和不同時期的自己比（縱向對比）：可以從時間維度來看數據隨著時間發生的變化 ， 也稱為趨勢分析 ， 用來追蹤業務動態是否有異常 。
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在使用對比分析時 ， 需要注意的是：如果是對總體數值進行比較 ， 那么各對比維度的規模需要一致 。
因此 ， 在數據分析中 ， 通常會使用比例或者平均數作為指標來進行對比 。 例如 ， 對比A地區的總銷售額高于B地區 ， 但并不能直接得到A地區的銷售業績更好 ， 有可能A地區的銷售門店數量遠多于B地區 ， 因此此處用平均銷售額會更合理 。
2. 多維度拆解對比法：結構化&公式化（1）結構化拆解：不只對比整體 ， 還要看內部的構成差異
結構化拆解對比 ， 是對業務問題進行原因分析過程中最常用的分析方法 。
只對比數據整體 ， 無法注意到數據內部各個部分構成的差異 。 如果忽略這種差異進行比較 ， 就有可能導致無法察覺該差異所造成的影響 。 比如 ， 某產品銷售額下降20% ， 背后的原因是什么 ， 該如何分析？
從用戶角度來拆解：例如 ， 該產品用戶由新用戶和老用戶構成 ， 可以拆解為新用戶銷售額和老用戶銷售額 ， 來看銷售額下降是否跟用戶類型有關 。
還可以把用戶拆解為不同年齡組、不同的性別、不同地區、不同等級等屬性 ， 可參考數據類型中的用戶數據包含內容 。
從產品角度來拆解：例如 ， 該產品的銷售包含了不同的產品版本 ， 可以拆解為不同的版本對比銷售額 ， 來看銷售額下降是否跟產品版本有關 。 當然還有其他產品相關的屬性 ， 可參考數據類型中的產品數據包含內容 。
從數據結構角度來拆解：例如 ， 某產品銷售額按照一定區間分組對比 ， 某產品滿意度按照不同滿意層級拆解對比 ， 來了解不同結構數據下的用戶占比分布 。
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交叉分析也是非常常見的對比分析方法 ， 就是講拆解后的多個維度結合進行對比 ， 從而發現更深層次的差異 。
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（2）公式化拆解：對數據指標進行拆解
結構化的拆解可以幫助我們得到一個有邏輯的分析框架 ， 在具體執行原因分析時 ， 我們還需要對變量進行層層拆解才能找到問題產生的根源 。 例如在上述銷售額下降的案例中 ， 通過對用戶類型進行結構化拆解對比 ， 發現新用戶的銷售額明顯下降 ， 那么如果業務繼續追問：為什么新用戶的銷售額下降了呢？
此時 ， 我們就可以把銷售額（數據指標）進行公式拆解 ， 拆解成多個細分指標后 ， 再針對細分指標進行對比分析 。
比如 ， 銷售額=銷量×客單價 ， 在拆解之后就可以再從客單價和銷量兩個角度去進行對比分析 ， 深挖銷售額下降的原因 。 是新用戶的銷量變少了 ， 還是新用戶的客單價變低了導致新用戶銷售額下降的？
假設對比后發現客單價沒有變化 ， 主要是銷量變少導致銷售額下降 。 還可以繼續對銷量進行拆解：銷量=人均購買數×購買人數 ， 進而分析是購買人數下降了 ， 還是人均購買數下降了呢？通過公式化的對指標剝離拆解 ， 就可以實現層層深入到問題本質 。
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結構化和公式化拆解還可以應用在我們對業務進行分析時的思路梳理中 ， 比如當我們要去對某個業務的的GMV為什么高或者低進行原因分析時 ， 我們可以對GMV進行公式化拆解 ， 分別從流量×轉化率×客單價三個具體的方面著手 ， 去羅列出影響這些指標的因素 ， 逐漸完善我們的數據分析網絡 。
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三、常見的數據分析技巧（1）對比分析法
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