数据分析的对象划分为不同的类型来研究,以揭示其内在的联系和规律性。
  • 使用方式:目的就是为了对比,把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各类内对象的属性的一致性、类与类之间属性的差异性,以便进一步运用各类数据分析方法来揭示内在的数量关系,因此分类法必须和对比法结合使用。

分类分析类型

  • 属性指标分组分析法:按属性指标分组一般比较简单,分组指标一旦确定,组数、组名、组与组之间的界限也就确定。例如,人口性别按男女两组,具体到每一个人应该分在哪一组是一目了然的。
  • 数量指标分组分析法:数量指标分组分析法是指选择数量指标作为分组依据,将数据整体划分若干性质不同的部分,分析数据的分布特征和内部联系。根据数据的性质(离散数据或连续数据),它分为单项式分组和组距式分组。
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课程收获
感谢老师带来的数据分析对比分析的应用场景以及数据对比,分类,分组分析的相关方法,使我受益颇丰,学到了许多新的名词,以及之前听起来很熟悉但却不明其意的名词,如同比,环比等,老师以图文并茂的方式讲解数据对比分析的相关概念,以及特有的方法,帮助我更好的掌握对比分析的方法,更加激发起我对数据分析这门课程的兴趣。

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