網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,「案例解析」對(duì)比分析的常見(jiàn)易犯錯(cuò)誤總結(jié)的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(m.afbey.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!

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1、pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤

pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤

對(duì)比分析(如同比、環(huán)比)，是數(shù)據(jù)分析中，最簡(jiǎn)單、常見(jiàn)的分析方法。不僅是數(shù)據(jù)分析師，幾乎人人都會(huì)用，但不一定都能用對(duì)。【文末附對(duì)比分析錯(cuò)誤案例解析】

簡(jiǎn)單常見(jiàn)的對(duì)比分析最經(jīng)常出現(xiàn)的四大錯(cuò)誤：

錯(cuò)誤一：對(duì)比對(duì)象不一致

美國(guó)歷史上有一個(gè)海軍的征兵宣傳：與西班牙交戰(zhàn)期間，美國(guó)海軍死亡率為千分之9，而同期紐約市的居民死亡率為千分之16。所以參軍更安全！

這個(gè)案例的問(wèn)題在于對(duì)比的對(duì)象范圍不同：一邊是身強(qiáng)力壯的參軍小伙，另一邊的紐約居民包含了更多范圍如自然死亡、老弱病殘、交通事故、刑事犯罪等問(wèn)題。

同樣的問(wèn)題也頻繁出現(xiàn)在新聞里，如《外賣(mài)小哥薪資遠(yuǎn)超白領(lǐng)》：顯然將外賣(mài)小哥行業(yè)中薪資最高的那一小撮人與普通白領(lǐng)“降維比較”自然就可以得出這樣的結(jié)論。

錯(cuò)誤二：時(shí)間范圍不一致

例如某應(yīng)聘HR的簡(jiǎn)歷上有這樣的自我宣傳，前公司以前銷(xiāo)售員的離職率是12%，而該HR到崗后，公司銷(xiāo)售員的離職率下降至4%。

這時(shí)，作為專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，必須要問(wèn)多一句：這兩個(gè)指標(biāo)的計(jì)算時(shí)間范圍是否一致？是否都是按月/季度/年計(jì)算？

錯(cuò)誤三：定義、計(jì)算邏輯不同

業(yè)務(wù)指標(biāo)背后的數(shù)學(xué)公式有很多變形，如果沒(méi)有統(tǒng)一好，這樣的對(duì)比也是沒(méi)有意義的。

復(fù)雜的指標(biāo)，例如重購(gòu)金額，因?yàn)闃I(yè)務(wù)需求不同，如何定義“重購(gòu)行為”就很容易產(chǎn)生誤差：

曾經(jīng)注冊(cè)過(guò)的會(huì)員，回柜消費(fèi)，就算是重購(gòu)僅曾經(jīng)消費(fèi)過(guò)的人，回柜消費(fèi)，才算重購(gòu)

再比如，當(dāng)月完成首次消費(fèi)和二次消費(fèi)的會(huì)員，在計(jì)算當(dāng)月重購(gòu)指標(biāo)時(shí)，也會(huì)有困難：如果按消費(fèi)行為，將首次消費(fèi)算入首購(gòu)金額，二次消費(fèi)訂單算入復(fù)購(gòu)，但這個(gè)會(huì)員是否可算入重購(gòu)會(huì)員中？

所以，每當(dāng)看到指標(biāo)對(duì)比時(shí)，要第一反應(yīng)想起背后的計(jì)算公式是否在同一語(yǔ)境下。

錯(cuò)誤四：數(shù)據(jù)源不一致

數(shù)據(jù)源錯(cuò)誤的問(wèn)題很隱蔽，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景就是在尚未建立數(shù)據(jù)中臺(tái)的企業(yè)里，業(yè)務(wù)部門(mén)有不同的信息系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，例如訂單數(shù)據(jù)就可以存在在ERP系統(tǒng)、POS系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)之間流轉(zhuǎn)，難免會(huì)產(chǎn)生誤差，所以即使是同樣的數(shù)據(jù)計(jì)算指標(biāo)，在CRM系統(tǒng)里計(jì)算出來(lái)，和在ERP系統(tǒng)里計(jì)算出來(lái)可能會(huì)有誤差。

此外，隨著業(yè)務(wù)需要，系統(tǒng)維護(hù)升級(jí)是家常便飯，在升級(jí)過(guò)程中，數(shù)據(jù)同步往往會(huì)有波動(dòng)，這時(shí)候再去計(jì)算指標(biāo)，或許會(huì)得到不一樣的結(jié)果。

所以不同業(yè)務(wù)部門(mén)之間進(jìn)行指標(biāo)對(duì)比時(shí)，要放在同一語(yǔ)境下，才有意義。

【實(shí)戰(zhàn)案例】數(shù)據(jù)同比分析中常見(jiàn)的【同比錯(cuò)誤】

案例一：【日銷(xiāo)售報(bào)表】分析中，2021年1月4日的零售額同比2020年1月4日下降30%，所以2021年1月4日銷(xiāo)售存在問(wèn)題？

實(shí)際上，結(jié)合具體行業(yè)思考，如果是在季節(jié)/周期性較強(qiáng)的零售業(yè)，這樣的對(duì)比并沒(méi)有實(shí)際意義：因?yàn)?021年1月4日是工作日，而2020年1月4日是周六，根據(jù)常識(shí)，周末的人流一定會(huì)更多，進(jìn)而各方面的銷(xiāo)售指標(biāo)也更優(yōu)。

也就是說(shuō)對(duì)于零售企業(yè)來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)日期處在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，所以不能這樣直接比較。

同樣的原則（【是否周末】）可以延展到【是否節(jié)日】，如情人節(jié)與情人節(jié)同比、圣誕節(jié)與圣誕節(jié)同比。

此外，還有隱藏比較深的【放假周期】：今年十一放七天假，上一年是否也是同樣地放七天假；【活動(dòng)周期】：尤其是在天貓等電商行業(yè)，每年的雙十一活動(dòng)周期都不一樣，例如2020年雙十一與2019年相比，多了11月1日-3日的正式銷(xiāo)售高峰，所以在做同比時(shí)，數(shù)據(jù)指標(biāo)期望上應(yīng)該有所調(diào)整。

案例二：假設(shè)不考慮疫情影響，【月報(bào)分析】中，2021年2月的銷(xiāo)售同比2020年2月下降5%，所以2021年2月銷(xiāo)售存在問(wèn)題？

此時(shí)我們不得不借助【日歷】來(lái)判斷這樣的分析是否合理。

1、【銷(xiāo)售日數(shù)】查看日歷就可以發(fā)現(xiàn)：

2020年是平年2月有28天2021年是閏年2月有29天

所以相差1天的背景下，銷(xiāo)售有差距是否合理？

2、【是否節(jié)日】此外，再來(lái)看日歷也會(huì)發(fā)現(xiàn)：

2020年春節(jié)在1月25日2021年春節(jié)在2月12日

對(duì)于零售企業(yè)，是否存在春節(jié)檔期的銷(xiāo)售更好的情況？如果是的話，有節(jié)假日的月份銷(xiāo)售是否應(yīng)該比沒(méi)有節(jié)假日的同期2月更多才對(duì)呢？

3、【周末數(shù)量】再來(lái)重新觀察日歷：

2020年2月有9個(gè)周末2021年2月只有8個(gè)周末

正如案例一里討論的，零售行業(yè)相差一個(gè)周末，可能銷(xiāo)售數(shù)據(jù)就是百分之幾的差距。

所以綜合以上幾點(diǎn)，再來(lái)判斷2月銷(xiāo)售表現(xiàn)可能更合理一些。

以上就是關(guān)于pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,「案例解析」對(duì)比分析的常見(jiàn)易犯錯(cuò)誤總結(jié)的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)組織數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！