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2021-03-08 07:04:30
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同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100%
同比表示第n月与第62616964757a686964616fe78988e69d8331333431373932n月比(n≤12),说明本期发展水平与同期发展水平对比达到的相对发展速度。
举例:去年3月的产值100万,本年3月的产值300万,同比增长率=(300-100)÷100=200%,代表和同期相比较的增长率。
但如果同期数为负值的情况,公式如下:同比增长率=(本期数-同期数)÷ |同期数|×100%,同比增长率=(50W-(-100W))/|-100W||×100%=150%
扩展资料:
同比和环比:
同比、环比与定基比,都可以用百分数或倍数表示。同比发展速度指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比,而达到的相对发展速度。环比发展速度指报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。
同比和环比,这两者所反映的虽然都是变化速度,但由于采用基期的不同,其反映的内涵是完全不同的。同比与环比最大的区别体现为两个方面:
1、对比基数不同,同比的对比基数是上年的同一期间的数据,环比的基数则是上一期间的数据。
2、侧重点不同,环比侧重反映数据的短期趋势,会受到季节等因素的影响,同比更加侧重反映长期的大趋势,也就规避了季节的因素。
参考资料来源:百度百科-同比
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同比增长率计算时,上期值为0怎么计算?
2021-04-30 02:14:09同比增长率计算时,上期值为0,则增长率为100%。一般这种情况下,只考虑增长值,因为前期值为0,考虑增长率无意义。某个指标的同期比=(当年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值。即:同比...同比增长率计算时,上期值为0,则增长率为100%。一般这种情况下,只考虑增长值,因为前期值为0,考虑增长率无意义。
某个指标的同期比=(当年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值。
即:同比增长率=(当年的指标值-去年同期的值)÷去年同期的值*100%。
市场价格分析计算公式,当期环比增长(下降)率计算公式:
根据批发市场价格分析需要,环比分为日环比、周环比、月环比和年环比。
当期环比增长(下降)率(%)=[(当期价格/上期价格)-1]*100%。
说明:如果计算值为正值(+),则称增长率;如果计算值为负值(-),则称下降率。
扩展资料
当期同比增长(下降)率计算公式。
当期同比增长(下降)率(%)=[(当期价格/上年年同期价格)-1]*100%
说明:(1)如果计算值为正值(+),则称增长率;如果计算值为负值(-),则称下降率。
(2)如果当期指当日、当周和当月,则上年同期相应指上年同日、上年同周和上年同月。
同比增长率与增长率的区别:
说明:(1)同比增长率是含有增长率的意思,是另一种方式的增长率。
(2)同比增长率计算时,有特定的时间限制,不像增长率那样,范围大,定义宽泛,而同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。
参考资料来源:百度百科-同比增长率
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同比和环比计算公式?
2020-12-24 11:10:26展开全部一、同比增长计算公式:1、同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100%例子:比如说去年3月的产32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333365666237值100万,本年3月的产值300万,同比增长率是多少...展开全部
一、同比增长计算公式:
1、同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100%
例子:比如说去年3月的产32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333365666237值100万,本年3月的产值300万,同比增长率是多少?
本题中,同比增长率=(300-100)÷100=200%
2、当同期数为负值的情况,公式应当完善如下:
同比增长率=(本期数-同期数)÷ |同期数|×100%
例子:比如说去年3月的产值100万,本年3月的产值50万,同比增长率是多少?
本题中,同比增长率=(50W-(-100W))/|-100W||×100%=150%
二、环比增长计算公式:
环比增长率=(本期数-上期数)/上期数×100%。
例子:比如说今年3月的产值100万,2月的产值300万,环比增长率是多少?
本题中,同比增长率=(300-100)÷100=200%
扩展资料:
同比与环比的区别
同比、环比与定基比,都可以用百分数或倍数表示。定基比发展速度,也简称总速度,一般是指报告期水平与某一固定时期水平之比,表明这种现象在较长时期内总的发展速度。
同比发展速度,一般指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比,而达到的相对发展速度。环比发展速度,一般是指报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。
同比和环比,这两者所反映的虽然都是变化速度,但由于采用基期的不同,其反映的内涵是完全不同的;一般来说,环比可以与环比相比较,而不能拿同比与环比相比较;而对于同一个地方,考虑时间纵向上发展趋势的反映,则往往要把同比与环比放在一起进行对照。
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python计算公司销售额的同比增长率
2018-11-10 11:32:40同比、环比一直在很多场合中广泛地被使用到,今天是基于一个小数据集来计算一下销售额的同比增长率,对于同比和环比的了解之前主要是来源于业务方面的需求,这里为了更加准确定义同比,贴上百度百科的定义如下: ...同比、环比一直在很多场合中广泛地被使用到,今天是基于一个小数据集来计算一下销售额的同比增长率,对于同比和环比的了解之前主要是来源于业务方面的需求,这里为了更加准确定义同比,贴上百度百科的定义如下:
比如说2017年8月的产值100万,2018年8月的产值300万,同比增长为:(300-100)÷100*100%=200% 同比增长率一般是指和上一年同期相比较的增长率。 某个指标的同比增长率=(现年的某个指标的值-上年同期这个指标的值)/上年同期这个指标的值。 某个指标的同期比=(本年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值
数据集如下:
数据集中的数据记录数量很少,一共50条记录左右,具体同比计算实践如下:
#!usr/bin/env python #encoding:utf-8 from __future__ import division ''' __Author__:沂水寒城 功能:计算企业销售额的同比增长率 ''' import sys import xlrd reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") def dataPairCal(one,two): ''' 单对同期数据计算 ''' if one and two: return two/one-1 else: return 0 def handleData(datapath='data.xlsx'): ''' 从Excel中抽取出来数据,并计算同比 ''' data_dict,res_dict={},{} for year in [2016,2017,2018]: data_dict[year]={} for one in range(1,13): data_dict[year][one]=0 workbook=xlrd.open_workbook(datapath,'rb') sheet_one=workbook.sheets()[0] row_num,col_num=sheet_one.nrows,sheet_one.ncols name_list=[] for i in range(4,row_num): company,money=sheet_one.cell_value(i,0),sheet_one.cell_value(i,1) month,year=sheet_one.cell_value(i,2),sheet_one.cell_value(i,3) data_dict[year][month]=money print data_dict dict1,dict2,dict3=data_dict[2016],data_dict[2017],data_dict[2018] for i in range(1,13): one_tmp_key='2016_2017_'+str(i) res_dict[one_tmp_key]=dataPairCal(dict1[i],dict2[i]) for i in range(1,13): one_tmp_key='2017_2018_'+str(i) res_dict[one_tmp_key]=dataPairCal(dict2[i],dict3[i]) print res_dict if __name__ == '__main__': handleData(datapath='data.xlsx')
结果如下:
{2016: {1: 0, 2: 0, 3: 2932137.0, 4: 5601712.0, 5: 4555366.0, 6: 7754956.0, 7: 3190944.0, 8: 19781.0, 9: 10909596.0, 10: 1697156.0, 11: 16921888.0, 12: 673851.0}, 2017: {1: 690055.0, 2: 584111.0, 3: 947528.0, 4: 579917.0, 5: 539401.0, 6: 459675.0, 7: 485340.0, 8: 9544196.0, 9: 6345747.0, 10: 12599740.0, 11: 4262813.0, 12: 14145928.0}, 2018: {1: 13135177.0, 2: 1773997.0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0}} {'2016_2017_8': 481.4930994388555, '2016_2017_9': -0.4183334561609797, '2016_2017_6': -0.9407250021792516, '2016_2017_7': -0.8479008092902915, '2016_2017_4': -0.8964750419157572, '2016_2017_5': -0.8815899754267824, '2016_2017_2': 0, '2016_2017_3': -0.676847296016523, '2016_2017_1': 0, '2016_2017_10': 6.424031733087589, '2016_2017_11': -0.7480888066390701, '2016_2017_12': 19.99266455047184, '2017_2018_10': 0, '2017_2018_11': 0, '2017_2018_12': 0, '2017_2018_2': 2.037088840990839, '2017_2018_3': 0, '2017_2018_1': 18.034971125489996, '2017_2018_6': 0, '2017_2018_7': 0, '2017_2018_4': 0, '2017_2018_5': 0, '2017_2018_8': 0, '2017_2018_9': 0}
结果中2016_2017_8表示的是2017年和2016年8月销售额的同比分析计算结果,很简单的小功能,主要是熟悉一下同比的概念。
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