数据分析师，为啥对一月的月报又爱又恨？！

• 去年一月没春节，今年有；

• 如果去年一月没春节，今年有春节；

那么今年相比去年有20%的优势，想不同比增长都难，所以可以来一句：

受去年春节假期影响，今年1月营业额同比去年增长20%。

要是更无耻一点，可以连去年的春节影响都不提，直接说同比去年增长20%。

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那下个月咋办？

好办啊，一月没春节，那二月有啊，二月直接写受春节影响下降就完事了呗~

有一种例外，要是今年没春节，比去年有春节做的还要差咋办？

那至少同比的趋势向好吧？

12月同比下降30%，1月同比下降10%，同比降幅收窄。

还是完美解决。

要是同比都没有收窄呢？

业务如此惨淡，一般是有什么重大影响因素，能写就写上。如果没有重大因素，那就是业务已经不行了，这种情况随便写写应付下就好了。

为什么？

因为数据分析师的岗位不适合打逆风局，面对业务萎缩，裁员的时候数据分析师首当其冲；

你的精力不应该考虑1月月报咋写，而是应该考虑简历咋写了。

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为什么讨厌一月

不是所有的公司都能用春节甩锅法。

有些公司的数据化管理比较先进，面对这种大型假期的影响，就不简单地看公历同比，而是有很多花活等着数据分析师爆肝。

1. 农历同比

第一个办法是农历同比。

很好理解，既然公历对不齐，那就对农历咯。

不过农历对齐很麻烦，因为一般的报表在制作时都是按公历聚合的，月数据都是自然月，要按照农历同比只能手写sql。

这不是一个很方便的活。

一份月报几十个指标，加上各种维度的拆解，数据全部搞好至少也得一天。

2. 多周期同比

春节前后一两周按农历对比还算合理，但两周前的咋办？

所以升级版套餐来了，多时间周期对比。

把春节前受影响较小的划分一段时间周期称为“春节前”，春节假期的划分一段时间周期称为“春节假期”，然后各自看同比。前者看公历同比，后者看农历同比。

这个可要了命了，跑数的工作量又变大了。而且总结结论的时候，万一两者结论不一致，还得好好想想该咋写。

3. 可比同比

稍微简化一点的版本是只看可比同比；

比如只看今年春节前的日均销售额，对比去年春节前的日均销售额。两者的周期不完全对齐，不过相对来说两者至今有一定的可比性。

可比同比比较麻烦的点在于要让各方接受这个口径：这个可比的时间周期是多少，对比去年的周期又是多少。

业务自然希望去年越低越好，今年的越高越好；但因为每年都有一些突发的状况，所以不可能完全对齐。只能看你的卑微程度人格魅力了~

小结

去年的这篇文章，我留下了一句话：

明年的一月，期待你的表演。

如今，一年之约已到，你应该知道怎么做了吧哈哈。

哈哈哈，以上为吐槽，大家还是要老老实实写代码跑数。