老王淘宝店今年11月销售额10万元，2018年11月销售额8万元，同比增长25% 。
与前一统计期相比与上一统计期的比较往往通过环比来体现，表现为连续两个统计期数据的比较 。分析某个数据的渐变 。
基本规则如下:
数据格式:单日数据或一定时间段内数据的总和 。
公示:环比=(当前单位周期数据-上一单位周期数据)/上一单位周期* 100% 。例如，12月和11月、12月的第二周和12月的第一周 。
对比结果:论证本单位周期数据与上一单位周期数据相比发生变化，常见的有环比上升和环比下降 。
举个例子，从老王的例子，我们可以简单分析2019年11月和2019年10月的销售变化，得出2019年11月销售环比增长的结论，了解11月的销售情况比10月好 。
老王淘宝店今年11月销售额10万元，今年10月销售额8万元，环比上涨25% 。
以及历史的特殊价值比 。与历史特殊值相比，经常会考虑峰谷值和异常值，一般用于异常数据的故障排除 。
基本规则如下:
数据格式:今天的数据 。
比较结果:当一项数据有可能出现异常时，与历史特殊值进行比较，检查是否存在异常情况 。
比如从老王的例子中可以看出，今天的数据销量比平时大幅增长，出现了异常情况 。但实际上，因为今天是双十一，通过与历史峰值对比，可以排除异常 。
老王淘宝店今天卖5万，昨天卖8000，但是今天是11月11号 。
与未来相比，未来值主要通过数据模型对历史数据的分析来预测 。
数据预测需要慎用，预测偏差很容易导致用户对我们的不信任和怀疑 。一般情况下，用户对准确性的期望会通过一些模糊的概念而被削弱，比如经验数据和历史回测 。
同花顺股票的未来预测
不同个体的对比在不同个体的比较中，我们经常会用到与自己比较、与竞争对手比较、与目标比较、与行业数据比较等比较方法 。
与自己比较与自己对比，通过内部对比，分析公司内不同个体之间的数据差异，为优化内部团队提供参考 。
一般会考虑不同个体的比较和相同特征或属性的比较 。
1)内部不同个体的比较 。
不同个体的内部比较，考虑同一数据域或同一时间不同个体之间域的比较，一般用于了解不同个体之间的差异 。
基本规则如下:
数据格式:同一日期的个别数据 。
比较结果:展示相同条件下不同个体的数据差异和差别，常用于比较分析不同个体的能力差异 。
比如老王的例子，对比两个客服的销售数据，可以发现客服A今天的销售额高于客服B 。
老王淘宝店的两个客服分别是客服A和客服B 。
客服A今日销售额为5000元；客服B今日销售额为3000元 。2)相同特征或属性的比较
在不同个体的内部比较中，将具有相同特征或属性的个体通过标签的方式进行分组归类，从而进行更细致的比较，探索群体内的共性和差异 。
基本规则如下:
数据格式:抽象标注单个日期的数据 。
比较结果:展示相同条件下具有相同特征或属性的个体的数据的差异和差别，常用于比较分析具有相同特征的个体的数据差异 。
比如从老王的例子来看，客服专员和客服助理的区分有助于我们对客服团队进行有效的分类 。客服专员本身在接待能力上是优于客服助理的，客服A的客户数高于客服C的比较结果意义不大，标签相似的不同客服的比较更有意义 。
老王淘宝店的三个客服分别是客服A、客服B、客服C 。
客服A是客服专员，接待人数为100人；客服B是客服专员，接待人数为120人；客服C是客服助理，接待人数为30人 。与竞争对手相比与竞争对手相比，一般用于跟踪竞争对手的相关数据，了解其优劣势 。
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