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

now=c(129,122,134,149,146,215,208));

ylim.max

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

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

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

##环比增长 = (now[t]-now[t-1])/now[t-1]

ring.growth

a

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

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

text(3*i-1, a*ring.growth[i]+b+5, paste(round(ring.growth[i]*10000)/100,

"%",sep=""),col="blue");

j

}

##在pv柱状图上添加文字

j

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

}

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47.36%