網上有很多關于pos機組織數據錯誤,「案例解析」對比分析的常見易犯錯誤總結的知識，也有很多人為大家解答關于pos機組織數據錯誤的問題，今天pos機之家(www.tonybus.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!
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pos機組織數據錯誤
對比分析(如同比、環比)，是數據分析中，最簡單、常見的分析方法。不僅是數據分析師，幾乎人人都會用，但不一定都能用對。【文末附對比分析錯誤案例解析】
簡單常見的對比分析最經常出現的四大錯誤：錯誤一：對比對象不一致
美國歷史上有一個海軍的征兵宣傳：與西班牙交戰期間，美國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！
這個案例的問題在于對比的對象范圍不同：一邊是身強力壯的參軍小伙，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、刑事犯罪等問題。
同樣的問題也頻繁出現在新聞里，如《外賣小哥薪資遠超白領》：顯然將外賣小哥行業中薪資最高的那一小撮人與普通白領“降維比較”自然就可以得出這樣的結論。
錯誤二：時間范圍不一致
例如某應聘HR的簡歷上有這樣的自我宣傳，前公司以前銷售員的離職率是12%，而該HR到崗后，公司銷售員的離職率下降至4%。
這時，作為專業的數據分析師，必須要問多一句：這兩個指標的計算時間范圍是否一致？是否都是按月/季度/年計算？
錯誤三：定義、計算邏輯不同
業務指標背后的數學公式有很多變形，如果沒有統一好，這樣的對比也是沒有意義的。
復雜的指標，例如重購金額，因為業務需求不同，如何定義“重購行為”就很容易產生誤差：
曾經注冊過的會員，回柜消費，就算是重購僅曾經消費過的人，回柜消費，才算重購再比如，當月完成首次消費和二次消費的會員，在計算當月重購指標時，也會有困難：如果按消費行為，將首次消費算入首購金額，二次消費訂單算入復購，但這個會員是否可算入重購會員中？
所以，每當看到指標對比時，要第一反應想起背后的計算公式是否在同一語境下。
錯誤四：數據源不一致
數據源錯誤的問題很隱蔽，一個常見的場景就是在尚未建立數據中臺的企業里，業務部門有不同的信息系統存儲數據，例如訂單數據就可以存在在ERP系統、POS系統、CRM系統中，數據在系統之間流轉，難免會產生誤差，所以即使是同樣的數據計算指標，在CRM系統里計算出來，和在ERP系統里計算出來可能會有誤差。
此外，隨著業務需要，系統維護升級是家常便飯，在升級過程中，數據同步往往會有波動，這時候再去計算指標，或許會得到不一樣的結果。
所以不同業務部門之間進行指標對比時，要放在同一語境下，才有意義。
【實戰案例】數據同比分析中常見的【同比錯誤】案例一：【日銷售報表】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日銷售存在問題？
實際上，結合具體行業思考，如果是在季節/周期性較強的零售業，這樣的對比并沒有實際意義：因為2021年1月4日是工作日，而2020年1月4日是周六，根據常識，周末的人流一定會更多，進而各方面的銷售指標也更優。
也就是說對于零售企業來說，這兩個日期處在不同業務場景，所以不能這樣直接比較。
同樣的原則（【是否周末】）可以延展到【是否節日】，如情人節與情人節同比、圣誕節與圣誕節同比。
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；【活動周期】：尤其是在天貓等電商行業，每年的雙十一活動周期都不一樣，例如2020年雙十一與2019年相比，多了11月1日-3日的正式銷售高峰，所以在做同比時，數據指標期望上應該有所調整。
案例二：假設不考慮疫情影響，【月報分析】中，2021年2月的銷售同比2020年2月下降5%，所以2021年2月銷售存在問題？
此時我們不得不借助【日歷】來判斷這樣的分析是否合理。
1、【銷售日數】查看日歷就可以發現：
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，銷售有差距是否合理？
2、【是否節日】此外，再來看日歷也會發現：
2020年春節在1月25日2021年春節在2月12日對于零售企業，是否存在春節檔期的銷售更好的情況？如果是的話，有節假日的月份銷售是否應該比沒有節假日的同期2月更多才對呢？
3、【周末數量】再來重新觀察日歷：
2020年2月有9個周末2021年2月只有8個周末正如案例一里討論的，零售行業相差一個周末，可能銷售數據就是百分之幾的差距。
所以綜合以上幾點，再來判斷2月銷售表現可能更合理一些。
以上就是關于pos機組織數據錯誤,「案例解析」對比分析的常見易犯錯誤總結的知識，后面我們會繼續為大家整理關于pos機組織數據錯誤的知識，希望能夠幫助到大家！
