A. 大白话谈大数据：数据分析方法之对比分析
对比分析是数据分析中最常用、好用、实用的分析方法，它是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。
先看看思维导图：
使用分析方法（和谁比）
如何使用对比分析法，就要先考虑 和谁比 这个问题。
和自己比较
通过和自己过去的平均值相比，发现问题，围绕问题进行分析，出现的问题是自身问题导致的还是行业问题导致的，如果自己的环比出现了问题，就要从自身上找原因，提高活跃率。
和行业比较
将自己的平均值和行业平均值进行比较，和同行一比，往往会发现很多问题。
使用分析方法（如何比较）
第二个要考虑的问题就是 如何比较 ？
数据整体的大小 ：用某些指标来衡量整体数据的大小，常用的数据指标为：平均值、中位数、某个业务指标
数据整体波动 ：用变异系数来衡量整体数据的波动情况
趋势变化 ：运用对比分析来分析趋势变化的时候，最主要的是找到合适的对比标准。找到标准，将对比对象的指标与标准进行对比，就能得出有结果了。目前常用标准是时间标准、空间标准、特定标准。
第一类时间标准 ：
动作前后对比 ，可以看到动作前后的效果，如对比某次营销活动前后的对比。
时间趋势对比 ，可以评估指标在一段时间内的变化，可以通过环比，来判断短时间内趋势的变化。
与去年同期对比 ，当数据存在时间周期变化的时候，可以与去年同期对比，剔除时间周期变化因素。通过同比，来判断短时间内趋势的变化。
环比：本月和上个月比较，短时间的比较
同比：本年和上一年比较，长时间的比较
第二类空间标准 ：
A/B测试 ，在同一时间维度，分别让组成成分相同的目标用户，进行不同的操作，最后分析不同组的操作效果，A/Btest我接下去也会讲。
相似空间对比 ，运用两个相似的空间进行比较，找到二者的差距，比如同类型甲APP（贝壳）乙APP（自如）的年留存率情况，明显看出哪个APP的留存率更高，日常生活中相似空间比较常用的就是城市、分公司之间的对比。
先进空间对比 ，是指与行业内领头羊对比，知晓差距多少，再细分原因，从而提高自身水平。如淘宝和京东的对比。
第三类特定标准 ：
与计划值对比 ，目标驱动运营，在营销中会制定年、月、甚至日的目标，通过与目标对比，分析自己是否完成目标，若未完成目标，则深层次分析原因。目标驱动的好处，就是让运营人员一直积极向上努力的去完成目标，从而带动公司盈利。
与平均值对比 ，与平均值对比，主要是为了知晓某部分与总体差距。
与理论值对比 ，这个对比主要是因为无历史数据，所以这个时候只能与理论值对比。理论值是需要经验比较丰富的员工，利用工作经验沉淀，参考相似的数据，得出来的值。
对比分析方法原则
对比分析需要坚持可比性原则：对比对象相似，对比指标同质
对比对象相似 ：进行比较的时候注意，比较规模要一致，对比对象越相似，就越具有可比性，比如说不能用你的工资和思聪的零花钱进行比较，这样不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人进行比较。当然这只是个不恰当的例子haha
对比指标同质： 同质可以表现在下面三点：
1.指标口径范围相同 ，比如甲 APP 与乙 APP 的用户年留存率比较，如果用甲 APP 18年的用户留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的与甲18年的比较。
2.指标计算方法一样 ，也就是计算公式相同，比如一个用除法、一个用加法进行计算。
3.指标计量单位一致 ，不能拿身高和体重进行比较，二者常用单位一个是厘米，一个是千克。
分析方法应用
举一个例子吧，A/Btest
什么是A/B测试呢？为统一个目标制定两个版本，这两个版本只有某个地方不一样，其他地方保持不变，让一部分用户使用A版本，一部分用户使用B版本，A版本为实验组，B版本为对照组，两个版本运行一段时间后，分别统计两组用户的表现，然后对两组数据进行对比分析，选择效果好的版本，正式发布给全部用户。
当然现实中的A/Btest也远没有这么简单，我接下去会写一篇文章专门讲讲A/Btest的，挖坑+1 hahaha
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B. 税务大数据比对哪些内容
一、正面回答：
比对内容包括表表比对、票表比对和表税比对。表表比对是指申报表表内、表间逻辑关系比对。票表比对是指各类发票、凭证、备案资格等信息与申报表进行比对。表税比对是指纳税人当期申报的应纳税款与当期的实际入库税款进行比对。
二、详情分析：
比对信息范围包括：增值税纳税申报表及其附列资料信息。增值税一般纳税人和小规模纳税人开具的增值税发票信息。增值税一般纳税人取得的进项抵扣凭证信息。纳税人税款入库信息。增值税优惠备案信息。申报比对所需的其他信息。
三、税收大数据的概念是什么
税收大数据就是指我国的金税系统，在案件的发现和查处中功不可没。目前税务部门使用的是金税三期，已经实现了对国税、地税数据的合并及统一，其功能是对税务系统业务流程的全监控。金税四期也于2021正式启动建设，新的系统将纳入非税业务，实现对业务更全面的监控。同时搭建了各部委、人民银行以及银行等参与机构之间信息共享和核查的通道，实现企业相关人员手机号码、企业纳税状态、企业登记注册信息核查三大功能。
C. 中考授权户籍大数据对比什么意思
实行公办和民办学校同步招生，实行招生报名户籍、房产等信息与市政府大数据管理中心数据库进行比对验核，推行“不见面审批”服务，同时提供招生政策、报名录取等相关信息查询，为群众提供便捷高效的“一站式”服务，建立起统一规范、公开透明的招生秩序。
据介绍，户口整顿工作分为前期准备、调查核对、问题整改和总结验收四个阶段。7月底之前强化对人口信息的核查比对。通过运用大数据、智能化技术，加强户籍登记信息与“一标三实”基础信息以及卫生健康、教育、人力资源社会保障、民政等部门信息的核查比对。借助疫情期间公安机关、居(村)委会、物业服务企业等开展社区防控、密切联系群众、熟悉掌握情况的优势，加强相关资料与户籍信息核查比对。鼓励各地结合本地实际通过研发自主申报APP、使用“龙江健康码”信息、开展智能安全小区建设等，创新方式方法，探索更多核查比对方式；重点查清多元数据比对中信息登记不一致人员的情况；重点查清登记常住人口中重复户口、人户分离和户口待定人员、因死亡等原因应销未销户口人员以及未登记的暂住人口
D. 什么叫户籍大数据比对
户籍大数据对比就是公安部系统里面把户籍信息相似的信息进行对比，主要是用来追踪犯罪嫌疑人的户籍。
E. 是否授权大数据户籍对比是什么意思
是否同意通过运用大数据、智能化技术，加强户籍登记信息的意思。
如今，进入大数据时代后，各方孝含纯面都带来了巨大的便利。
而大数据户籍对比就是指通过大数据和智能手段等加强户籍登记信息。
有关部门重视到重复户口给社会带来的危害，巧咐包括人口普查数据的真老裂实性等问题而采取的行为。
F. 大数据对比是什么意思
大数据对比是什么意思：大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点
G. 大数据与传统数据相比,有什么不同呢
首先，大数据通常是由机器自动生成的。在新数据的产生过程中，并不会涉及人工参与，内它们完全由机器容自动生成。如果你分析一下传统的数据源，它们通常会涉及人工的因素。其次，大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩展收集。有时，“数量更多的相同类型数据”也可以达到另一个极端，从而变成一种新的数据。再次，很多大数据源的设计并不友好。
传统数据源通常在最开始就被严格地定义。数据的每一个比特都有重要的价值，否则就不会包含这个数据比特。随着存储空间的开销变得微乎其微，大数据源在最开始通常不会被严格地定义，而是去收集所有可能使用到的各种信息。因此，在分析大数据时，可能会遇到各种杂乱无章、充斥着垃圾的数据。
H. 传统数据和大数据的区别
传统数据和大数据的区别
无疑，数据信息的大爆炸不断提醒着我们，未来将会因大数据技术而改变。大数据（Big data）通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。2009年时，全世界关于大数据的研究项目还非常有限，从2011年开始，越来越多的管理者开始意识到，大数据将是未来发展不可规避的问题，而到2012年年底，世界财富500 强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。IDC的研究显示，到2015年，大数据市场前景将达到169亿美元的规模。当前所有企业的商业数据每隔1.2年就将递增一倍。
那么，大数据为什么成为所有人关注的焦点？大数据带来了什么样的本质性改变？为此，我们与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。
杜小勇教授认为，大数据带来了三大根本改变：第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖，数据本身即可帮助人们贴近事情的真相；第二、大数据弱化了因果关系。大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率；第三、与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。
传统数据和大数据的区别
第一、计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。
第二、当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。
例如，Google 在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果。可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。
第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
I. 中考报名是否授权户籍大数据对比什么意思
需要选择是。
授权户籍大数据比对是公安系统对嫌笑于查找个人还有芹拦含相对数据的一个统称，比如查衡喊找违法犯罪分子，肇事逃逸等，
J. 大数据和传统数据库的区别是什么
他的区别有8种：来
分别是自：
1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象
5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量
价值的不可估量：
传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。