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  • 同比增长和环比增长

    千次阅读 2018-01-19 14:21:07
    同比的意思是同去年比环比的意思是上月比同比增长率:(本期数-同期数)/ 同期数 * 100%环比增长率:(本期数-上期数)/ 同期数 * 100%

    同比的意思是同去年比

    环比的意思是和上月比


    同比增长率:(本期数-同期数)/ 同期数 * 100%

    环比增长率:(本期数-上期数)/ 同期数 * 100%

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  • 同比增长和环比增长的区别

    万次阅读 2017-02-23 17:37:38
    经常在新闻或者报表中看到同比增长百分之8,环比增长百分之3.具体什么意思呢?这里以最常见的自然年作为基础,同比去年3月增长8%,意思就是今年3月份比去年三月份增长8%。环比增长,就是指相邻单位内的增长。3月份...

    经常在新闻或者报表中看到同比增长百分之8,环比增长百分之3.

    具体什么意思呢?

    这里以最常见的自然年作为基础,同比去年3月增长8%,意思就是今年3月份比去年三月份增长8%。

    环比增长,就是指相邻单位内的增长。3月份环比增长3%,就是比2月份增长3%。
    2016年环比增长2%,就是指比2015年增长2%。

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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,来制造一个条形图,并依据上周本周数据分为两组进行展示,进而分析同比增长环比增长的区别。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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  • 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,并依据上周本周数据分为两组进行展示,进而分析同比增长环比增长的区别。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...

    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%

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  • 环比增长和同比增长

    2020-10-09 21:15:55
    同比增长和环比增长有什么区别
  • 今天做的项目中,遇到一个计算同期环比和上期环比的计算并显示出来。这是用ssm框架 代码示例: @RequiresPermissions("analysis:analysis:smartSearch") @RequestMapping(value = "/analysis/analysis/...
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  • 同比和环比

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  • 房价的同比和环比

    2014-02-07 00:54:51
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空空如也

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同比增长和环比