本期先从数据分析的一环开始，针对“做同比和环比数据分析时，有哪些需要注意的点”进行梳理和交流探讨。来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。
“对比、细分、溯源“是数据分析的6字箴言，而对比虽然是最简单的数据分析方法，却是数据分析中非常重要的一环。
对比分析的时候要遵从以下原则：
- 对比对象要一致
- 对比时间属性要一致
- 对比指标的定义和计算方法要一致
- 对比数据源要一致
除了以上内容我们对比分析还要注意什么呢？接下来就正式进入我们今天的主题：“做同比和环比数据分析时，有哪些需要注意的点？”
01
首先我们先明确熟悉一下同比和环比的概念。
同比是本期和去年同期的对比，比如2020年10月和2019年10月对比是同比；
环比是本期和上一期的对比，比如2020年10月和2020年9月对比是环比；
核心区别是：环比是连续的，而且同比可以消减季节性因素的影响。
以上只是统计学上对同比环比的定义，当然在实际分析以及工作场景中，同比和环比则的应用会更复杂。
02
我们先来看一个假设的问题。
请问，你认为在日常销售分析中，2019年8月26日的销售额同比是否应该对比2018年8月26日的销售额？
请大家判断这样做同比分析是否合理，理由是什么？如果是具体到零售行业2019年8月26日和2018年8月26日的零售额并没有实际的对比意义。
原因是因为2019年8月26日是星期一，2018年8月26日却是星期日。对零售企业来说这是不同业务背景的日子，所以不能简单的按照统计学的定义来对比。
和2018年8月27日的零售额对比更有意义，因为都是星期一。
我们要注意的是：数据分析必须在业务中灵活应用才有意义。
对于零售企业来说日零售额的同比应该首先遵循星期几对比星期几的原则，其次应该遵循节日原则，如中秋对比中秋、端午对比端午、除夕对比除夕、情人节对比情人节、圣诞对比圣诞等，最后应该遵循假日放假规则，如十一放假第一天和上年十一放假的第一天对比等。
这里提到的是零售业、电商和餐饮业也应该遵循这个原则。
03
我们再来看一个假设的问题。
请问，你认为2013年2月的零售额同比2012年2月的零售额，有对比意义吗?
首先2013年2月是28天，2012年2月是29天，其次2013年的春节假期在2月，2012年则没有这个因素。对零售企业来说这两个因素都是影响销售额的重要因素。所以这两个月的零售数据同比没有多大意义，同比增长率也没有太大实际意义。
上面这两个实例都属于违背了开头对比原则中提到的时间属性一致的原则。
04
我们继续再来看一个问题。
请问，2013年11月和2012年11月，这两个月都是30天，并且没有其他特定节日干扰，是不是它们就有严格的同比意义了呢?
首先这两个月的可对比性大大超过前两组日期，但如果我们仔细观察的话：一定会发现2013年11月有9天周末休息日，而2012年11月只有8天。少一个休息日对传统零售业来说意义可不小，就因为2013年11月多一个休息日，很有可能导致零售额相应会多一些。那么一定会问，照你这么分析，岂不是所有的月份同比零售额都没有对比意义了？
最后，也是今天想要告诉大家最重要的一点：
同比是一种统计方法，只要符合统计学定义都可以做对比分析。
作为数据分析人员，我们必须了解对比结果在业务层面的实际意义的大小，一定要知道数据背后的故事。