比照是最基础的数据统计分析方法，要讲数据统计分析思维，这一最基本的方法是毫无疑问绕不动的。但是如今的文章内容提及比照思维，许多全是瞻前顾后，非常少见到有些人把比照思维讲的更为深层次，造成许多数据统计分析新手针对比照思维的了解十分片面性。这篇文章内容创作者根据对穆勒五法的详尽论述，带大伙儿深入了解了比照思维，一起来看一下！

说到比照思维，基础便是下列这类情况：

当月总体目标100万，业务流程现况是80万，根据这二者的比照得到现阶段沒有实现目标，间距总体目标也有20万，达成率80%。

好一点的加上一些同比环比的数据信息，一个说白了的数据分析即使完成了。

假如比照思维是那么简单的话，必须存有数据分析师这一职位吗？估算如今的数据分析师都得找不到工作吧?

营销人员学好这类方法只必须5秒左右，也有数据分析师哪些事情啊。

所述实例只有算作比照方法中非常简单的一种方法——比大小。所做的工作中仅仅将数据信息转换成结果，也就是以80万这一数据信息，变为“未实现目标”那样一个结果。

尽管对比数据信息，结果要更非常容易被别人记牢和了解，可是“比大小”很难能可贵出一些更多方面的信息内容。

那比照思维除开“比大小”，还有哪些更高級的方法？

我今天就带大伙儿探索一下比照思维究竟是什么原因。

在控制模块一最底层思维的文章内容中，我详细介绍了逻辑性思维。而逻辑性思维最基本的是归纳法。在以前的文章内容里，我只是简易的详细介绍了一下归纳法，今日大家详细介绍一种更系统软件的梳理方法——穆勒五法。

穆勒五法是美国思想家费迪南德有关明确状况因果关系联络的五种梳理方法，分别是求同法、异中法、同用法、共变法维新、剩下法。

假如能深层次了解穆勒五法，大部分也即使灵活运用比照思维了。

一、求同法，比同样