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数据分析在许多企业运营过程中都发挥了很大的作用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据分析思维包含哪些要点。
1、指标的可对比性
指标的可对比性，可以从四个“一致”原则来评估：对象一致、时间属性一致、定义与算法一致、数据源一致。
(1)比价对象一致
比较的对象一致。对象一致是可比的基本原则，番茄的销量和猪的销量是不可比的，这其实就是因为比较的对象不一致。
(2)时间属性一致
指标的时间属性一致。时间属性比较特殊，对象所在的季节、月份等时间属性要有可比性。例如，一家便利店冬季雪糕的销量，和夏季没有可比性，因为对象的时间属性不同，但做销量的同比是可以的。
(3)定义和算法一致
对分析对象的定义和计算方法一致。举个例子，青年的定义，中国国家统计局(15-34周岁)和中国共青团(14-28周岁)不同，当统计青年人数占总人数的比例时，二者计算的指标数据，肯定是不同的。
(4)数据源一致
统计的数据样本一致。
2、数据对比的“三要”
在做数据对比的相关分析时，要记住三个“要”：对比要可比、差异要显著、描述要全面。
(1)对比要可比
对比分析要有可比性。
(2)差异要显著
组间差异要显著，组内差异要细微。常用的显著性检验有T检验和方差分析。
(3)描述要全面
当刻画一组数据时，不仅要描述这组数据的一般水平(均值)，还要考虑到这组数据的波动水平。如果波动很大，一般水平对数据总体的代表性就会很差。只考虑一般水平而不考虑波动和差异，会使数据的可信度大大缩水。
3、数据细分
增加维度
一个维度是数据表的一列。通常情况下，维度是指定性数据。例如，产品提供的服务的类型、用户分布的地域等。在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。
例如，新用户的留存率，通过增加获客来源的维度，可以监控各个来源的新用户的留存率，把有限的经费使用到真正可以带来有效转化的地方。
降低粒度
粒度是数据的聚合程度。颗粒度小的数据，是没有聚合的原始数据。
举个例子，每日数据是原始数据，其粒度是日，数据的数量巨大;而每周的统计数据是对日数据的聚合，其粒度是周，数据的数量变成原来的1/7。
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2025-02-07
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