先看一个案例，在美国与英国开战期间，美军海军的死亡率是千分之九，而同期纽约的居民死亡率是千分之十六，于是有人发出号召，来参军吧，参军更安全；
不知道大家看见这个案例是否会有种莫名其妙的感觉，小编在看见之后，第一反应是，貌似似乎有点道理，但是潜意识感觉一定是有问题的，一下子说不出来，但是片刻过后，这简直是一个毫无逻辑的对比，因为当兵的都是年轻力壮的，其中千分之九的死亡率基本都是战死，而纽约的居民却是各种各样，有自然死亡，有老弱病残，有交通事故等等原因；
两个数据没有可对比性，也是我们今天所要说的数据分析中典型的案例，无对比不分析；
大家都知道不在一个频道上的数据分析，除了浪费时间，没有任何可参考价值的，那么今天我们一起来看下对比数据分析方法究竟要遵循哪些分析原则呢？
第一、对象一致。
例如现在火爆的自媒体一片报道中，《建筑工地民工月薪最高2万秒杀白领》一文，明显的问题就是偷梁换柱，用建筑工地最高工资去和一般白领去对比，显然对比对象不在一个水平线上，况且两个职业的工作环境和其他条件基本没有可对比性；
第二、时间属性一致。
两个公司商品人员在一起聊天，a商品说：我们今年的售罄不太乐观，现在才40%左右。b商品人员说我们的倒是还好点，有50%多了。如果不去细究其中，也许两个数据的对比30%和50%，的确是50大于40%，但是如果深究其中，才会发现，原来a商品说的季度售罄，b商品人员讲的是季末数字，显然两者的时间属性不在一个频道上。
第三、定义与计算方法一致。
我们用一个很典型的商品数据分析指标--单店齐码率来说明；大家都知道，齐码率的定义一般鞋服公司都是店铺的齐码的sku去对比整体sku的比例，但是小编在一家企业中发现，他们的齐码率定义的是sku均深，也就是说如果一个sku的单品库存是8，那么公司就称这个sku的齐码率为8，显然，这种齐码率定义法与什么鞋服通常所说的齐码率定义是不一样；这就是最简单的定义不同的做法；另外，计算方法，还是齐码率，如果你的计算方式是连续四联码才称之为一个齐码，那么和连续三个齐码称之为齐码的店铺，最后计算除了的齐码率一定是不一样的，相信这个大家会很容易理解；所以在数据对比中，如果有涉及歧义或者需要备注的地方，一定要说明清楚，避免出现一些不必要的误判；
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