问题的提出

对于两个时期的观察数值A、B，他们之间变化程度的对比，如果用A做全体，B对A的变化是(B-A)/A，这个比例可能会大于1，如果A数值很小，比例会很大，但因为数值小可能并不一定是我们需要关注的。在多个比例对比排序时尤其会被这些数字误导。

方法来源

dice系数

Dice(A,B) = 2 * comm(A,B) / (A+B)

comm(A,B)表示A、B相同部分，对于数值型的A、B，即min(A,B)

转化为差异的度量

d(A,B) = 1 - 2 * comm(A,B) / (A+B) = abs(A-B) / (A+B)

应用分析

dice计算的差异会让比值为0到1之间的值，不至于发散没有可比性。再根据不同场合加上不同的权重，综合排序后会更有参考价值。

上级类目差异比较显著，想知道进一步关注哪些下一级类目差异时，既要考虑下一级类目差异占上级差异的比例，又要考虑下一级本身的差异变化比值，可以将两个比例相乘，用乘积排序来衡量下一级需要关注的先后顺序。

设上级观察数值为A、B，下级观察数值为A1,A2,...,An，B1,B2,...,Bn；下级差异占上级差异比例为(A1-B1)/abs(A-B),(A2-B2)/abs(A-B),...,(An-Bn)/abs(A-B)；下级差异变化比值为abs(A1-B1)/(A1+B1),abs(A2-B2)/(A2+B2),...,abs(An-Bn)/(An+Bn)。

例子

日常的pv、uv变化，全站变化需要关注哪些栏目、车系等；某个车系的pv、uv变化异常，需要关注哪些来源。