‌多组数据对比差异的核心方法包括：‌ ‌可视化分析（如箱线图、折线图）、统计检验（如ANOVA、T检验）和相似性度量（如欧氏距离、相关系数）‌。通过量化差异和直观呈现，可快速定位关键差异点。以下是具体方法解析：

1. ‌可视化对比‌

   • ‌箱线图‌：展示多组数据的分布（中位数、四分位数、异常值），适合快速发现组间离散度差异。
   • ‌折线图/柱状图‌：对比均值或总和差异，突出趋势变化，适用于时间序列或分类数据。

2. ‌统计检验‌

   • ‌ANOVA（方差分析）‌：检验三组及以上数据的均值差异是否显著，需满足正态性和方差齐性假设。
   • ‌非参数检验（如Kruskal-Wallis）‌：当数据不满足正态分布时，替代ANOVA比较中位数差异。

3. ‌相似性度量‌

   • ‌欧氏距离‌：计算组间数据点的空间距离，数值越大差异越明显。
   • ‌相关系数（如皮尔逊系数）‌：衡量组间变化趋势的一致性，范围从-1（负相关）到1（正相关）。

‌提示‌：选择方法时需结合数据特征（如分布类型、样本量）和分析目标（趋势、分布或显著性），必要时组合多种方法交叉验证结果。