在数据分析中 ， 单个字段的对比在特殊场景下并不严谨 ， 还有可能产生错误的分析与判断 。而引入比率概念后 ， 我们则可以更加准确地识别数据 ， 做数据分析 。
在上篇文章中 ， 和大家一起分析了常见的“数据对比” ， 也通过“老王女装店中静默销售额”的案例提出单个字段的数据对比 ， 具有迷惑性 ， 存在陷阱 。
由此可见 ， 单个字段的对比在一些特殊的场景下是不够严谨的 ， 容易产生错误的判断 。
这个时候我们可以引入“比率”的概念 ， 通过“比率”来破解这一数据对比陷阱 ， 可以让论证结果更加严谨 ， 更加科学 。
下面让我们一起来讨论“比率”在数据对比中的意义 。
一、什么是比率
“比率”在百度百科中的解释是 ， 样本（或总体）中各不同类别数据之间的比值 ， 由于比率不只是部分与整体之间的对比关系 ， 因此比值可能大于1 。
从“比率”的定义中可以发现 ， 比率的值是多个字段经过了对比得到的值 ， 这也是为什么它能更加严谨和科学的原因 ， 通过计算比率过程中的对比 ， 对不同的数据进行了一次标准化的过程 。
例如下面这个例子 ， 通过“客单价”这个比率对客服的销售能力进行了一个标准化的衡量 ， 发现对于单个顾客的成交价格金额 ， 客服甲的能力优于客服乙：
老王女装店的2个客服 ， 客服甲和客服乙的今日销售情况 ：
今日客服甲销售额3000元 ， 成交人数为30人 ， 客单价100元今日客服乙销售额5000元 ， 成交人数为60人 ， 客单价83.33元（保留两位小数）
那么哪些字段算的上“比率”呢？常见的“比率”有3种 ， 占比、转化率、平均值 。
1. 占比
占比 ， 是指一个总体中各个部分数量占总体数量的比重 ， 反映总体的构成或者结构 。
下面我们通过老王的店铺来看一下 ， 在没有引入“占比”前 ， 我们通过“团队销售额”和“全店销售额”两个字段 ， 能得出两个字段的今日数据都比昨日有明显降低：
今日客服团队销售额10000元 ， 全店销售额15000元昨日客服团队销售额12000元 ， 全店销售额20000元
通过对“团队销售额”和“全店销售额”两个字段的分析 ， 发现“团队销售额”属于“全店销售额”的一部分（通常店铺销售额=团队销售额+静默销售额） ， 符合“占比=占比数例值/总数值“ 。
通过计算“团队销售额”占全店的占比 ， 就能够直观的发现客服团队对全店销售额的贡献度 ， 发现今日“团队销售额”是降低了 ， 但是对于店铺的整体贡献度更大 ， 较为客观的衡量了店铺每天的销售情况 ， 也便于店铺主根据这一数据调整对“客服团队”和“自然静默销售”的策略 。
今日客服团队销售占比：66.67%昨日客服团队销售占比：60%
通过案例可以推断出的“转化率”的通用公式：
公示：C字段=A字段/B字段
数据格式：
A字段：总体中某个个体或部分的数据B字段：总体数据A字段是B字段的子集 ， 或者说B字段包含A字段单位：百分率（%）
占比 ， 直观反映了个体占总体的比重 ， 常被用于观察总体的构成情况（每个个体的占比起情况） ， 监控个体在总体的变化（个体随着时间维度在总体的占比变动） 。
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