期刊信息
曾用名:现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办:中国科学院文献情报中心
主管:中国科学院
ISSN:2096-3467
CN:10-1478/G2
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0.912234
数据库收录:
北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2017版);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);中文社会科学引文索引-来源(2017-2018);中文社会科学引文索引-来源(2019-2020);国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类:图书情报与数字图书馆
期刊热词:
研究论文
数据分析产品同比、环比设计要点总结
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】编者按:在数据分析和可视化产品中,最常用的分析思路是对比分析。只有有比较,才有实际的、可量化的标准。因此,对于定量比较,我们最常使用同比和环比分析。虽然它们听起来
编者按:在数据分析和可视化产品中,最常用的分析思路是对比分析。只有有比较,才有实际的、可量化的标准。因此,对于定量比较,我们最常使用同比和环比分析。虽然它们听起来很常见,但有很多要点需要考虑。让我们来看看。
在数据分析和数据可视化产品中,最常用的分析思路是对比分析。只有有比较,才有直观的量化评价标准。如果今天只是DAU 1000W,那么这个1000W只是一个数字。经营业绩是好是坏?
比较分析过程,日期的比较是最常见的比较角度,日期比较的范围往往因业务属性不同、业务发展阶段不同而有所不同。同比和环比的对比听起来简单,但在实际的数据分析或数据产品设计中,需要考虑的点很多。
1.同比和环比对比的定义和误区
- 同比:与历史对比 同期对比,即强调与过去的对比期间,同比增长率=(当前统计期间值-历史期间值)/历史期间值。狭义上的同比就是同比,但是按照同样的定义,同比的范围可以扩大,即周同比、月同比,并且同比。毕竟,对于快速成长的企业,尤其是互联网公司,仅仅进行同比的比较是不够全面的。
- 环比:与上一期相比,强调是一个相邻的统计期。
当比较日期为上周同期或上月同期时,有人称其为week-on-month、month-on-month,因为很多人定义年份——与去年同期持平。从同月比较的定义开始,可以明确地明确,当将某一天的数据与前一周的同一天或上月的同一天进行比较时,严格的定义应该是:按周和按月计算,而不是按月计算。
2.不同比较周期的业务场景
1.增长率分析- 链比较:用于分析本期和上期的经营业绩情况的比较,比如今天和昨天,经营业绩如何,是吗上升还是下降?就像买理财或股票一样,希望每一天都比昨天高。环比时间段比较接近,适合看近期业务表现。
- 每周同比:许多企业具有明显的周期性。比如在OTA行业,大部分人只有周末才有时间出差。周一至周五的营业表现将与周末大不相同。周六的数据环比相比周五,会有比较大的降幅。将本周六与上周六进行比较会更合理。
- 每月同比:对于某些计费产品,用户使用可能特别集中在每个月的某些日子。将本月 1 日与上月 1 日进行比较,以更好地反映业务增长情况。
- 同比:查看业务的年度增长。对于一些稳定增长的成熟企业,我们会关注年增长率,制定年度经营目标。对于快速成长的新兴企业来说,仅仅看同比增长是不够的。
- 同比假期:旅游业具有较强的假期属性。端午节、中秋节、春节等节假日的日期每年都不同。从假期期间的业务表现来看,与去年相同。节假日期间的表现,包括节前X天、节后X天等。
对于实时监控的分析场景,数据更新频率降到分钟级。通过直接查看比较日期的分时值和趋势,可以更直观地看到最新的业务表现是否已经超越历史,创造了新的业务高峰。
3.同比和环比计算的常见问题及处理逻辑
不同日期粒度的数据,支持比较的方式如下:
在同环对比计算中,有些坑还是需要提前在需求层面确认,避免测试或者上线,然后调整。
1.月份和日期不相等,缺少比较日期以天为粒度的数据,逐年计算就会有这个问题,比如3月29日以后的日期比较上个月(二月),可能没有二月对应日期的数据。此时比较分母不存在,可以做“-”处理,即这些天的同比值不存在。
2.周粒度数据同比计算去年同期对应的周日期基本不正确。一般的处理方法是建立每年的Date维度表,即每年的周数为1-52。同比计算周数时,可用当前周数减去一年(52周)周数。
3.周、月、年未结束数据产品数据动态更新。如果您查看周一或每个月的数据,则当前周或月还没有结束。这时候在计算同月对比时需要考虑数据对齐的问题。 .
方法一:直接用当期已有数据,对比上期完整周期的数据。例如计算7月10日的环比数据时,使用的是7月1日。 Day-7月12日,6月是整月的数据。
这种方法的优点是数据处理简单,不需要增加清空工作量。缺点是数据比较有偏差。不完全数据用于比较整周或整月的数据。只有当周期结束时,数据才相对可信。
文章来源:《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/zonghexinwen/2021/0813/1389.html