在数字化时代的大背景下，各行业的蓬展均离不开数据思维的指引。对于初入行的新手数据分析师来说，他们常常会陷入一些数据分析的误区。其中之一便是孤立地看待数据，缺乏寻找合适参考指标和对比关系的意识。仅仅盯着分析结果，这样的做法既不全面，也难以洞察数据的真正价值。
为了更准确地解读数据，我们需要结合实际情况进行综合评估。这其中，对比分析是一种极为有效且实用的方法。无对比则无以明辨问题，这也是对比分析法历久弥新的原因之一。
当上级交代你分析本月某产品的销售现状时，你发现公司整体销售额下降了20%，但该产品部门的销售额仅下降了8%。乍看之下似乎部门表现尚可，但若仅凭此便断定没有问题，则未免过于草率。倘若同行业的销售额不仅未降，反而有所增长，那么这无疑揭示了该部门存在某些问题。这就是对比分析的力量，没有对比就难以得出数据的结论。
与谁进行对比分析？
进行对比分析的首要步骤是确定对比的对象。这包括横向对比和纵向对比。
横向对比主要是与外部实体进行比较，如行业趋势、业务发展趋势、行业标准以及竞品现状等。通过这些横向对比，我们可以衡量业务发展的健康程度，并判断自身业务是否赶超竞品，是否达到行业标准，进而调整业务发展方向和策略。
而纵向对比则是与自身历史数据进行比较。通过对比某段时间的业务指标数值，我们可以了解业务情况。利用同比、环比等指标可以衡量业务的变化趋势。
如何进行对比分析？
选定对比对象后，接下来要考虑如何进行对比。以DataFocus工具为例，介绍三种主要的对比方式。
首先是比较数据整体大小。这需要将业务数据与某段时间内的平均值、目标值进行对比，也可与行业标准数值进行对比。以电商大促活动月为例，GMV通常会高于全年月均值。此时可以与目标值进行比较，了解今年大促活动是否达到预期目标；也可与行业标准值进行比较，判断是否优于行业标准。
其次是要衡量数据的整体波动情况。这包括周期性波动、业务内部因素波动、外部波动以及其他意外因素引起的数据波动。
最后是衡量数据的趋势变化情况。这可以从时间和空间两个维度进行考虑。时间维度上可以考虑同比、环比、定比等；空间维度上则可以考虑产品、用户、区域等多个层面进行对比。
例如使用DataFocus工具进行搜索式分析时，在搜索框直接输入“2019VS2020销售额”，即可直观地看到这两年的销售额对比情况。
对比分析中需注意的要点
在进行对比分析时还需注意可比性原则。即所选取的对比对象必须是同类型、同领域的。例如抖音和快手平台的数据不宜相互比较；淘宝的GMV与抖音的GMV则不适合直接进行对等比较。
总体而言，对比分析的目的不仅是分析和追踪数据，更要将分析结果付诸实践，使数据真正产生价值。