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  • 同比计算公式,同比增长率

    万次阅读 2010-08-30 14:45:00
     同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。 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 一、市场价格分析计算公式 (一)本期环比增长(下降)率计算公式 根据...
    select a.qy_name as qy_name,
    a.bj_cl as now_bj_cl,a.bj_xl as now_bj_xl,
    b.bj_cl as last_bj_cl,b.bj_xl as last_bj_xl,
    (a.bj_cl/b.bj_cl-1)*100 as cl_tb,
    (a.bj_xl/b.bj_xl-1)*100 as xl_tb
    from
    ( select  b.year as year,b.month  as month  ,
    a.typeId as typeId,a.`typeName` as typeName ,b.qy_name as qy_name ,
    sum(`bj_cl`) as bj_cl,
    sum(`bj_xl`) as bj_xl
    from `phpcms_form_qysj_zfyg_tree` a ,`phpcms_form_qysj_zfyg_data` b
    where a.typeId=b.`product_code`
    AND `year` like '%2008%'  AND `month` like '%%'    AND `totalType` like '%膏%'
    group by qy_name
    order by  typeName asc
    ) a
    ,
    (select  b.year as year,b.month  as month  ,
    a.typeId as typeId,a.`typeName` as typeName ,b.qy_name as qy_name ,
    sum(`bj_cl`) as bj_cl,
    sum(`bj_xl`) as bj_xl
    from `phpcms_form_qysj_zfyg_tree` a ,`phpcms_form_qysj_zfyg_data` b
    where a.typeId=b.`product_code`
    AND `year` like '%2007%'  AND `month` like '%%'    AND `totalType` like '%膏%'
    group by qy_name
    order by  typeName asc
    ) b
    where a.qy_name=b.qy_name
    
    06年比05年增长=(06-05)/05*100%

    同比增长率


      同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。   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   一、市场价格分析计算公式   (一)本期环比增长(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。    本期环比增长(下降)率(%)=[(本期价格/上期价格)-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)如果本期指本日、本周、本月和本年,则上期相应指上日、上周、上月和上年。   (二)本期同比增长(下降)率计算公式    本期同比增长(下降)率(%)=[(本期价格/上年同期价格)-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)如果本期指本日、本周和本月,则上年同期相应指上年同日、上年同周和上年同月。

    1、综述

      发展速度由于采用基期的不同,可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度。均用百分数或倍数表示。

    2、同比

      同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。   其计算公式为:同比发展速度=(本期发展水平/去年同期发展水平-1)*100%   在实际工作中,经常使用这个指标,如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度,就是同比发展速度。

    3、环比

      环比分为日环比、周环比、月环比和年环比。   环比发展速度是以报告期水平与其前一期水平对比(相邻期间的比较),所得到的动态相对数。表明现象逐期的发展变动程度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月 ……12月比11月,说明逐月的发展程度。

    4、定基比

      定基比发展速度也叫总速度。是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。如"九五"期间各年水平都以1995年水平为基期进行对比,一年内各月水平均以上年12月水平为基期进行对比,就是定基发展速度。

    5、三者的区别

      与历史同时期比较,例如2009年11月份与2008年11月份相比,叫同比。   与上一个统计周期比较,例如2009年11月份与2009年10月份相比较,称为环比。   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。

    6、应用举例

      国家统计局2009年12月10日公布的数据显示,11月份,全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨5.7%,涨幅比10月份扩大1.8个百分点;环比上涨1.2%,涨幅比10月份扩大0.5个百分点。房价同比和环比涨幅均创年内新高。   业内人士分析认为,11月一线城市和主要二线城市成交量和成交价格突然放大,导致全国房价再次出现同比、环比大幅上涨。   房价同比环比涨幅双双扩大   自今年6月份全国房屋销售价格同比恢复正增长以来,房价已经连续6个月保持同比正增长,涨幅从6月份的0.2%逐渐扩大:7月份同比涨幅1.0%,8月份同比涨幅2.0%,9月份同比涨幅2.8%,10月同比涨幅3.9%,11月份的涨幅达到5.7%。   与此同时,房价环比上涨幅度逐渐收窄的趋势,也在10月份发生了改变。10月份全国70个大中城市房屋销售价格环比上涨0.7%,涨幅与9月份相同。11月份突然发力,环比上涨1.2%,涨幅比10月份扩大0.5个百分点。   对此,上海易居房地产研究院综合研究部部长杨红旭表示,11月份价格环比涨幅创年内新高出乎意料,原因主要是对政策可能变向的忧虑,导致购房者在短时间内入市。另外也与部分开发商捂盘惜售,导致房源供不应求有关。   他还指出,随着房地产政策基调明朗化,购房者的恐慌情绪将得到缓解,预期12月的成交量会有所回落。   分地区看,一线城市和沿海中心城市仍然是此轮房价上涨的主力,同时,二线城市房价上涨的幅度也开始加快。
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  • R语言中同比增长和环比增长

    千次阅读 2015-01-22 19:24:30
    同比增长:与上个周期的同一天或者同一个... 下面,以某个论坛的军事科技版本的每日浏览量,来制造一个条形,并依据上周和本周数据分为两组进行展示,进而分析同比增长与环比增长的区别。原始数据如表(一)所示。

          同比增长:与上个周期的同一天或者同一个季度,进行对比。

          环比增长:与同个周期的不同天或者不同季度,进行对比。

          比如,本周星期三与上周星期三进行比较,就是同比,

                      本周星期三与本周星期二进行比较,就是环比。

          下面,以某个论坛的军事科技版本的每日浏览量,来制造一个条形图,并依据上周和本周数据分为两组进行展示,进而分析同比增长与环比增长的区别。原始数据如表(一)所示。


          用R语言,将上述数据,转化为条形图。

    data <- data.frame(pre=c(113,134,123,145,137,196,187),
    				now=c(129,122,134,149,146,215,208));
    ylim.max <- 550
    col = c("azure4","brown4")
    ##将主副标题放到barplot函数里,进行设置
    ##font=3,表示字体为“斜体”
    ##cex=1.5,表示字体放大1.5倍
    barplot(as.matrix(rbind( data$pre,data$now)),
    		beside=TRUE,ylim=c(0,ylim.max),col=col,axes=F,
    		main=list( "本周pv趋势分析图",cex=1.5,col="red",font=3),
    	 	sub=paste("范围:2014.12.1--2014.12.7","\n","网站板块:军事科技"),
    	 	ylab="网站日页面浏览量pv"
    		)
    axis(2)
    
    ##画图例
    text.legend = c("上周pv","本周pv","pv同比增长","pv环比增长")
    col2 <- c("black","blue")
    legend("topleft",pch=c(15,15,16,16), legend=text.legend,cex=0.8,col=c(col,col2),bty="n",
    	   horiz=TRUE)
    
    ##画刻度标记
    text.x <- c("周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日")
    axis(side=1, c(2,5,8,11,14,17,20), labels=text.x,tick=TRUE, cex.axis=0.75)
    axis(4,at=seq(from=250,length.out=7,by=40),labels=c("-60%","-40%","-20%","0","20%","40%","60%"))
    
    ##添加“同比增长曲线”和“环比增长曲线”
    ##同比增长 = (now[t]-pre[t])/pre[t]
    same.pre.growth <- (data$now-data$pre)/data$pre
    ##环比增长 = (now[t]-now[t-1])/now[t-1]
    ring.growth <- c(NA,diff(data$now)/data$now[1:(length(data$now)-1)])
    a<-200;  b<-370;
    lines(c(2,5,8,11,14,17,20), a*same.pre.growth+b,type="b",lwd=2)
    lines(c(2,5,8,11,14,17,20), a*ring.growth+b,type="b",lwd=2,col="blue")
    
    ##在同比和环比曲线上添加文字
    j <- 1
    for(i in 1:length(data[,1])){ #在bar上画数值
    	text(3*i-1, a*same.pre.growth[i]+b-5, paste(round(same.pre.growth[i]*10000)/100,
    			"%",sep=""));
    	j <- j+1;
    	text(3*i-1, a*ring.growth[i]+b+5, paste(round(ring.growth[i]*10000)/100,
    			"%",sep=""),col="blue");
    	j <- j+2;
    }
    ##在pv柱状图上添加文字
    j <- 1
    for(i in 1:length(data[,1])){
    	text(j+0.5,data$pre[i]+10, data$pre[i], col="deepskyblue4");
    	j < j+1  #组内间距为1
    	text(j+1.5,data$now[i]+10, data$now[i], col="deepskyblue4");
    	j <- j+3 #组外间距为3
    }


    效果如下:


        图(2)

      说明:PV 表示Page View ,页面浏览量

                 黑色的曲线,代表pv同比增长曲线

                 蓝色的曲线,代表pv环比增长曲线

          从图(2)中可以看出,每周的周六和周日浏览量比较大,而星期一、星期二直到星期五的浏览量波动不大。浏览量的走势是:先减小,后增大,再减小,接着反弹到波峰,跟着回到平均水平。可以这么说,2014年12月6号周六,同比11月29号周六增长9.69%,环比12月5号周五增长47.26%

           具体计算如下:


    图(3) 同比与环比的计算方法

               



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  • 财务分析指标中,存货周转率衡量企业营运能力的重要指标之一...趋势分析法中的指标,有同比分析、定比(定基比)分析和环比分析,以及同比增长率分析、定比(定基比)增长率分析和环比增长率分析。公式如下:(备注:上
    财务分析指标中,存货周转率衡量企业营运能力的重要指标之一,通常,我们按照下述方法是用该指标:
    在企业财务分析中,有一个重要的分析方法,就是趋势分析法。即将两期或连续数期财务报告中某一指标进行对比,确定其增减变动的方向、数额和幅度,以该指标的变动趋势。趋势分析法中的指标,有同比分析、定比(定基比)分析和环比分析,以及同比增长率分析、定比(定基比)增长率分析和环比增长率分析。
    公式如下: ( 备注:上期,可以指上年、上季或上月 )
    同比 = 本期数据 / 上年同期数据
    定比 = 本期数据 / 固定期数据
    环比 = 本期数据 / 上期数据
    同比增长率 = ( 本期数据 - 上年同期数据 ) / 上年同期数据 * 100%
    定比增长率 = ( 本期数据 - 固定期数据 ) / 固定期数据 * 100%
    环比增长率 = ( 本期数据 - 上期数据 ) / 上期数据 * 100%
    我们可以使用一个实例,利用上述指标进行趋势分析。
    有企业 2003~2007 年的毛利数据如下:
    根据计算公式,我们可以得出一些文字上的结论,如 2007 6 月的毛利为 935600 ,上年同期为 735600 ,同比增长 200000 ,同比增长率为 27.19% 。而如 2007 12 月的毛利为 -1164400 ,上年同期为 -764400 ,同比下降了 400000 ,同比下降率为 52.33%
    但是,这样以文字性描述指标的时间趋势,令我们对企业毛利的整体趋势,并没有一个全局性的把握。
    如果我们以图形的方式来展现时间趋势,则会非常形象和生动。我们不仅能感受到某一指标在时间上的波动趋势,还可以考察环比所展示的波动的振幅。
    通常对单一按照时间来进行趋势分析,还仅仅是分析的一个开端。进行趋势分析,可以预测该指标今后的走势,也可以对异常的情况,进行更加深入地分析。
    就时间趋势分析本身来说,同比分析主要适合季节性销售一类的季同比、月同比分析,或者商场按照每周进行的周同比分析等。
    首先,我们可以考察毛利的时间趋势分析图。
    可以是柱状图:
    也可以是线形图:
    从上述图中,我们可以很清晰地看出毛利在 5 年当中的波动情况。
    如果是和 2003 年的数据做定比分析,我们已经无需计算,直接从图中就可看出历年历月的增长和下降。即便我们观察定比趋势图,无非就是把定基数据置于 Y 0 的位置上。如图:
    对于环比,我们可以计算环比指标。因为也会有上期数据为负的情况,所以直接计算比较差额会更好。环比的图形如下:
    从图中我们可以很清晰地看到各期与上期的变化幅度。
    对于同比分析,因为是比较上年同期数据,所以在图形分析中我们可以隐藏无需比较的数据,只观察需要关注的时期的数据,如图:
    各年3 月份毛利同比比较图:
    各年3 月份毛利同比增长图:
    各年9 月份毛利同比比较图:
    各年9 月份毛利同比增长图:
    同样因为比较期有负数的情况,我们只需分析比较差额即可。
    从以上图中我们可以清晰地观察历年同期数据的实际值,也可以观察与历年比较的增长或下降额。
    如果我们希望察看环比增长率或同比增长率的变化,我们也可以通过现实增长率或下降率的变化图来获得一个直观的认识。如图:
    环比增长率变化图:
    同比增长率变化图:
    趋势分析法作为分析工作的一个入口,对于发现经营中的特殊情况非常重要。而商业智能分析系统为趋势分析法所做的贡献,就在于该分析系统可以及时准确地获得企业经营的最新数据。使用者可以任意选择所关系的期间,包括年度、季度、月度、周等情况进行对比。数据和图形都可以即时实现,而勿需再另行采集数据和计算了。
    下面列出商业智能分析系统计算定比、环比、同比以及增长下降率的 MDX 语句。
    Fixed
    ([Measures].[GrossMargin],[Time].[Year - Quarter - Month - Day].[Year].&[2003].&[1].&[1])
    Cycle
    ([Measures].[GrossMargin],[Time].[Year - Quarter - Month - Day].CurrentMember.PrevMember)
    Parallel
    ([Measures].[GrossMargin],ParallelPeriod([Time].[Year - Quarter - Month - Day].[Year],1,[Time].[Year - Quarter - Month - Day].CurrentMember))
    GrowthFixed
    [Measures].[GrossMargin]-[Measures].[Fixed]
    GrowthCycle
    [Measures].[GrossMargin]-[Measures].[Cycle]
    GrowthParallel
    [Measures].[GrossMargin]-[Measures].[Parallel]
    GrowthRateFixed
    iif(isempty([Measures].[Fixed]) or [Measures].[Fixed] = 0,null,[Measures].[GrowthFixed]/[Measures].[Fixed])
    GrowthRateCycle
    iif(isempty([Measures].[Cycle]) or [Measures].[Cycle] = 0,null,iif([Measures].[Cycle] > 0,[Measures].[GrowthCycle]/[Measures].[Cycle],[Measures].[GrowthCycle]/-[Measures].[Cycle]))
    GrowthRateParallel
    iif(isempty([Measures].[Parallel]) or [Measures].[Parallel] = 0,null,iif([Measures].[Parallel] > 0,[Measures].[GrowthParallel]/[Measures].[Parallel],[Measures].[GrowthParallel]/-[Measures].[Parallel]))
     
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  • Oracle求同比SQL

    千次阅读 2018-02-28 13:55:42
    求原始数据华东购电(总计)=上海+江苏+浙江+福建+安徽的同比增长率分析过程:1.首先,我们要理解什么是同比?同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展...
     

    计算需求:
    1.求原始数据JS.TOPARTYNAME(购电方)的同比增长率

    2.求原始数据华东购电(总计)=上海+江苏+浙江+福建+安徽的同比增长率

    分析过程:
    1.首先,我们要理解什么是同比?
    同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,
    用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。
    那么,我们求的是同比增长率,其公式见下:

    同比增长率=(本期数-同期数)/同期数*100% 指和去年同期相比较的增长率

     

    2.理解同比的基本概念后,我们要知道在Oracle同比的基本求法?

    这里我要介绍下Oracle的Lag函数:
    Lag分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)作为独立的列。
    这种操作可以代替表的自联接,并且LAG有更高的效率。
    /*语法*/
    lag(exp_str,offset,defval) over()
    --exp_str要取的列
    --offset取偏移后的第几行数据
    --defval:没有符合条件的默认值

     

    同时使用NVL和Round函数:

    NVL函数格式为:

    NVL( string1, replace_with)

    功能:如果string1为NULL,则NVL函数返回replace_with的值,否则返回string1的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL。

    Round函数语法:
    round(number,digits) 
    参数:
    number,要四舍五入的数,digits是要小数点后保留的位数
      --如果 digits 大于 0,则四舍五入到指定的小数位。 
      --如果 digits 等于 0,则四舍五入到最接近的整数

     --如果 digits 小于 0,则在小数点左侧进行四舍五

    3.了解oracle求同比的基本用法,我们需要具体应用到源是数据查询中,但是分析原始数据,发现源数据并不是规律连续的,见下图

    那么这带来的问题是我们并不能向上面讲的那样简单的去使用lag函数了,那怎么办呢?

    想到先整理数据后,再去使用函数分析查询是一个好办法,于是有了下方的解决办法:

    A.求原始数据JS.TOPARTYNAME(购电方)的同比增长率

    with tb as(
     select to_char(t.t_date, 'YYYY') year, to_char(t.t_date, 'MM') month, t.*
     from TRY_OPT_MON_ELEC_JS t
     where t.FYGZ = 'Z'
       and t.js_elec <> 0
       and t.js_kind in ('四川水电送华东月度1', '四川水电送华东短期2', '四川水电送华东短期3', '四川水电送浙江年度',
            '四川水电送江苏年度', '三峡送华东', '向家坝送上海交易', '锦东锦西官地送江苏交易',
            '四川水电送华东短期1', '溪洛渡送浙江', '锦东锦西官地送江苏交易', '溪洛渡左岸送浙江交易')
    )
    select max(t.t_date) 日期,
           t.topartyname 购电方,
           t.js_elec 结算电量,
           t.js_kind 结算品种,
           nvl(round(((t.js_elec - (lag(t.js_elec,1) over(partition by t.month, t.topartyname,t.js_kind order by t.year)))
           /((lag(t.js_elec,1) over(partition by t.month, t.topartyname,t.js_kind order by t.year))))*100,2),'0')||'%' as 同比
     from tb t
     where 1=1
     group by t.js_kind,t.topartyname, t.year, t.month, t.js_elec
     order by t.month

    思路分析:
    1.创建临时表tb 
    2.把t_date日期字段拆分为年、月两个字段方便分组,筛去js_elec(售电量)为零的记录是,筛去不需要的js_kind(结算品种)
    3.使用lag分析函数求得同比值
    4.使用round函数格式化两位小数

    5.使用nvl函数满足空值补零

    查询结果:

    B.求原始数据华东购电(总计)=上海+江苏+浙江+福建+安徽的同比增长率

    with tb as(
     select to_char(t.t_date, 'YYYY') year, to_char(t.t_date, 'MM') month, t.*
     from TRY_OPT_MON_ELEC_JS t
       where t.FYGZ = 'Z'
       and t.js_elec <> 0
       and t.js_kind in ('四川水电送华东月度1', '四川水电送华东短期2', '四川水电送华东短期3', '四川水电送浙江年度',
            '四川水电送江苏年度', '三峡送华东', '向家坝送上海交易', '锦东锦西官地送江苏交易',
            '四川水电送华东短期1', '溪洛渡送浙江', '锦东锦西官地送江苏交易', '溪洛渡左岸送浙江交易')
       and t.topartyname in ('上海','江苏','浙江','福建','安徽')
    )
    ,tb2 as(
    select max(t.t_date) t_date, sum(t.js_elec) js_elec, t.year, t.month
    from tb t
    group by t.year, t.month
    )
    select max(t.t_date) 日期,
           '华东' 华东,
           t.js_elec 结算电量,
           nvl(round(((t.js_elec - (lag(t.js_elec,1) over(partition by t.month order by t.year)))
           /((lag(t.js_elec,1) over(partition by t.month order by t.year))))*100,2),'0')||'%' as 同比
     from tb2 t
     where 1=1
     group by t.year, t.month, t.js_elec
     order by t.year,t.month

    思路分析:
    1.创建临时表tb 
    2.把t_date日期字段拆分为年、月两个字段方便分组,筛去js_elec(售电量)为零的记录是,筛去不需要的js_kind(结算品种)和不是华东区的购电单位
    3.使用lag分析函数求得同比值
    4.使用round函数格式化两位小数

    5.使用nvl函数满足空值补零

    查询结果:

    展开全文
  • SQL实现占比、同比、环比指标分析

    千次阅读 2019-09-27 14:29:15
    月订单量同比 -- 求每个月订单量同比增长率(今年订单数-去年订单数/去年同期) SELECT t1.now_year_order AS 年份, t1.now_month_order 月份, CASE WHEN now_month_order_num IS NULL OR now_month_order_...
  • QlikView图表显示同比数据

    千次阅读 2014-08-30 17:30:15
    QlikView中的同比分析图
  • 以下就是今年一月份统计局公布的核算结果,GDP总额900309亿元,同比增长率6.6%。 二、数据矛盾 另外,我们从统计局网站上获取最近十年GDP数据如下: 根据这个数据我们重新计算下GDP同比增长率:9.69%。统计局公布...
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  • Linux下用火焰进行性能分析

    万次阅读 多人点赞 2017-12-24 17:12:48
    GitHub Linux下用火焰进行性能分析 LDD-LinuxDeviceDrivers/study/debug/tools/perf/flame_graph 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可, 转载请注明出处, 谢谢合作因本人...
  • 环比同比YOY\QoQ及QQ\PPQ-Q\P-P…

    万次阅读 2017-04-14 09:54:16
    QoQ(quarter over quarter):季营收成长(衰退) 是指今年该季的营收金额与上一季或去年一季的营收金额的成长(衰退)百分比 billion=10亿=1000,000,000 ;million=100万=1000,000 YoY:Year over Year ,意...
  • 最近一段时间学习了表计算的相关知识,重点在快速表计算与特定维度的使用,不过学习过程中,感觉要用好表计算,实践是非常重要的,只有将表计算不断...:时间与销售额交叉表示例   对于视图中时间和销售额...
  • Excel-对比图分析(差异分析

    万次阅读 2014-01-20 22:07:25
    对比分析就是将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们之间的差异,从而揭示这些数据所代表事物的发展变化情况和规律。通过对比,可以很直观地看出事物在某方面的差距,并且可以准确、量化地表示出差距的多少。
  • 滴滴出行活动策划、用户成长体系、用户增长逻辑分析1功能模块分析及产品介绍1.1功能模块1.2产品介绍2活动策划(以愚人节为例)2.1活动主题2.2活动目的2.3活动目标2.4活动资源2.5活动对象2.6活动规则2.7活动时间2.8...
  • 统计学的环比、同比

    千次阅读 2017-04-14 10:09:22
    参考:环比同比YOY\QoQ及QQ\PPQ-Q\P-P含义 http://blog.sina.com.cn/s/blog_48ad94910102w9s5.html   VC有今日资本徐新、资产配置领域哈佛大学捐赠基金的掌管者是女性、证券分析行业有互联网女皇Mary Meeker,...
  • 关于高德地图的分析报告

    万次阅读 2019-05-29 10:52:11
    2 市场占有 4 3 与同类应用比较 6 3.1 产品分析 6 3.2 功能分析 7 3.3 使用分析 8 3.4 推广方式 9 四 盈利模式 9 1 对于与地图相关商家的增值服务 9 2 手机预装软件和与运营商合作客户端下载软件 10 3 ...
  • 用PowerPivot计算销售总额的同比增长率和环比增长率。 要完成这一分析,我们需要4大步骤。 1.导入数据,创建关系 我们需要导入3张数据表,[01-订单明细]、[02-商品价格]、[03-日历表]。其中日历表中的日期列里日期...
  • 一、中国视频监控行业现状 中国 2013-2018 年模拟标清视频监控摄像机和模拟高清... 模拟高清视频监控摄像机需求量则不断上升,预计 2018 年同比增长 26%,将增长到 0.30 亿台。 按照目前标清模拟视频芯片价格约 ...
  • 以年度同比增长率为例,我们希望得到的可视化效果是:同比增长率大于等于0时,卡片值显示绿色,同比增长率小于0时显示红色,同时有向上向下的箭头指示图标,使效果更佳。 先新建卡片一看下未做颜色和箭头提示...
  • 图书销售系统可行性分析报告

    千次阅读 2014-04-28 09:45:56
    可行性分析的目的是规范化本软件的编写,整合本软件的基本结构和所需要实现的基本功能,旨在于推进软件开发的进度,便于对软件开发过程中的控制与管理,同时提出了本图书销售系统的软件开发过程,便于程序员与客户...
  • 利用Cache分析工具 提高Cache利用

    千次阅读 2011-11-12 19:44:32
    三、CCS Cache分析工具 四、实例 五、总结   一、Cache的相关知识 1、引入Cache的必要性   随着CPU主频的提升,带动系统性能的改善,但系统性能的提高不仅仅取决于CPU,还与系统架构、指令...
  • !! A股历史平均市盈走势

    万次阅读 2017-06-07 23:21:00
    一、 A股历史平均市盈走势 *数据来源:上海证券交易所 分享到: 354 - 上海A股 深圳A股更新时间 2017年6月7日 2017年6月7日平均市盈 16.62 34.88 二、市盈是什么?  市盈(Price to Earning Ratio...
  • 《微信读书产品原型
  • 网站数据分析指标体系

    千次阅读 2017-08-27 12:26:17
    标签: 郑来轶 数据分析 分析报告 数据报表 网站分析 分类: 03.数据分析 【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享的一份 Word 文档,主要介绍了网站分析的 KPI 指标、...
  • 内容简介 脸谱网如何从默默无闻到坐拥二十几亿用户? 爱彼迎、优步何以在短短时间估值超过百亿美元?...作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领 Dropbox 实现500%增长的实战领军人物,作者在...
  • 华夏银行发布去年财报,2017年度华夏银行整体实现高速增长,改年同比去年增幅23%,那么华夏银行是靠什么实现如此之高的增速呢?华夏银行信息科技部门数据应用负责人,他向我们讲述了华夏银行在大数据时代下应对新...
  • 数据挖掘与数据分析

    万次阅读 多人点赞 2018-05-28 13:58:14
    一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过...
  • 百度财报及战略分析

    千次阅读 2020-03-25 22:34:34
    报告期内,百度实现营收1074亿人民币,同比增长5%;运营利润63.07亿元人民币,同比下降59.4%;运营利润为5.87%。 百度2019全年核心业务营收797亿元,同比增长2%;全年营收成本629亿元,同比增长21%。 ...
  • 大数据流量分析

    万次阅读 2019-04-02 09:41:16
    像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标,那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢?比如我们统计企业2018年1月29日的同比流量,是不是可以直接对比2017年1月29日?表面上看...
  • 电商数据分析基础指标体系

    千次阅读 2016-03-15 18:26:07
    电商数据分析基础指标体系 傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)...

空空如也

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同比增长率分析图