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  • 数据对比分析
    千次阅读
    2021-03-19 22:26:32

    补充好文:
    怎样进行数据的对比分析?
    数据分析(1):对比分析法
    一文看懂对比分析方法


    转载自:大白话系列:分析方法之对比分析
    作者:风轻袖影翻
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。


    对比分析是数据分析中最常用、好用、实用的分析方法,它是将两个或两个以上的数据进行比较,分析其中的差异,从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。

    先看看思维导图:


    使用分析方法(和谁比)

    如何使用对比分析法,就要先考虑和谁比这个问题。

    和自己比较

    通过和自己过去的平均值相比,发现问题,围绕问题进行分析,出现的问题是自身问题导致的还是行业问题导致的,如果自己的环比出现了问题,就要从自身上找原因,提高活跃率。

    和行业比较

    将自己的平均值和行业平均值进行比较,和同行一比,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就是如何比较

    数据整体的大小:用某些指标来衡量整体数据的大小,常用的数据指标为:平均值、中位数、某个业务指标

    数据整体波动:用变异系数来衡量整体数据的波动情况

    趋势变化:运用对比分析来分析趋势变化的时候,最主要的是找到合适的对比标准。找到标准,将对比对象的指标与标准进行对比,就能得出有结果了。目前常用标准是时间标准、空间标准、特定标准。

    第一类时间标准

    动作前后对比,可以看到动作前后的效果,如对比某次营销活动前后的对比。

    时间趋势对比,可以评估指标在一段时间内的变化,可以通过环比,来判断短时间内趋势的变化。

    与去年同期对比,当数据存在时间周期变化的时候,可以与去年同期对比,剔除时间周期变化因素。通过同比,来判断短时间内趋势的变化。

    环比:本月和上个月比较,短时间的比较

    同比:本年和上一年比较,长时间的比较

    第二类空间标准

    A/B测试,在同一时间维度,分别让组成成分相同的目标用户,进行不同的操作,最后分析不同组的操作效果,A/Btest我接下去也会讲。

    相似空间对比,运用两个相似的空间进行比较,找到二者的差距,比如同类型甲APP(贝壳)乙APP(自如)的年留存率情况,明显看出哪个APP的留存率更高,日常生活中相似空间比较常用的就是城市、分公司之间的对比。

    先进空间对比,是指与行业内领头羊对比,知晓差距多少,再细分原因,从而提高自身水平。如淘宝和京东的对比。

    第三类特定标准

    与计划值对比,目标驱动运营,在营销中会制定年、月、甚至日的目标,通过与目标对比,分析自己是否完成目标,若未完成目标,则深层次分析原因。目标驱动的好处,就是让运营人员一直积极向上努力的去完成目标,从而带动公司盈利。

    与平均值对比,与平均值对比,主要是为了知晓某部分与总体差距。

    与理论值对比,这个对比主要是因为无历史数据,所以这个时候只能与理论值对比。理论值是需要经验比较丰富的员工,利用工作经验沉淀,参考相似的数据,得出来的值。

    对比分析方法原则

    对比分析需要坚持可比性原则:对比对象相似,对比指标同质

    对比对象相似:进行比较的时候注意,比较规模要一致,对比对象越相似,就越具有可比性,比如说不能用你的工资和思聪的零花钱进行比较,这样不公平。如果要比,就和你出生,教育背景相似的人进行比较。当然这只是个不恰当的例子haha

    对比指标同质:同质可以表现在下面三点:

    1.指标口径范围相同,比如甲 APP 与乙 APP 的用户年留存率比较,如果用甲 APP 18年的用户留存率,那乙 APP 也需要是18年的,不能拿乙17年的与甲18年的比较。

    2.指标计算方法一样,也就是计算公式相同,比如一个用除法、一个用加法进行计算。

    3.指标计量单位一致,不能拿身高和体重进行比较,二者常用单位一个是厘米,一个是千克。

    分析方法应用

    举一个例子吧,A/Btest

    什么是A/B测试呢?为统一个目标制定两个版本,这两个版本只有某个地方不一样,其他地方保持不变,让一部分用户使用A版本,一部分用户使用B版本,A版本为实验组,B版本为对照组,两个版本运行一段时间后,分别统计两组用户的表现,然后对两组数据进行对比分析,选择效果好的版本,正式发布给全部用户。


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    任何事物都有对立面,站在不同的角度去分析问题,不仅是数据分析的方法,也是各行各业都会用到的思维模式。今天就来聊一下对比分析。01时间上的对比1纵比同一空间条件下,对不同时期数据比较。如下...

    任何事物都有对立面,站在不同的角度去分析问题,不仅是数据分析的方法,也是各行各业都会用到的思维模式。

    今天就来聊一下对比分析。

    01

    时间上的对比

    1

    纵比

    同一空间条件下,对不同时期数据的比较。

    如下图2018年1月到8月全国的订单数量柱状图,可以看出1月的订单量最高,8月最低。

     

    2018年1~8月全国订单数量柱状图

    2

    同比


    同比是同时期内进行比较,比如2019年7月与2018年7月的某项数据进行对比是同比。

     

    3

    环比

    环比是与前一个统计期内进行比较,如2019年7月与2019年6月的某项数据进行对比是环比。

     

    Ø  如广东省2018年6月的订单数量为5400单,2019年6月订单量为4788单,2019年7月的订单量为5277单,那么我们可以这样描述:

    2019年7月,广东省订单数量为5277单,环比上月增长了10.2%,同比去年降低了2.3%。

    4

    与特定时期的对比

     

    当前时期与特定时期的对比,如与历史最好水平或与某一关键的时期进行对比。


    下图是从推广活动开始前和开始后各季度的平均销售额进行对比的条形图。

     活动前后各季度平均销售额对比条形图

     

    02

    空间上的对比

    1

    横比

    同一时间条件下,对不同空间数据的比较。

    如下图2018年7月各省的订单数量柱状图,反映的是不同省份间同一时期的比较。

    7月各省订单数量柱状图

     

    2

    横比与同地域、同部门对比

    这里指的是同一统计期内,与同地区、部门间的比较。

    下图是世界各国面积排名的柱状图。空间上的对比总是基于一个基础,那就是他们都是同一级别的。这时候如果让国家和洲去对比,就不能够了。

    世界各国面积排名TOP10(图源见水印)

     

    03

    与标准对比

    1

    与目标值对比

    还可将数据与目标值进行对比,从而发现差异,进行改正。

    要与目标值进行对比,必不可少的就是目标值线。

    Excel里怎样才能在图表区加上目标值线呢?

    右图红色为目标值线

     

    Step1:首先,在I列新增一列1~8月订单量的目标值。

     

     

    Step2:在绘图区右键【选择数据】——【添加】,系列名称为目标,系列值为刚新增的目标值一栏的数据值。

     

     Step3:这时得到的图不是我们理想中的样子,在绘图区右键【更改图表类型】,将平均值系列更改为折线图。

     

     Step4:添加一个数据标签,可再美化一下,大功告成,最后结果如图所示:

     

    2

    与业内平均水准对比

    进行现状调查、背景介绍的时候,会进行竞争对手或行业内水平的比较,从而分析处于行业内的什么阶段,下一步该做怎样的努力。

     

     Ø  需要注意的是,在做对比分析的时候,比较的数据的计量单位、计算方法需得一致,比较的对象也得具备可比性,否则就失去了对比的意义。

     

    比如像下面这种,单位未统一的对比就是错误的

    如下图所示,将广东的销量与山东的销量增长率进行对比,二者单位没有统一,这样对比显然是错误的。

     错误的销量对比图

     

    正确的对比是:

    将广东与山东的销量进行对比,或将二者的增长率进行对比,若非要在一张图上放销量和增长率,那也应只放一个地区的销量和增长率。

    正确做法1:销量间对比

    正确的销量对比图

     

    正确做法2:增长率间对比

     

     正确做法3:同一区的销量与增长率的展现

     

     知识不怕会,就怕用,对比分析乍一看固然简单,能用会用才是王道。

    任何疑问,欢迎加我个人微信号:data_cola 交流讨论

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  • 对比分析是将两个相互联系的指标进行比较,从数量上展示和说明研究对象的各种关系(规模的大小、水平的高低、速度的快慢等)是否协调。分析其中的差异,从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。 二、对比...

    一、对比分析:

    对比分析是将两个相互联系的指标进行比较,从数量上展示和说明研究对象的各种关系(规模的大小、水平的高低、速度的快慢等)是否协调。分析其中的差异,从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。

    二、对比分析的原则:

    1. 对比对象相似:对比对象越相似,就越具有可比性。
    2. 对比指标同质

    三、对比分析的特点:

    • 简单:因为与其他分析比较对比分析操作步骤少,不需要太复杂的计算。
    • 直观:是指能够直接看出事物的变化或差距,非常明显的知晓对比数据的相同或不同。
    • 量化:是指能够准确表示出变化或差距是多少,然后根据变化或差距的度量值,进行细分找到原因。

    四、对比分析分类

    1、绝对数比较

    利用绝对数进行比较,从而寻找差异的一种方法。

    2、相对数比较

    由两个有联系的指标对比计算,用来反映客观现象之间数量联系程度的综合指标,其数值表现为相对数。
    相对数可分为以下几种:

    1. 结构相对数:将同一总体内的部分数值与全部数值进行对比求得比重,用以说明事物的性质、结构或质量。
    2. 比例相对数:将同一总体内不同部分的数值进行对比,展示总体内各部分的比例关系。
    3. 比较相对数:将同一时期两个性质相同的指标数值进行对比,说明同类对象在不同空间条件下的数量对比关系。
    4. 强度相对数:将两个性质不同有一定联系的总量指标进行对比,用来说明现象的强度、密度和普遍程度。
    5. 计划完成程度相对数:将某一时期实际完成数与计划数进行对比,用以说明计划完成程度。
    6. 动态相对数:将同一现象不同时期的指标数值进行对比,用以说明发展方向和变化速度。

    五、实例

    1、动态相对数
    现有各菜品的销售数据:
    链接:https://pan.baidu.com/s/1cWn6JmnmwZUDQ7bgv7_V-A
    提取码:2677

    以及B部门的销售数据:
    链接:https://pan.baidu.com/s/1b3TXAq_9qjziy8RCRiA9xw
    提取码:2677

    部分数据示例:
    在这里插入图片描述

    现分析各部门销售金额随时间的变化趋势:

    # 不同部门在各月份的销售对比情况
    # 部门之间销售金额比较
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    data=pd.read_excel("./data/dish_sale.xls") #读入数据
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    plt.plot(data['月份'], data['A部门'], color='green', label='A部门',marker='o') #绘制A部门曲线
    plt.plot(data['月份'], data['B部门'], color='red', label='B部门',marker='s') #绘制B部门曲线
    plt.plot(data['月份'], data['C部门'],  color='skyblue', label='C部门',marker='x') #绘制C部门曲线
    plt.legend() # 显示图例
    plt.ylabel('销售额(万元)')
    plt.show()

    在这里插入图片描述

    #  B部门各年份之间销售金额的比较
    data=pd.read_excel("./data/dish_sale_b.xls")
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    plt.plot(data['月份'], data['2012年'], color='green', label='2012年',marker='o')
    plt.plot(data['月份'], data['2013年'], color='red', label='2013年',marker='s')
    plt.plot(data['月份'], data['2014年'],  color='skyblue', label='2014年',marker='x')
    plt.legend() # 显示图例
    plt.ylabel('销售额(万元)')
    plt.show()

    在这里插入图片描述

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    对比分析主要用于对两个互相联系的指标进行比较,包括绝对数比较(相减)/相对数比较(相除),结构分析,比例分析,空间比较分析,动态对比分析等,这篇博客来一一写一下分析方法

    首先引入所需模块

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    

    1.绝对数比较(相减)

    这种方法相互对比的指标在量级上不能相差过大,不然得不到明显的对比结果。
    创建数据,生成30天内的A/B产品的日销售额

    data = pd.DataFrame(np.random.rand(30,2)*1000,
                       columns = ['A_sale','B_sale'],
                       index = pd.period_range('20170601','20170630'))#pandas中与时间相关的函数
    print(data.head())
    

    数据展示
    在这里插入图片描述
    (2)折线图比较

    data.plot(kind='line',
           style = '--.',
           alpha = 0.8,
           figsize = (10,3),
           title = 'AB产品销量对比-折线图')
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    (3)多系列柱状图对比

    
    data.plot(kind = 'bar',
              width = 0.8,
              alpha = 0.8,
              figsize = (10,3),
              title = 'AB产品销量对比-柱状图')
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    (4)柱状图,堆叠图对比

    创建堆叠图

    ax1 = fig3.add_subplot(2,1,1)  
    x = range(len(data))
    y1 = data['A_sale']
    y2 = -data['B_sale']
    plt.bar(x,y1,width = 1,facecolor = 'yellowgreen')
    plt.bar(x,y2,width = 1,facecolor = 'lightskyblue')
    plt.title('AB产品销量对比-堆叠图')
    plt.grid()
    plt.xticks(range(0,30,6))
    ax1.set_xticklabels(data.index[::6])
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    (5)差值折线图对比

    ax2 = fig3.add_subplot(2,1,2)  
    y3 = data['A_sale']-data['B_sale']#产品A与B差值
    plt.plot(x,y3,'--go')
    plt.axhline(0,hold=None,color='r',linestyle="--",alpha=0.8)  # 添加y轴参考线
    plt.grid()
    plt.title('AB产品销量对比-差值折线')
    plt.xticks(range(0,30,6))
    ax2.set_xticklabels(data.index[::6])
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述

    2.相对数比较(相除)

    相对数比较主要用于有联系的指标综合计算后的对比,数值为相对数,主要对比方法有结构分析、比例分析、空间比较分析、动态对比分析、计划完成度分析等

    (1)结构分析
    结构分析是在分组的基础上,对各组总量指标与总体的总量指标进行对比,计算出各组数量在总量中所占的比重,它可以反映总体的内部结构
    首先创建数据,生成30天内A/B产品的日销售额
    为了对比效果,这里我们设置A与B的数量级是不同的

    data = pd.DataFrame({'A_sale':np.random.rand(30)*1000,
                        'B_sale':np.random.rand(30)*200},
                       index = pd.period_range('20170601','20170630'))
    print(data.head())
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    计算A、B产品每一天的营收占比,并转换为百分数

    data['A_per'] = data['A_sale'] / data['A_sale'].sum()
    data['B_per'] = data['B_sale'] / data['B_sale'].sum()
    
    data['A_per%'] = data['A_per'].apply(lambda x: '%.2f%%' % (x*100))
    data['B_per%'] = data['B_per'].apply(lambda x: '%.2f%%' % (x*100))
    

    数据展示:
    在这里插入图片描述
    看一下销售量情况

    data[['A_sale','B_sale']].plot(kind='line',style = '--.',alpha = 0.8,ax=axes[0])
    axes[0].legend(loc = 'upper right')
    

    绘制结果:
    在这里插入图片描述
    再通过销售额占比来看一下售卖情况

    data[['A_per','B_per']].plot(kind='line',style = '--.',alpha = 0.8,ax=axes[1])
    axes[1].legend(loc = 'upper right')
    

    绘制结果:
    在这里插入图片描述
    只看销售量的对比我们难以看出结构性的变化,通过销售额会比较容易看到售卖情况的对比。
    (2)比例分析
    在分组的基础上将总体不同部分的指标数值进行对比,其相对指标一般称为‘比例相对数’,比例相对数是总体中某一部分数值/总体中另一部分数值。

    首先生成数据,生成某人一年内的消费、工资薪水情况,其中消费按照2000-3000/月随机生成,工资按照5000-5500/月随机生成

    data = pd.DataFrame({'consumption':np.random.rand(12)*1000 + 2000,
                        'salary':np.random.rand(12)*500 + 5000},
                       index = pd.period_range('2017/1','2017/12',freq = 'M'))
    print(data.head())
    

    数据结果:
    在这里插入图片描述
    计算比例相对数,消费与收入的比值

    data['c_s'] = data['consumption'] / data['salary']
    print(data.head())
    

    绘制面积图观察结果
    在这里插入图片描述
    (3)空间比较分析
    包括横向对比分析和纵向对比分析。
    横向对比分析是同类现象在同一时间不同空间的指标数值进行对比,可以反应同类现象在不同空间上的差异程度和现象发展不平衡的状况,空间比较数为 甲空间某一现象的数值/乙空间同类现象的数值,比如从绝对数来看,我国经济总量世界第一,但是从人均水平来看却是另一回事

    首先生成数据,30天内A/B/C/D四个产品的销售情况,不同产品我们设置销售量级不同

    data = pd.DataFrame({'A':np.random.rand(30)*5000,
                        'B':np.random.rand(30)*2000,
                        'C':np.random.rand(30)*10000,
                        'D':np.random.rand(30)*800},
                       index = pd.period_range('20170601','20170630'))
    print(data.head())
    

    数据展示:
    在这里插入图片描述
    通过柱状图做横向比较,比较四个产品销售额

    data.sum().plot(kind = 'bar',color = ['r','g','b','k'], alpha = 0.8, grid = True)
    for i,j in zip(range(4),data.sum()):
        plt.text(i-0.25,j+2000,'%.2f' % j, color = 'k')
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    再通过柱状图,横向比较前十天4个产品的销售额

    data[:10].plot(kind = 'bar',color = ['r','g','b','k'], alpha = 0.8, grid = True, figsize = (12,4),width = 0.8)
    

    绘制结果:
    在这里插入图片描述
    再来一个小tips

    # 关于同比与环比
    # 同比 → 产品A在2015.3和2016.3的比较(相邻时间段的同一时间点)
    # 环比 → 产品A在2015.3和2015.4的比较(相邻时间段的比较)
    # 如何界定“相邻时间段”与“时间点”,决定了是同比还是环比
    

    看完以上横向对比,再来看一下纵向对比,也称动态对比分析,它是同一现象在不同时间上的指标数值进行对比,反应现象的数量随着时间推移而发展变动的程度及趋势,最基本分方法是计算动态相对数,反应发展速度
    动态相对数(发展速度)=某一现象的报告期数值/同一现象的基期数值
    基期是用来比较的基础时期,报告期是所要研究的时期,又称计算期

    首先创建数据,生成30天内A产品的销售情况

    data = pd.DataFrame({'A':np.random.rand(30)*2000+1000},
                       index = pd.period_range('20170601','20170630'))
    print(data.head())
    

    数据展示:
    在这里插入图片描述
    假设基期销售额为1000,计算累积增长量和逐期增长量

    data['base'] = 1000  # 假设基期销售额为1000,后面每一天都为计算期
    data['l_growth'] = data['A'] - data['base']  # 累计增长量 = 报告期水平 - 固定基期水平
    data['z_growth'] = data['A'] - data.shift(1)['A']  # 逐期增长量 = 报告期水平 - 报告期前一期水平
    data[data.isnull()] = 0  # 替换缺失值
    

    通过绘制折线图查看增长量情况

    data[['l_growth','z_growth']].plot(figsize = (10,4),style = '--.',alpha = 0.8)  
    plt.axhline(0,hold=None,color='r',linestyle="--",alpha=0.8)  # 添加y轴参考线
    plt.legend(loc = 'lower left')
    plt.grid()
    

    绘制结果:
    在这里插入图片描述
    再来看一下发展速度

    data['lspeed'] = data['l_growth'] / data['base']  # 定期增长速度
    data['zspeed'] = data['z_growth'] / data.shift(1)['A']  # 环比增长速度
    data[['lspeed','zspeed']].plot(figsize = (10,4),style = '--.',alpha = 0.8)  
    plt.axhline(0,hold=None,color='r',linestyle="--",alpha=0.8)  # 添加y轴参考线
    plt.grid()
    

    绘制结果:
    在这里插入图片描述
    好的,就到这里了

    关注欢喜,走向成功~

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    千次阅读 2021-11-16 20:52:20
    将基于电商用户的销售数据进行数据分析,探索用户消费行为概况和特点,寻找高价值客户,为精准营销与精细化运营提供数据支撑,从而帮助平台/商家实现营收增长。
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  • python数据分析对比分析

    千次阅读 2020-03-11 15:35:48
    概念:两个互相联系的指标进行比较 类型:绝对数比较(相减) 、相对数比较(相除)...其中相对数比较分析也包括:结构分析、比例分析、动态对比分析 1.绝对数比较 a.对比的指标在量级上不能差别过大 b.折线图、柱状图*
  • python 分析对比不同的excel表格数据 不同的地方高亮显示
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  • 数据分析——十大数据分析模型

    千次阅读 2021-06-08 15:02:31
    ( 一 )事件分析 ( 二 )漏斗分析 ( 三 )用户路径分析 ( 四 )留存分析 ( 五 )Session分析 ( 六 )热力分析 ( 七 )归因分析 ( 八 )间隔分析 ( 九 )分布分析 ( 十 )属性分析
  • 14 典型数据分析案例 14.1 为什么要报表自动化 提高工作效率 减少错误 14.2什么样的报表适合自动化 使用频率高 开发时间短 需求变更频率低 流程标准 14.3自动发送电子邮件 smtplb 用来建立和断开与服务器连接的工作 ...
  • Python数据特征分析对比分析

    千次阅读 2020-05-12 09:40:32
    面积图表达空间比较分析(横向对比分析)创建数据通过柱状图做横向比较 → 4个产品的销售额总量多系列柱状图,横向比较前十天4个产品的销售额动态对比分析(纵向对比分析)介绍:创建数据 → 30天内A产品的销售情况...
  • 数据分析数据预处理、分析建模、可视化

    万次阅读 多人点赞 2020-08-08 15:03:21
    数据分析模型:对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等; 数据分析方法:描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分...
  • 比较两组数据是否差异显著时,可用参数检验和非参数检验。因为参数检验会更加准确,所以一般会先用参数检验。不同的参数检验方法有不同的要求,如果不满足要求,可以对数据进行转换,如果转换后也无法达到要求,再...
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    2022-08-04 12:08:22
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空空如也

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数据对比分析

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