Método de análisis comparativo de análisis de datos.
Existen muchos métodos de análisis de datos en el análisis de datos. A través de estos métodos, podemos analizar directamente la información valiosa oculta en los datos y obtener un resultado preciso. Entre los métodos de análisis de datos, el análisis comparativo es un método muy utilizado. En este artículo, le presentaremos en detalle los conocimientos relevantes del análisis comparativo.
1. Definición de método de análisis comparativo
El método de análisis contrastivo se refiere a comparar dos o más datos y analizar sus diferencias para revelar lo que representan estos datos. regularidad. La característica del método de análisis comparativo es que puede ver de manera muy intuitiva los cambios o brechas en ciertos aspectos de las cosas, y puede expresar de manera precisa y cuantitativa los cambios o brechas. Esta es la definición del método de análisis comparativo.
2. Clasificación de los métodos de análisis comparativo
De hecho, los métodos de análisis comparativo se pueden dividir en dos categorías: comparación estática y comparación dinámica. La comparación estática se refiere a la comparación de diferentes indicadores generales. Las comparaciones en las mismas condiciones de tiempo, como las comparaciones entre diferentes departamentos, diferentes regiones y diferentes países, también se denominan comparaciones horizontales o, para abreviar, ratios horizontales. La comparación dinámica se refiere a la comparación de valores de indicadores en diferentes períodos bajo las mismas condiciones generales, lo que también se denomina comparación vertical, o relación vertical para abreviar. Los dos métodos de comparación dinámica y comparación estática se pueden utilizar solos o en combinación. Al realizar un análisis comparativo, puede utilizar indicadores totales, indicadores relativos o indicadores promedio solos, o puede combinarlos para compararlos.
3. Aplicación práctica del método de análisis comparativo
La aplicación práctica del método de análisis comparativo se refleja principalmente en cinco aspectos. El primero es comparar con el objetivo, específicamente comparar el real. El valor de finalización con el objetivo pertenece a la relación horizontal. El segundo es comparar con diferentes períodos. Específicamente, los valores del indicador en diferentes períodos se seleccionan como estándar de comparación, que es una relación vertical. El tercero es comparar departamentos, unidades y regiones del mismo nivel, específicamente con departamentos, unidades y regiones del mismo nivel, que es una comparación horizontal. El cuarto es la comparación dentro de la industria, específicamente la comparación con empresas de referencia en la industria, comparación competitiva o el nivel promedio de la industria, que es una comparación horizontal. La quinta es la comparación con el efecto de la actividad. En concreto, se trata de una comparación antes y después de que se realice una determinada actividad de marketing, que es una comparación vertical. Al mismo tiempo, también podemos realizar comparaciones grupales sobre el estado de las actividades, que es una comparación horizontal.
4. Precauciones para el método de análisis comparativo
A lo que debemos prestar atención al utilizar el método de análisis comparativo es al rango de calibre, el método de cálculo y la unidad de medida del indicador. debe ser consistente, es decir, debemos utilizar medida con la misma unidad o estándar. Al mismo tiempo, también es necesario prestar atención al hecho de que los objetos de comparación deben ser comparables y los tipos de indicadores a comparar deben ser consistentes. Independientemente de los indicadores absolutos, indicadores relativos, indicadores promedio u otros tipos diferentes de indicadores, ambas partes deben estar unidas al hacer comparaciones.
En este artículo le presentamos los conocimientos relevantes sobre el método de análisis comparativo. El método de análisis comparativo es un método de análisis común en el análisis de datos, creo que será beneficioso para nosotros. El trabajo de análisis de datos es más beneficioso.