同比增长指的是与上一相同时期相比的增长情况。例如，今年三季度的销售额与去年同期三季度的销售额进行比较，计算出的增长率即为同比增长率。这种比较方式可以消除季节性因素的影响，更准确地反映长期趋势和变化。环比增长 环比增长则是与上一个相邻时期相比的增长情况。
简介：同比增长：和上一时期、上一年度或历史相比的增长（幅度）。某个指标的同比增长率=（现年的某个指标的值-上年同期这个指标的值）/上年同期这个指标的值。环比增长：与上一统计段比较，例如2005年7月份与2005年6月份相比较称其为环比（Ring growth）。
同比增长：同比增长率=（本期数－同期数）÷同期数×100%。同比增长率=（现年的某个指标的值-上年同期这个指标的值）/上年同期这个指标的值。
1、差异分析 差异分析是分析两组数据的差异程度，运用雷达图是进行差异分析常用的手段。结构分析 结构分析主要是分析指标的构成结构和指标结构，层次分明的对数据进行解析，有助于用户更好的使用BI.预警分析 预警分析是对一些设置超过警戒线的数据进行警示，为方案的制定者提供一个提前预估风险的手段。
2、BI分析过程通常包括以下几个步骤：数据采集、数据清理、数据集成、数据分析、数据查看和报告。首先，通过数据采集，将组织内和外部的数据源连通。进一步，对收集来的数据进行清理，如数据去重、修正、转换等。然后，将所需数据从不同来源集成到一个集中的数据仓库中。
3、在FineBI的数据分析模块中，用户可以使用直观的数据分析界面，通过拖拽、筛选、聚合等多种操作，对数据进行多维度的分析。例如，用户可以拖拽不同的字段到行、列、筛选器、值等区域，以生成各种各样的数据报表和图表。这些操作都非常直观，不需要编写复杂的SQL语句，使得数据分析工作更加易于进行。
4、通过与BI系统相结合，根据不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。描述性分析 描述性分析主要需要汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如各种报表、图表等。
1、漏斗分析漏斗分析是指通过数据分析找到有问题的业务环节，并对其优化。漏斗分析两大作用：其一，漏斗分析可以对各个业务阶段的用户、流量的变化进行监控，及时分析低转化率的环节，找出流失的关键，并不断优化。
2、本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法： 数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，最好的产出是比值。
3、首先，常见的数据分析方法有9种： 对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察 ，分布分析，用户留存分析，用户画像，归因查找，路径挖掘，行为序列分析。 这里将重点展开分享前三种数据分析方法： 对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察。
4、数据分析的具体方法包括以下几个方面：描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，比如计算均值、中位数、方差等，以便于了解数据的分布和特征。探索性数据分析：对数据进行探索性数据分析，比如绘制直方图、散点图、箱线图等，以便于发现数据中的规律和关系。
5、聚类分析 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。
6、假设检验 假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。
