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数据分析产品同比、环比设计要点总结

释放双眼,带上耳机,听听看~!

一、同比、环比的定义及误区

数据分析产品同比、环比设计要点总结

同比:和历史同期对比,即强调和过去的时期比,同比增长率=(当前统计周期值-历史同期值)/历史同期值。狭义的同比是年同比,但按照同的定义,可以将同比的范围扩展,即周同比,月同比,年同比等更多的对比方式,毕竟对于增长快速的业务尤其是互联网企业,只按年对比不够全面。

环比:和上一周期对比,即强调是相邻的统计周期。

当对比日期为上周同期、或者上月同期时,有的人会叫周环比,月环比因为很多人把同比定义是对比的去年同期。从同环比的定义出发,可以明确澄清一下,对于某日数据对比上周同一天或上月同一天时,严格的定义应该是:周同比、月同比,而不是环比。

二、不同对比周期的业务场景

1.增长率分析

环比:用于分析本期业务表现和前一周期的对比情况,如今天和昨天比,业务表现如何,是涨还是跌呢?像买理财或者股票,希望每天都比昨天涨一些。环比的时间周期比较临近,适合于看业务近期的表现。

周同比:很多业务有明显的周期性,比如OTA行业,多数人是只有周末才有空出门旅行,那周一到周五的业务表现和周末会有很大差异,用周六的数据环比周五,会有比较大的跌幅。用本周六对比上周六会更加合理

月同比:对于一些账单类的产品,用户的使用可能在每月的某几天会尤为集中,用本月1号对比上月1号,则更能体现业务的增长情况。

年同比:看业务每年的增长情况,对于一些稳步增长的成熟企业,会重点看每年的增幅,并制定年度的业务目标。而对于飞速发展的新兴企业,只看年同比是远远不够的。

节假日年同比:旅游行业的节假日属性很强,端午、中秋、春节等这些假日每年的日期又不太一样,很多时候看业务在假日期间的表现时,要对比去年相同节假日期间的表现,包括节前X天,节后X天等。

数据分析产品同比、环比设计要点总结

2.数值对比

对于实时监控类的分析场景,数据更新频率到分钟级,直接看对比日期的分时段数值和趋势,可以更直观的看到最新的业务表现是否超越了历史,创造了新的业务峰值。

数据分析产品同比、环比设计要点总结

三、同比、环比计算常见问题及处理逻辑

不同日期颗粒度的数据,支持对比的方式如下:

数据分析产品同比、环比设计要点总结

在同环比计算时,有些坑点还是要提前在需求层面确认好,避免测试或上线后,再去调整。

1.月份日期不等,对比日期缺失

天粒度的数据,月同比的计算会存在此问题,例如3月29日之后的日期,同比上月(2月)时,可能2月就没有对应日期的数据了,此时对比分母不存在,可以做“—”处理,即这几天的月同比值不存在。

2.周颗粒度数据的同比计算

每周对应去年同期的周日期基本上是对不上的,一般的处理方式是,建立每一年的日期维度表,即对每年的周进行1-52的编号,周同比计算时,可以用当前周编号,减去一年(52周)的周号计算

3.周、月、年未过完

数据产品的数据是动态更新的,周一或者每月看数据,当周、当月都没过完,此时同环比的计算需要考虑数据对齐的问题。

方式一:直接用本期已有数据,对比上期完整周期的数据,例如现在7月10号,7月数据环比计算时,取7月1日-7月12日,而6月则是整月的数据,这种方式的好处是数据处理简单,不需要额外增加清晰工作量,不足是数据对比有失偏颇,用不完整的数据,对比整周或整月的数据。只有当周期过完时,数据才是相对可信的。

方式二:本期和上期相同天数的范围对比,例如:今天7月20日,7月数据环比6月,是用7月1日-7月20日的数据对比6月1日-6月20日数据,优点是数据对标范围一致,缺点是对比日期的数据需要动态的计算,尤其对于UV类涉及去重的指标,需要单独清洗一份数据,会增加额外的工作量,如果前期没有说明清楚逻辑,测试或者上线后再调整,重新清洗数据就已经来不及了。

一般建议采用方案二,会更加严谨。

总结

同比、环比是数据产品设计中最常用的对比分析功能,来定量评估数据的表现。相比较离线数据分析的静态数据,数据产品的数据是每日更新的,天、周、月不同时间颗粒度以及周初、月初等不同时间节点,同比、环比计算时都有一些坑点需要提前明确好逻辑的。

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数据运营

广告数据并非表面数字这么简单!

2021-8-13 7:19:21

数据运营

数据分析报告撰写概览

2021-8-13 9:39:57

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2 条回复 A文章作者 M管理员
  1. 犀牛欣慰

    我只是随便看看

  2. 落后和雪碧

    短视频新手前来报到

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