目标值|相对数值在数据分析中的运用
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双十一已经结束很久了,店铺A的运营同学查看了店铺今年11月1日的销售额和去年11月1日的销售额数据后做了一个简单的数据简报,2020年11月1日销售额325,620元,2019年11月1日销售额168,768元,2020年11月1日销售数据相较于19年提升了108%。
在这份运营同学的数据简报中就暗含有绝对和相对的概念:
- 绝对,指存在的某种绝对事实,是客观存在的;在这份简报中,销售额数据就是一个既定的事实,不会随着其余条件的改变而改变,这两个销售额数值是绝对的。
- 相对,指一个整体和另一整体或者一定条件比较后的结果,是存在变化的,在这份简报中20年的数据对比19年的数据,得到提升108%这个数值,就是相对的。
“相对数值”可以帮助我们明确不同对象之间的关系,由此可见,相对数值在数据分析中有非常重要的意义,本文就想讨论相对数值在数据分析中的运用。
一、什么是相对数值 1. 定义
相对数值的定义,是指A相对于B后得到的数值,其中A是目标值,B是对比值。
目标值:想要了解的对象的数据值。在运营简报中我们想了解今年11月1日的销售数据情况,今年11月1日的销售额数据就是一个目标值。
对比值:为了解“目标值”而增设的辅助数据,可以是一个具体数值,也可以是一个范围规则;在运营简报中,为了衡量今年11月1日销售数据,而纳入的“2019年11月1日销售数据”就是一个对比值。
从定义中可以得出“相对数值”需要满足两个条件:
- 相对数值是由绝对数值计算而来的,绝对数值是相对数值的基础且对绝对数值在数量上是有一定的要求;
- 需要存在目标值和对比值。
2. 和绝对数值的关系
绝对数值是相对数值的基础,相对数据是由绝对数据通过一定的计算得到的,最常见的一种计算方式就是:相对数值 = 目标值 / 对比值。
绝对数值用来描述一个对象的具体量,而相对数值可以描述一个对象的具体量相较于对比值的关系。
将绝对数值通过计算转换成相对数值,是一个让本来互相独立的客观事实产生关联的过程,可以形成包括占比多少、排名高低、差异大小等关系,让用户对目标对象的量有一个认知。
比如在上文GDP那组数据中,仅看第三产业142,595亿元这个值,我们只能从这个绝对数值上得到“第三产业的GDP的量有这么多”的感知,但是对“GDP量到底是多还是少”的判断是无法形成的。
引入相对数值占比后,53.57%这个数值不仅反应了第三产业GDP相较于国内GDP的占比情况,也能帮助我们形成GDP多少的判断,可以认为第三产业占比都超出了50%;那么整个的量是比较大的,对整体Q3GDP的贡献也比较多。
二、常见的相对数值以及运用
了解了相对数值的定义之后,我们可以通过不同的用途将相对数值划分为常见的几种类型,包括占比相对数、比较相对数、排名相对数。
1. 占比相对数
占比相对数是相对数值的一种类型,通过个体和总体的数据对比,可以表达总体和个体的关系,反应总体的构成情况,为我们分析总体提供了数据依据:
- 目标值 = 个体数值
- 对比值 = 总体数值
- 相对数值 = 目标值 / 对比值 = 个体数值 / 总体数值
占比相对数除了可以用来描述总统和个体的关系,还可以来描述个体的完成进度,也可以用于异常情况的预警。
案例:
双十一快到了,预售期间,某客服团队为了维护客户关系,要求客服组A中的每1个客服同学需要完成“对分配的老用户名单定向发送关怀短信”的任务。
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