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                老王的服裝店經營,告訴◆你科學的數據對比是怎樣的?

                • 時間:
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                • 來源:市場運營網

                數據對比,是要考慮從不同維度進行對比,才能分析出問題的本質。

                雙十一,雙十二,年貨節接踵而至。

                大◢促結束後,銷售額、客單價、詢單轉↑化率……各種數據指標充斥著老板桌上时候的報告,運營人他想看看手中的PPT,以及我們產品人設計的數據產品中。

                而“數據對比”作為數據分析中最常見的方法之一也被頻繁運用,今天想通過“我有一個朋友系列”來和大家討論下常見的∮數據對比。

                孤數不證

                我有想杀我一個朋友叫老王,經營潜力了一家淘寶女裝店,下面是老王◣最近的銷售情況:

                • 老王◇淘寶店今@ 日銷售額 10000元。
                • 老王淘寶店今日銷ζ 售額10000元,昨日銷售№額 8000元。
                • 老王淘寶店今日※銷售額10000元,老王競爭對手老李的女裝淘寶店今日銷售額20000元。

                從老王最近的銷售情況♂不難看出,當只知道◢今日銷售額 10000元,這個數據對我們是沒有意義的,無法你得告诉我去判斷這家淘寶店的情況。

                而知道昨日銷售★額以及競爭對手今日銷售額時,可以有一個簡單的結論:銷售額今☆日比昨日增加,今╱日銷售額低於競店數據。

                由此我們可以得出卐一個結論:孤數不證。數據單獨存在』的時候不具備分析意義,數據的分析是基於對比進行的,好的數據分析∞方法也一定會用到對比。

                在電商領域,數據對比可以說是司空見慣的存在。例如生意參謀首頁今日和昨日支付金額的Ψ 折線圖,通過對比幫助用戶了解今日和昨日支付金額在不同分時上的一個高低情況,以及整體的波動趨勢。

                圖片來源於網絡

                時間維度的對比

                在時間維度上的對比,往往◤會采用∑與從前比與未來比兩種對比方式。

                與從前比,主要通過和歷史數∏據的對比,來分析當梦孤心急速朝金帝星里面飞窜前數據的價值,一般會考慮到「和從前不同時期〖比Ψ、和從前相同○時期比、和前一個为統計期比、和歷史的特殊值卐比。

                和從前不同時期比

                和從前不同時期的對比常用趨勢來體現,展示數據在整體趨勢中㊣ 的變動情況,常見時間維度↘的有近7日、近30日、本周、本月、本年等。

                基本規則如○下:

                數據格式:當日日期+當日數據。

                對比結果:論飞向了半空之中證某項數據在不同日期的表現,得出數據變動的趨勢,包括上升趨勢、下降趨勢、波動趨勢等。

                例如,從老王的案例〗,我們通過〓趨勢可以分析出店鋪銷售額數據7日的一個波【動情況,了解這7日的整體銷售狀況。

                老王淘寶店今日(12-16)銷售額10000元,下表為近七日「銷售額。

                老王淘寶店12-09~12-15銷售額趨勢圖

                和從前相同時期比

                和從前相同時間的對比常用同比來體現,展示數據在相同單位周期內的對比,分析某◣項數據相對發展速度,常見的有周而百名之内同比,月同比等。

                基本規則如ω 下:

                數據格式:單日數據或某一時間段數卐據和。

                公示:同比=(本單︽位周期數據-更大一個周期內的同一個單位☉周期數據)/更大一個周期內的同■一個單位周期數據* 100%。例如12月和去年12月,12月第一周↑和11月第叶红晨根本就没有躲避一周等。

                對比結果:論證相同◆單位周期內的數據變化情況,常見的有同比增ζ長、同比下降等。

                例如,從老王的№例子↙可以簡單分析出2019年11月銷售你想认输了額和2018年11月銷※售額對比的變化,得出2019年11月銷售額同比增長的結論,了解到11月銷售額№情況優於去年這一※現象。

                老王淘寶店今∞年11月⌒的銷售額為100000元,2018年11月的銷♂售額為80000元,同比增長25%。

                和前一個統計期比

                和前一個統計期的對比▆常用環比來體現,展示數據在連續2個統計周期內的對比。分析某項數據☆逐級變動情況。

                基本規則□如下:

                數據格式:單日數據或某一時間段數據脸上浮现一丝惊异和。

                公示:環比=(本單位周期數據-上一個單位周』期的數據)/上一個單位周期* 100%。例如12月和11月,12月第二周和12月第一周。

                對比結果:論證本單位周期數據相較於上一個單位周期的數①據變化情況,常見的有Ψ 環比增長,環比下降等。

                例如,從老王的例子可以簡單分析出,2019年11月銷售額和2019年10月銷售額對比的變化,得出2019年11月銷售額環比增長的結論,了解到11月銷售額情況優於10月份這一現象。

                老王淘寶】店今年11月的嘴角泛起了一丝明悟銷售額為100000元,今年10月銷售青帝真額為80000元,環比增長25%。

                和歷史的⊙特殊值比

                和歷史的特殊值對比常考慮到峰谷值和異常值的情況,一般用於異常數據的排查。

                基青帝知道本規則如下:

                數據格式:當日日期+當日數據。

                對比結果:當某※項數據存在異常可能時,通過與歷史特殊值的比較,排查〖是否真的存在異常情況。

                例如,從老王的例子可以㊣ 看出,今日數據銷售額比平常大幅增長,存在你竟然隐瞒了这么多年異常的情況。但實際是因為今天是↙雙十一,通過和歷史上峰值的︾比較,就可以排除異常。

                老王淘死罪寶店今日銷售額50000元,昨日∏銷售額8000元,但是今日是11.11日。

                與未來比,主要通過數據模型對歷史數】據的分析來預測未來的值。

                數據預測需要謹慎△使用,預測偏差易導致用戶對我們產生不信任感和懷」疑感,一般會通過一些模糊的概念來弱化用戶對準確度的々期待,例如經驗數○據,歷史回測等。

                同花順某股票未來整个人化为一道道虚影預測

                不同個體的對比

                在不同個體的對比上,往往會采用與自己比、與競爭︽對手比∑ 、與目標比、與行業數據∮比等對☉比方式。

                與自己比

                與自己比,通過內部六号也是微微一愣的比較,分析內部不同個〗體之間的數據差異,為優化內部團◆隊提供參考意義。

                一般會考慮到不同個體對比和相同特征或屬性對比√。

                1)在內部的◣不同個體對比

                在內部的不同個體對比,考慮到相屏蔽同時間內,不同個體之◤間同一個或多個數據字段的對比,一∴般用於了解不同個體之間的差異。

                基本規則如下:

                數據格式:相同日期+個體數據。

                對比結果:論證不同個體在相上百名仙帝同條件下數據的差異ぷ和區別,常用來對比分析不同個體的能力差←異。

                例如,從老王的例子可以發現,通過對兩個客服的今日銷售額數▆據比較,了解到客服團隊中客服A的今日銷□ 售額高於客服B。

                老■王淘寶店的2個客服『分別為客服A、客服B。

                • 客服A今日銷售額【為5000元;
                • 客服B今日銷售額為3000元。

                2)相同特征或屬性對比

                在內部的不同個體對比中,通過打標簽等形式把相同特征或屬性的個體進行分ㄨ組歸類,進行更細分的比較,挖掘組內共性和差別。

                基本規則如下:

                數據格式:相同日期+抽象標簽+個體數據。

                對比結果:論證相同特征或屬性的個體在相同條件下數據的差異和區別,常用來對比分析相同特征個體的數據差異。

                例如,從老王的例子,通過客服專員和客服助理的區分幫▓助我們有效☆的對客服團隊進行了分類,客服專員本身在接待能力上就優於成功了客服助理,客服A接待人〖數高於客服C的對比結果就顯得■意義不大,同類標簽的不同客服對比更有意義。

                老王淘成了暴风雨中寶店的3個客服分別為客服卐A、客服B、客服C。

                • 客服A是客→服專員,接待〖人數為100人;
                • 客服B是客服專員,接待人數果然够热闹為120人;
                • 客服C是客服助理,接待躺在地上不断人數為30人。

                與競〗爭對手比

                與競⌒ 爭對手對比,一般用於跟蹤競爭對手的相關數據,了解對¤競爭對手的優劣勢。

                基本規則如下:

                數據格式:相同日期+主體數據,相同日期+客體數據。

                對比結果:論證相同◤條件下,某項數據相@較於競爭對手存在的優劣勢,常見的有優於】,持平,劣於等。

                例如,從老王的◥例子中,通過與競爭對手老李店鋪的比較,簡單得出12-15老王店鋪△的流量指數優於競爭對手老李的現象。

                與目∮標對比

                一般用於和設置目標進行比々較,常用於績效考核。

                基本規則如下:

                數據格式:相同日期+實際數據,相同日期+目標數據。

                對比結果:論證相▓同條件下,某項數據相較於設置〖目標存在的差異,常見的有完成目標,未完成目標等。

                例如,從老王的例子中,通過與目標銷售額的對比,了解到12月客服團隊銷售額︾超額完成的現象

                老王淘寶店♀鋪2019年12月客服團隊實際銷售額103204,12月目標銷〗售額100000,目標完成度:103%。

                與行業數據對比

                一般用於和行業數據進行∩對比,常用於通過和行業優◥秀或平均水平對比來發現自己所處的位何林缓缓呼了口气置。

                基本規則如下:

                數據格式:相同日期+主體數據,相同日期+經驗數據。

                對比結果:論證相看着六二六淡淡一笑同條件下,某項數據相較於行業數據存在的差異,常見的有行業平均數據,行業優◥秀數據。

                例如,從老王的例子中,通過與生意參謀中的行業數據的對比,了解到←店鋪處於女裝行業第二層級,對自己▆店鋪在整個女裝市場有了一個簡單的死吧了解。

                老王淘寶店鋪一个传奇2019年12月15日銷售額為10000元,位於女裝行業第二層級。

                最後,對比數據也是具有迷惑性的,存在陷◣阱的。

                例如老王店鋪的例子,簡單∩一看今日“靜默№銷售額占比店鋪總銷售”的數據比昨日更ㄨ多,容易產生今日靜默銷售↓額更多的誤判。但因為銷自爆售額數據的不同,實際上兩天的靜默銷售額是◤一致的。

                今日靜默銷售額占比全店銷售額12%,今日銷售額100萬,今日靜默銷售額12萬;

                昨日靜默銷售▲額占比全店銷售額10%,昨日銷售額120萬,昨日六万人都是感到心底一颤靜默銷售額12萬。

                總結

                數據對比是常見的一種挖掘規律的數據分析方〇法,其優勢在於可以通過對比發現不同字段、不同個體之間存在的關系。

                但同時需要註意的是,數據對比的同時需要考慮全▽局和業務,純粹的數據對比也具有』迷惑性,容易產生誤判。

                ?

                本文由 @晌午 授權發布於www.callz.cn,未經作者許可,禁止轉載。

                題圖來自Unsplash,基於CC0協議。

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