同比环比，在数据分析的世界里犹如两把双刃剑，既是方便直观的比较工具，也往往成为企业数据分析的误区。我们身边充实着“大杂烩”似的报表，满眼都是各种指标，紧随其后的是一串串同比环比的数字，看似丰富却难以从中找到实质性结论。所以，它可以是一位“数据的导游”，带领着人们迅速穿越数据的迷雾。也可以，让我们迷失在一串串数字中，无法自拔。
为什么很多人如此执着于使用同比环比呢？原因复杂而多样。首先，同比环比提供了一种相对简单直观的比较方式，这对于那些不擅长深度数据分析的非专业人员来说，是一种易于理解的工具。稍微复杂的分析指标，解释成本会更高。
其次，传统的习惯也是一大原因。很多企业一直在使用同比环比，已经成为了一种惯例。习惯的力量使得人们很难摆脱这种简单直接的分析方式，即便具备更深层次分析能力的人也可能因为传统的束缚而不得不屈服于现实。
更重要的是，追求短期业绩和快速反馈的压力成为同比环比盲目使用的助推器。在这样的氛围下，人们更关注短期内的数据变化趋势，同比环比数据正好迎合了这种需求。这样的分析方法使得企业更容易掉入“短期主义”的陷阱，而忽视了长期战略和发展规划。
然而，这种过度依赖同比环比的现象其实掩盖了一个更深层次的问题，那就是数据素养的匮乏。很多员工缺乏足够的能力来进行更复杂的数据分析，于是只好依赖同比环比进行业务分析。数据分析是一个复杂的层层递进的过程，但大部分员工并未接受过专业的培训，于是同比环比成为了最简单的遮羞布，从中寻找结论，就像在“数据的迷宫”里瞎摸索。
很多企业或者开发者，喜欢使用Excel构建的复杂报表，将大量数字堆砌出来，寄希望于从这些数字中寻找到短暂的安全感，但是这些数字代表着什么呢？它反应出问题吗？它标记出趋势了吗？它检测出异常了吗？要从一大堆数字中寻找出问题的答案，难度无疑是非常大的。
我经常跟身边的朋友说，数据分析的过程是一个抽丝剥茧的过程，需要不断的假设验证、不断的修改，最终形成一整套完整的分析思路。我在做Tableau的开发过程中，也循序这个原则，最终将完整的分析思路固化到看板中。所以，制作看板的过程就是一个不断探索、固化的过程。这也是我逐渐从Excel转向Tableau的重要原因，因为Excel很难将整个分析的过程，一步一步固化下来，形成一套完整的分析看板。或者说，实现起来的性价比不高。
我们就这个问题再引申一下，许多企业引入了商业智能（BI）工具，但最终却将其变成了一个数据下载平台，最后仍然依赖Excel进行分析。我认为这其中一个重要原因就是缺乏完整的分析思路，没有形成有效的分析流程，无法通过BI工具将分析过程固化为可视化看板。因此，人们往往选择导出详细数据，然后在Excel中翻找、筛选，最终找到符合预期的结果，再将结论整理输出到PPT。结果是，分析并非从数据中得出结论，而是事先设定好结论，然后寻找数据支撑，这样的所谓“分析”实际上已经失去了意义。
因此，无论是企业还是个人，都需要超越对同比环比的过度依赖，或者说脱离懒惰的思想，提升业务分析能力，采用更全面的分析方法，比如，运用时间序列分析、趋势分析等方法，将更多维度纳入到整个分析的过程，实现结构化的、深入的、多层次的分析，才是摆脱滥用同比环比分析的有效途径。而只有摆脱同比环比的窄视角，我们才能真正领略数据的全貌，而非仅仅停留在表面的冰山一角。
如果面对问题时的每一次分析都是深刻的思考，而不是迷失在数字迷宫中的瞎摸索，才能真正发挥商业智能工具的潜力，将数据分析提升到一个全新的水平。
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