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  • 展开全部同比增长率=(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...

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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%

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    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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  • 其实我们在前面讲年同比和月同比的时候,已经无意间计算了YTD和MTD,只是在前面算年同比同比的时候,我们把YTD的值称作了“当年销售额”,把MTD的值称作了当月销售额。如果没有看过年同比、月同比的同学可以点击...

    其实我们在前面讲年同比和月同比的时候,已经无意间计算了YTD和MTD,只是在前面算年同比月同比的时候,我们把YTD的值称作了“当年销售额”,把MTD的值称作了当月销售额。

    如果没有看过年同比、月同比的同学可以点击前往查看:

    Sissie:同环比系列(一)——年同比zhuanlan.zhihu.com
    Sissie:同环比系列(二)——月同比zhuanlan.zhihu.com

    在Sense中,计算YTD和MTD很灵活,这主要得益于集合表达式和变量。所以在此,我还是把YTD和MTD单独拎出来作为一个话题讨论,在本案例中,我将会扩展去讲其他算YTD、MTD的思路。本案例中用销售额这个值来做示例。

    YTD思路一:

    在集合表达式中对年份进行定义,只要年份等于今年的就算是YTD的销售额。

    Step 1 创建变量vthisyear

    =year(today())

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    本篇文章写于2019/2/11,所以vthisyear的值是2019

    Step 2 计算YTD

    Sum( {< 年={"$(vthisyear)"} >} [销售额])

    YTD思路二:用所有的年份的销售额-去年及其之前年份的销售

    在此思路中,我们仍然需要用Step 1中创建的变量vthisyear.

    计算YTD

    Sum( {< 年={*}-{"<$(vthisyear)"} >} [销售额])

    其实方法一和方法二没有太大质的区别,只是利用了简单的加减算法罢了。大家了解一下,就当时对集合表达式里运算符号的巩固吧。

    MTD思路:在集合表达式中定义今年当月就对了。

    在此,我们创建一个跟当月相关的变量vthismonth

    =year(today())

    f306f312da3fbfe0b18890601d1fb7ee.png
    本篇文章写于2019/2/11,所以vthismonth的值是2

    计算MTD

    Sum( {<年={"$(vthisyear)"},月={"$(vthismonth)"} >} [销售额])

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  • 计算机擅长处理数据,但是我们日常生活中使用的文字应该如何表示成计算机可以看懂的文字呢?对此,自然语言处理(NLP)便成为了一个重要的研究领域,如何表示文本这种非结构化的数据又是NLP的一个重要方向.近年来常见的的...

    计算机擅长处理数据,但是我们日常生活中使用的文字应该如何表示成计算机可以看懂的文字呢?对此,自然语言处理(NLP)便成为了一个重要的研究领域,如何表示文本这种非结构化的数据又是NLP的一个重要方向.

    近年来常见的的文本表示模型有词袋模型(Bag of Words),TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency),主题模型(Topic Model),词嵌入模型(Word Embedding). 它们的作用都是讲文本按照一定的规律,通过向量表示,向量及所含文字信息.

    在过去几年里,基于TF-IDF和Word2Vec的文本表示一直受到工业界的好评,很多的产品都是基于此. 然而Bert的出现,像是一枚洲际导弹,极大的推动了表示学习, 从今年的腾讯算法大赛结构可以看出,前两名都使用了Bert,而排名靠后的使用LSTM大都是因为机器的原因,无法支撑Bert的运行.

    本文姑且先不说强悍的Bert是什么个原理,先对过去几年的模型做一总结.

    词袋模型(Bag of Words, 这是最基础的文本表示模型. 它的操作也很傻瓜, 每一篇文章表示成一个超长的向量, 而每一维度表示一个单词, 该维度对应的权重反映了该=词在原文中的重要程度. 特点是简单公式计算,缺点是向量超长. 对于计算这块,可以使用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)或者TextRank(有兴趣的同学可以扩展一下PageRank,本文暂不做详解)

    73b6b51d591557d62eda9420bd9654da.png

    在这里插入图片描述

    简单来说, 就是一个单词在非常多的文章都出现, 他就是一个比较通用的词汇(注意:在NLP比赛中,通常给的数据集都是脱敏处理的,利用这一特性,还可以推测标点符号,进而推断文章有多少句话).

    主题模型(Topic Model是一个生成模型,它可以从文本库中发现有代表性的主题.而我们熟知的就是LDA(Latent Dirichlet Allocation)

    7b6d362b30916183d6e4b65ba3dce901.png

    正如上图所示,通过两个超参数,分别在两个狄利克雷丰富下生成主题和单词,进而生成文章. 但我么训练好超参数时, 对于新来的文档, 可以使用Gibbs Sampling 来估计参数theta. 而且这里的主题数据没有一个固定的最优解.训练模型时,需要先设置主题数, 训练的时候根据训练结果,手动调参数,有优化主题数目, 进而优化文本分类结果.

    词嵌入模型(Word Embedding这个是当今比较流行的方案, 因为它引入了神经网络, 大大提高了文本表示能力, 就是使用一个稠密的向量来表示词汇. 什么Word2Vec, Glove, Elmo, Bert都是这样干的.但是不管什么模型,他都是通过神经网络,一层层的把信息进行抽象化. 总体来说,有三大类,要么基于词向量合成的模型,要么基于RNN/CNN的模型,要么就是用注意力机制模型.

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  • 在Power BI中如何计算同比增长?

    千次阅读 2020-06-15 13:11:35
    在Power BI中计算同比增长

    同比增长是指和上一时期、上一年度或历史相比的增长(幅度)。计算公式:同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100%。在Power BI当中,要求当前时间段对应的上一年历史同期时间段,可以使用时间智能函数SAMEPERIODLASTYEAR来获得。

    SalesPriorY =
    CALCULATE ( [Sum_Due], SAMEPERIODLASTYEAR ( 'Calendar'[Date] ) )
    
    

    有了历史同期数据,同比增长即可通过DIVIDE函数来获得。

    Changes =
    DIVIDE ( ( [Sum_Due] - [SalesPriorY] ), [SalesPriorY] ) 
    
    
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  • Power BI中计算同比、环比

    万次阅读 2019-06-25 14:28:13
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  • SQL计算月环比、月同比

    千次阅读 2020-08-17 17:51:37
    在工作的过程中,经常会使用到环比、同比,那关于如何用SQL去写环比和同比呢?非常简单,用interval函数,轻松实现。 interval 1 month,环比 interval 1 year ,同比 一、准备数据 为了快速理解,我建了一个表,关于...
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  • 数据我查询的是同比的数据,查出来在表格里实质上是用来计算环比数据,主要问题就是如何拿到扩展出来的第n个数据和第n-1个数据
  • 同比、环比的区别及计算公式

    万次阅读 2013-08-20 11:45:10
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空空如也

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同比如何计算