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  • /* 销售同比增长率:年度同比增长率,季度同比增长率,月同比增长率效果如:*/screen.width*0.7) {this.resized=true; this.width=screen.width*0.7; this.style.cursor=hand; this.alt=Click here to open new ...
    /*
      销售同比增长率:年度同比增长率,季度同比增长率,月同比增长率
    效果如图:
    */




    CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Times].[同比增长率].[年度同比增长率]
    AS "",
    FORMAT_STRING = "Percent",
    VISIBLE = 1;              
      
    // 年度同比增长率  
      (
    [Times].[同比增长率].[年度同比增长率],
        [Times].[Y].[Y].Members ( 1 ) : Null,
    [Times].[dateKey].Members
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      (
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember ) -
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
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                          1,
                          [Times].[按时间统计].CurrentMember
          )
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      )
      /
      ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
        ParallelPeriod(
                        [Times].[按时间统计].[年],
                        1,
                        [Times].[按时间统计].CurrentMember
        )
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      (
        [Times].[同比增长率].[年度同比增长率],
        [Times].[Y].[Y].Members ( 0 ),
    [Times].[dateKey].Members
      ) = Null;               
      
      Format_String(
                     (
           [Times].[同比增长率].[年度同比增长率],
           [Times].[dateKey].Members
         )
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    //季度同比增长率

    CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Times].[同比增长率].[季度同比增长率]
    AS "",
    FORMAT_STRING = "Percent",
    VISIBLE = 1;         
      

      (
    [Times].[同比增长率].[季度同比增长率],
        [Times].[Q].[Q].Members ( 1 ) : Null,
    [Times].[dateKey].Members
      ) =      
      (
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember ) -
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
          ParallelPeriod(
                          [Times].[按时间统计].[季],
                          1,
                          [Times].[按时间统计].CurrentMember
          )
        )
      )
      /
      ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
        ParallelPeriod(
                        [Times].[按时间统计].[季],
                        1,
                        [Times].[按时间统计].CurrentMember
        )
      );         
      
      (
        [Times].[同比增长率].[季度同比增长率],
        [Times].[Q].[Q].Members ( 0 ),
    [Times].[dateKey].Members
      ) = Null;           
      
      Format_String(
                     (
           [Times].[同比增长率].[季度同比增长率],
           [Times].[dateKey].Members
         )
      ) = "Percent";         
      

    // 月同比增长率  

    CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Times].[同比增长率].[月同比增长率]
    AS "",
    FORMAT_STRING = "Percent",
    VISIBLE = 1;         
      
      (
    [Times].[同比增长率].[月同比增长率],
        [Times].[M].[M].Members ( 1 ) : Null,
    [Times].[dateKey].Members
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      (
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember ) -
        ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
          ParallelPeriod(
                          [Times].[按时间统计].[月],
                          1,
                          [Times].[按时间统计].CurrentMember
          )
        )
      )
      /
      ( [Times].[同比增长率].DefaultMember,
        ParallelPeriod(
                        [Times].[按时间统计].[月],
                        1,
                        [Times].[按时间统计].CurrentMember
        )
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      (
        [Times].[同比增长率].[月同比增长率],
        [Times].[M].[M].Members ( 0 ),
    [Times].[dateKey].Members
      ) = Null;         
      
      Format_String(
                     (
           [Times].[同比增长率].[月同比增长率],
           [Times].[dateKey].Members
         )
      ) = "Percent";
     
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  • 如果想要实现连续的同比增长率趋势,分析用户通常会尝试把订单日期转化成连续月格式,结果发现快速表计算却失效了。 这种情况,我们该如何实现年月趋势的同比折线呢?可以试试 LOOKUP 函数! 为方便学习,栗子...

    前言

    熟悉使用 Tableau 的用户都知道:快速表计算可以帮助我们实现同比、环比增长率的计算(如下四图)。

    可以看到:在按趋势展示同比(图 4 )的变化情况时,线性趋势是间断的。如果想要实现连续的同比增长率趋势,分析用户通常会尝试把订单日期转化成连续月格式,结果发现快速表计算却失效了。

    这种情况,我们该如何实现年月趋势的同比折线图呢?可以试试 LOOKUP 函数!

     

    具体步骤如下:

    1、新建工作表

    打开 Tableau Desktop,连接数据源,新建工作表。

    将维度“订单日期”拖放至行,将度量“销售额”拖放至列。右键单击行上的“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:连续的月,再右击“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:离散。

    将度量“销售额”拖放至“标记”卡的文中,右键单击标记卡中的“销售额”胶囊,在下拉菜单中选择“创建”-“快速表计算”-“差异”。

     

    2、创建计算字段

    右键单击“数据”窗格空白处,在下拉菜单中选择“创建”-“计算字段”。将“标记”卡中的“总和(销售额)”胶囊拖放至计算字段文本框中,可以看到差异的函数:

    ZN(SUM([销售额])) - LOOKUP(ZN(SUM([销售额])), -1)

     

    3、计算同比

    计算同比的公式:(今年的月值-去年的月值)/去年的月值。因此,在接下来创建的“同比”计算字段中,需要把 LOOKUP 的第二个参数 1 改成 12 (同比间隔12个月)。键入函数:

    (ZN(SUM([销售额 (复制)])) - LOOKUP(ZN(SUM([销售额 (复制)])), -12)) 

    /

    LOOKUP(ZN(SUM([销售额 (复制)])), -12)

    4、拖动字段

    将维度“订单日期”拖放至列,右键单击列上的“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:月。接着,将计算字段“同比”拖放至行。

    此时,可以看到视图中生成了一个同比趋势的折线图表。数据源中最早的那部分数据,因为没有同比的数值,所以出现了“12个null”的提示。

    左键单击 X 轴上的 null 值,在弹出的对话框中单击“筛选数据”。

    通过筛选过滤,就可以得到一个连续的可视同比趋势折线图。

     


     

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  • 如果想要实现连续的同比增长率趋势,分析用户通常会尝试把订单日期转化成连续月格式,结果发现快速表计算却失效了。这种情况,我们该如何实现年月趋势的同比折线呢?可以试试 LOOKUP 函数!这里,我们来分享方法。...

    熟悉使用 Tableau 的用户都知道:快速表计算可以帮助我们实现同比、环比增长率的计算(如下四图)。

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    fa0c820a8bfbf7c4414d95bf83de1e1a.png

    可以看到:在按趋势展示同比(图 4 )的变化情况时,线性趋势是间断的。如果想要实现连续的同比增长率趋势,分析用户通常会尝试把订单日期转化成连续月格式,结果发现快速表计算却失效了。

    571984b8922526a345a3259a77bb94ea.png

    这种情况,我们该如何实现年月趋势的同比折线图呢?可以试试 LOOKUP 函数!

    这里,我们来分享方法。如果你有其它实现方法,也欢迎给我们留言哦~

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    本期《举个栗子》,我们要给大家分享的 Tableau 技巧是:用 LOOKUP 函数创建自定义同比折线图。

    为方便学习,栗子使用 Tableau 自带的"示例-超市"数据源。掌握栗子方法后,数据粉可尝试使用自己的数据。

    ---------------------------------------------------------------------------------------->>

    具体步骤如下:

    1、打开 Tableau Desktop,连接数据源,新建工作表。

    将维度“订单日期”拖放至行,将度量“销售额”拖放至列。右键单击行上的“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:连续的月,再右击“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:离散。

    将度量“销售额”拖放至“标记”卡的文中,右键单击标记卡中的“销售额”胶囊,在下拉菜单中选择“创建”-“快速表计算”-“差异”。

    7014c5c57057eba73a99511ef356da85.png

    2、右键单击“数据”窗格空白处,在下拉菜单中选择“创建”-“计算字段”。将“标记”卡中的“总和(销售额)”胶囊拖放至计算字段文本框中,可以看到差异的函数:

    ZN(SUM([销售额])) - LOOKUP(ZN(SUM([销售额])), -1)

    0898f182f2bbe99f73badfb7a9b2162c.png

    3、计算同比的公式:(今年的月值-去年的月值)/去年的月值。因此,在接下来创建的“同比”计算字段中,需要把LOOKUP的第二个参数 1 改成 12 (同比间隔12个月)。键入函数:

    (ZN(SUM([销售额 (复制)])) - LOOKUP(ZN(SUM([销售额 (复制)])), -12)) /LOOKUP(ZN(SUM([销售额 (复制)])), -12)

    695f79d2f5588a1a90b8b7fb60029796.png

    4、将维度“订单日期”拖放至列,右键单击列上的“订单日期”胶囊,在下拉菜单中选择:月。接着,将计算字段“同比”拖放至行。

    此时,可以看到视图中生成了一个同比趋势的折线图表。数据源中最早的那部分数据,因为没有同比的数值,所以出现了“12个null”的提示。

    90124aceab2fda3033728300fb50e2d8.png

    左键单击 X 轴上的 null 值,在弹出的对话框中单击“筛选数据”。

    52f7b813ee88fcc927728610d1e7514c.png

    通过筛选过滤,就可以得到一个连续的可视同比趋势折线图。

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    今天的 Tableau 技巧,你 Get 到了吗?赶快试试看吧!

    下一期《举个栗子》,再会~

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    文章部分信息来源于网络,如有侵权请告知!
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  • 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 ...

    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视频监控摄像机的复合增长率分别为-15.2%、 29.6%。 模拟标清视频监控摄像机需求量不断下降, 预计 2018 年同比下降 13%, 将下降到 0.38 亿台。 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 1-5 元,高清模拟视频芯片价格约 5-50 元/颗测算,当前年市场空间测算约 5 亿, 随着国内安防监控的需求增长, 未来 3 年预计将持续保持 10%的复合增速。

    中国模拟标清视频监控摄像机市场总量

    资料来源:公开资料整理

        相关报告:智研咨询网发布的《2018-2024年中国视频监控设备行业市场需求预测及投资前景分析报告

    中国模拟高清视频监控摄像机市场总量

    资料来源:公开资料整理

        测算 2020 年车载摄像头全球出货量将达到 8300 万颗,年复合增速超 20%, 2020 年国内车载摄像头市场约为 4200 万颗,年复合增速达 30%, 假设其中模拟摄像头占比 30%,则市场规模新增 2.5 亿元

    中国车载摄像头市场总量预测(百万台)

    资料来源:公开资料整理

        随着中国大安防需求不断提升,中国网络摄像机迎快速增长 。

        2013-2017 年中国网络摄像机的出货数量复合增长率为 84%,至 2017 年市场总量达到 0.79 亿台, 预计 2018 年出货量达到 0.99 亿台, 同比增长 25%, 对应市场空间超过 330 亿人民币,预计未来 3 年仍将保持 25%以上复合增速。

    中国网络摄像机市场总量

    资料来源:公开资料整理

        目前国内 IPC SOC 市场集中度较高,海思、德州仪器等几家大厂占据国内 90%以上的市场份额,其中海思拥有 64%的市占率和绝对领先的产品。

        二、视频监控行业发展趋势

        2013-2017 年中国安防行业复合增长率为 9%, 预计2018 年中国安防行业市场规模将超过 6500 亿元,随着 AI+安防加速发展,至 2022年市场空间有望近万亿。 同时 2018 年预计视频监控设备市场将约达 646 亿元, 且未来 3 年将保持 15%以上的复合增速,至 2022 年有望超过千亿市场规模

    中国安防行业市场规模(亿元)

    资料来源:公开资料整理

    中国视频监控设备市场规模

    资料来源:公开资料整理

        未来随着人工智能深入发展,“AI+安防”促视频监控行业再升级。 当前中国视频监控行业有着三大发展趋势:

        高清化: 摄像机的清晰度从标清(30 万像素)升级到 100 万像素(高清)或以上。

        云端化: 后端设备存储替换为数据中心集中云存储(IP-SAN)。

        智能化: 利用 AI 技术升级摄像头芯片,部分数据可在前端直接处理,大大减少后端处理的工作量。 当前中国视频监控行业正加速发展智能化产品。

        传统的网络摄像机对于网络带宽的要求较高, 1080P 的图像,即使反复压缩后,也需要至少 8Mbps 带宽。 主要是由于网络摄像机直接把巨量数据的高清视频回传给数据中心里的 NVR,很难对所有图像进行实时分析, 大部分 时候是对保存的图像进行事后分析。 如果全部通过后端数据中心处理,不论处理能力、存储还是网络,都是不可能承受的。

        AI 智能处理“云+边缘节点” 将成为业内主流的解决方案, 即前端摄像头和后端系统均设有 AI 功能。 前端摄像头可以实时对大部分视频数据进行结构化处理, 例如,设置在交通路口的摄像头可以提取车牌,车型等汽车信息和乘客数量,是否带安全带等乘客信息回传给数据中心。 而少部分不容易识别的视频数据才会发送至后端系统处理。同时,前端处理完的数据已经结构化,数据量极大减少,发往后端做存储和进一步的分析。

        未来以“AI Cloud”架构基础+视频摄像+应用场景将赋能传统行业打开新市场,Ai Cloud 面向公安、交通、司法、文教卫、能源、金融、智能楼宇等行业, 将赋能各行业智能化转型。例如,在公共安全领域, AI Cloud 能快速打击犯罪;在公共服务领域, AI Cloud 服务智慧出行;在商业领域, AI Cloud 能帮助商户优化产品和服务,提升经营效率;在金融领域, AI Cloud 赋能精准营销,提升客户体验;在教育领域, AI Cloud 将实现智慧教育,创新教学管理。随着“AI+摄像”设备接入量不断提升, 至 2022 年, 中国智能安防行业市场规模将达到近万亿。

        截止 2017 年底,我国安防与雪亮工程市场中标过亿项目 80 个, 中标过亿项目市场规模总计约 260 亿。 而根据《中国安防行业“十三五” (2016-2020 年)发展规划》明确要求 2020 年重点公共区域视频监控联网率达 100%,重点行业、领域涉及公共区域的视频图像资源联网率达 100%,实现该目标意味着未来几年将是雪亮工程投入高峰期, 直接拉动视频设备市场空间可达千亿。

        随着“AI+安防” 带来高清及超高清摄像机需求,叠加运动摄像机、无人机、行车记录仪等新应用,对高清超高清摄像机的需求正快速增长。2013 -2018 年的超高清摄像机年均复合增长率超过 60%, 2018 年 200 万像素及以上的超高清安防视频监控网络摄像机年出货量将超过 2900 万台。

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  • 资料分析

    2020-09-08 08:57:40
    主要包括文字类资料、表格资料、图形类资料和综合类资料四种基本形式,综合考查应试者阅读、理解、分析、计算等... 增长量=现值*增长率/(1+增长率) 平均增长量=增长量/间隔 GDP是第一产业,第二产业,第三产业增
  • hr招聘分析

    2020-06-09 19:18:40
    帮朱梦阳画图 漏斗图分析 ...环比增长率下降了72.18%。 占比分析 不同月薪区间占比 工作地点占比 年龄占比 应聘职位占比 简历投递的来源????? 招聘周期:发布日期和结束日期的天数 ...
  • Python数据分析----餐饮订单数据分析 ...根据国家统计局数据显示,餐饮行业餐费收入从2006到2015年都处于增长的趋势,同比增长率有很大的波动,如所示。 import pandas as pd import matplotlib.py
  • 比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律,使用频繁,经常和其他方法搭配使用。 下的AB公司销售额对比,虽然A公司销售...
  • 01 考研人数增加近年全国硕士研究生报名人数趋势近年全国硕士研究生报名人数增长率趋势中我们可以看出,近5年考研人数在逐年增长,2019年报名人数高达290万人,2018年增加了52万人,增幅达到21.8%,2015...
  • 市场状况 艾瑞最新统计数据显示,2013年移动网购整体交易规模1676.4亿元,同比增幅高达165.4%,而同期PC端网购规模将近16000多亿元,同比增速35.7%。... 2013年中国移动网购渗透9.1%,同比去年增长超过四个百...
  • 一、去极值 在分析上市公司当季净利润同比增长率数据时,我们往往会被其中一些公司的数据干扰,如中江 西长运,2017 三季度净利润同比增长率高达32836.04% !而实际上大部分公司的当季净利润同比增长 率的数值都...
  • 数据处理:去极值、标准化

    千次阅读 2019-09-09 23:22:57
    1. 数据处理专题:去...在分析上市公司当季净利润同比增长率数据时,我们往往会被其中一些公司的数据干扰,如中江西长运,2017三季度净利润同比增长率高达32836.04%!而实际上大部分公司的当季净利润同比增长率...
  •  一、去极值 在分析上市公司当季净利润同比增长率数据时,我们往往会被其中一些公司的数据干扰,如中江 西长运,2017 三季度净利润同比增长率高达32836.04% !而实际上大部分公司的当季净利润同比增长 率的...
  • 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。 但在实际分析中我们往往希望通过多维度的对比以实现分析的目的,从而发现数据背后隐藏的故事。 以下有一...
  • 中新网北京1月22日电(记者 周锐)德勤22日发布《2018中国移动消费者调研》,对...报告指出,2018年,中国用户手机持有高达96%,同比增长了7%,相比全球的平均持有高出6%。在高持有下,中国用户更换手机的频率...
  • 近年来,网络游戏和各类社交网络都在成几何倍数的增长,不管网络游戏还是各类互动社交网络,交互性和复杂度都在迅速提高,都需要在极短的时间内将数据同时投递给大量用户,因此传输技术自然变为未来制约发展的一个...
  • A) 形式化分析方法 B) PAD描述 C) 结构化分析(SA)方法 D) OOA法 3. 面向对象的分析方法主要是建立三类模型,即(D)。 A) 系统模型、ER模型、应用模型 B) 对象模型、动态模型、应用模型 C) E-R...
  • 其中Android出货量为10.59亿部,同比增长32%;市场份额为81.5%,去年同期为78.7%。iPhone出货量为1.927亿部,同比去年增长25.6%;市场份额为14.8%, 去年同期为15.1%。 1.1 随着“后 PC 时代”的来临,Android...
  • 2003年同比2002年增加4.7小时,增长速度较快;2004年同比略有下降,从2005年开始,网民每周上网时间开始逐年增加,本次调查结果显示,网民平均每周上网16.5小时,与去年同期相比增加2.5小时,达到了新的历史高度(如...
  • excel的使用

    2012-11-25 17:06:01
    如果仅包含一个条件测试,则要根据不同的情况来具体分析。自定义格式的通用模型相当于下式:[>;0]正数格式;[<;0]负数格式;零格式;文本格式。下面给出一个例子:选中一列,然后单击“格式”菜单中的“单元格”...
  • 从某种意义上来讲管理经济学,如211所示,在传统经济学与经营管理决策学之间架起了一座桥梁。 □ 管理经济学与传统经济学的关系 我们探讨一下管理经济学与传统经济学的关系以及它与决策学的关系,将...
  • 4.绿化多少合适 住宅小区绿化标准 5.楼层净高 6.为什么每层住宅楼层默认高是在 3 米左右? 7.杭州2017年的现房销售政策 8.3分钟!搞定杭州人才居住证! 9.买房选择东边套 西边套 还是中间套? 10.公摊面积 11....
  • 2020年上海幼升小采取摇号政策,公民招情况下,民办不能自己筛选了,只能靠运气摇号,带来了好的公立学校热大的热度,对学区房有利好的影响。很多热门学区需要“五年一户”,在购房时候一定要提前关注。 民办摇号...
  • 原创文章每周最少两篇,公众号首发文章,【B站】首发视频,博客早一到两篇。 后端面试点合集 脑图在线编辑地址 目录(善用Ctrl+F) 注 : 没链接的是还没写 Java基础核心串讲 ...
  • Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算 【不准备学,计划Hive代替Pig】 ...
  • 本书是原书第2版的译本,第1版增加了3章内容,介绍了基本网络工具、远程数字连接技术和中间件技术。对全书做了很多修改和更新。本书是描述互联网技术的经典之作,被认为是互联网技术的“圣经”。 目 录 译者序 ...
  • 6.1.1 分析器 96 6.1.2 输入函数 100 6.1.3 低级输入 102 6.1.4 错误处理 103 6.1.5 驱动程序 104 6.1.6 头文件 104 6.1.7 命令行参数 105 6.1.8 有关风格的注记 106 6.2 运算符概览 107 6.2.1 结果 109 ...
  • 6.1.1 分析器 96 6.1.2 输入函数 100 6.1.3 低级输入 102 6.1.4 错误处理 103 6.1.5 驱动程序 104 6.1.6 头文件 104 6.1.7 命令行参数 105 6.1.8 有关风格的注记 106 6.2 运算符概览 107 6.2.1 结果 109 ...

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同比增长率分析图