和同類(競品)比較，e.g. 對比不同品牌的女裝的銷售情況，不同銷售渠道(地區(qū))的交易情況；

實驗對比，設(shè)置實驗組和對比組，對比兩組或多組之間的差異，以確定人為干預(yù)(實驗、方案)的效應(yīng)。

e.g. 比較不同的產(chǎn)品或運營方案的效果差異時，常采用AB Test，需要確保對比的兩組或者多組在數(shù)量和結(jié)構(gòu)上要具有可比性(e.g. 用戶的來源、等級等需要匹配)；

和整體比較，e.g. 華東地區(qū)的銷售情況和全國總體銷售比較；

做組間比較時，一定要確保樣本的可比性(無論是在數(shù)量級還是在群體結(jié)構(gòu)上)，e.g. 對比兩個時間段的交易情況，建議剔除掉大促和節(jié)假日(這些交易日的數(shù)據(jù)波動很大)。

有兩類不易察覺的樣本錯誤尤其要提防：

“辛普森悖論”，即兩個樣本單獨得到的結(jié)論和樣本合并后得到的結(jié)論相反。

e.g. 如下表所示，單獨看APP端和PC端，新客的轉(zhuǎn)化率都是低于老客的，但是，整體新客的轉(zhuǎn)化率卻高于老客。

注：以上數(shù)據(jù)僅作為說明概念使用，不代表真實場景

“幸存者偏差”，即樣本已經(jīng)被容易忽略的因素篩選過。

e.g. 問卷調(diào)查中，那些愿意填寫問卷的用戶本身就是對產(chǎn)品有高認(rèn)可度；

e.g. 產(chǎn)品漏斗轉(zhuǎn)化流程中，處在不同環(huán)節(jié)的用戶一般不能進(jìn)行對比