在行测的资料分析模块当中，更多的是在考查不同时期内量和率的关系。在资料分析当中的关于时期的描述多表述为“同比”或“环比”。因此，考生一定要理解这两个词所表示的不同含义，才不会在资料分析答题中犯错。接下来就具体介绍一下同比和环比的区别与联系：

同比：与历史同期相比较得到的量值，用以说明本期发展水平与去年 同期发展水平相比而得到的相对发展速度。

一般用于流程分析、根据用户的操作进行拆解，比如以下图中的京东某个频道。

包括操作前&操作后、操作A&操作B，主要是操作的流程、推广、功能、场景。

以上就是数据分析的流程啦，首先做数据的收集，其次分析问题的原因，只有加以思考、说明趋势才有意义。

总结经验，防止类似情况再次发生时可以提前设置预案。

社会属性包括性别、年龄、地域、职业收入；用户属性包括新用户&老用户、免费&付费、高等级&低等级。

A. 2014年5月

当一个核心指标产生变化，不是单一因素影响的，需要去看所有的过程指标，再去定位问题，数据表达的信息与多种因素相关。

B端GMV＋C端GMV＝总GMV，总交易额和B端、C端的交易额，这三者相等，因为只是供给端和需求端的关系。

另一种拆分方法，比如人为什么会哭？因为物理刺激（主动和被动 ）/精神刺激（正向刺激和非正向刺激）。

数据分析的基本流程有6个主要步骤，我们先来看第一步：找到数。

1、找到数

整个指标搭建的过程中/数据分析的过程中，第一是结构化思维，第二是逐级拆分，第三是指标拆解。

第一“核心指标”，指最终未完成的，当一个问题有且只有一个核心指标，那就是优先级的；第二“过程指标”，是影响核心指标的所有关键指标。

2、定指标

常用于多因素组合形式，数据可公式化，第一要求是最细颗粒度、第二是同一纬度、第三不要重复。

比如小卖部，每天结算当天的营业额（交易额），第一从货的角度看，一共有50件货，卖出去法40件，商品动销率是90%。

第二是从人的角度看，不考虑有多少货，只看来了多少人，比如来1000人，其中有500人购买商品，每个人花20块，这样就能计算出来当天卖多少钱。

第一要知道核心指标是什么，第二完成对核心指标的拆解，相对的拆解方法是漏斗或树形，要么两个一起使用，进行逐级拆分，最后把整个的指标体系搭建完整。

3、提数据

比如当看周报/月报数据的时候，第一眼就能提到这个数据为什么是这样？

背后的核心原因，第一在于懂业务，第二是对数据的敏感度很高，那数据的敏感度如何养成？基础的训练是加深认知条件。

4、验真伪

5、做分析

第一，时间维度

第二，用户维度

第三，操作维度

第四，竞品维度

6、写结论

注意第一结论基于数据，避免武断猜测；第二相互矛盾的结论和话术；第三少描述、多数据；第四记得文不如图，图不如表。

第一步把数据陈列出来（准确统计），第二归因，第三迭代（落地动作），第四看迭代效果，第五进行下一步的解读。

指标拆解有树形和漏斗两种方法，我们先来看树形拆解。

比如人在什么情况下会哭？有一个概念叫“穷举”，遇到伤心的事会哭，但是难过和伤心都是重复的。

首先分析的时候要知道，需要整个所有的路径，串联起来去看数据，有可能是补贴变少了、渠道投少了、质量变低了，总之不要直接判断在一个因素上，收入也是一样的。

2）关联分析

比如对于一个产品，发现用户变少了，不能立刻判断是因为没做活动的原因。

人的角度，包括人来不来买、地理位置、货品陈列、营销包装、是否有红包活动有关。

毛利率一般是受交易额的影响，交易额越大（毛利率不变的情况下）收入就会越多。

因此美团为商家和信息内容服务、做信息展示，收6块钱的服务费，这是交易收入。

日报和周报简短为上，只需要说出明显的数据波动，注明数据变化的原因。
月报要详细为上，关键是总结运营策略的成败，给出后续运营策略意见。

比如说，2020年4月30日的同比指的是2019年4月30日，日环比只2020年4月29日。

【2016联考】下列月份中，全国租赁贸易进出口总额环比增速最快的是：

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