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  • 同比,环比,年累计算法
    千次阅读
    2018-12-04 10:31:55

    同比:主要是计算去年本期值,可采用RS提供的函数

    [日期] >= _add_years(?start_date?,-1) and [日期] <= _add_years(?end_date?,-1)

    年累计值:去本年累计至参数日期的所有值

    to_char( [日期] ,‘yyyy’) = to_char(?end_date?,‘yyyy’) and [日期] <=?end_date?

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    同比增长率计算时,上期值为0,则增长率为100%。一般这种情况下,只考虑增长值,因为前期值为0,考虑增长率无意义。

    某个指标的同期比=(当年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值。

    即:同比增长率=(当年的指标值-去年同期的值)÷去年同期的值*100%。

    市场价格分析计算公式,当期环比增长(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。

    当期环比增长(下降)率(%)=[(当期价格/上期价格)-1]*100%。

    说明: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。

    565a677b1a19b7c3394a4e6924180408.png

    扩展资料

    当期同比增长(下降)率计算公式。

    当期同比增长(下降)率(%)=[(当期价格/上年年同期价格)-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)如果当期指当日、当周和当月,则上年同期相应指上年同日、上年同周和上年同月。

    同比增长率与增长率的区别:

    说明:(1)同比增长率是含有增长率的意思,是另一种方式的增长率。

    (2)同比增长率计算时,有特定的时间限制,不像增长率那样,范围大,定义宽泛,而同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。

    参考资料来源:百度百科-同比增长率

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  • Power BI-同比、环比、累计

    万次阅读 多人点赞 2019-04-15 23:22:00
    同比、环比、累计在Power BI中的计算

    同比、环比、累计值在Power BI中的计算

    https://www.jianshu.com/p/7146155ce016

    在这里插入图片描述
    (YOY)同比:13年3月和14年3月两个时段的数据进行对比。
    (MOM)环比:14年4月和14年3月两个相邻时间段的数据进行对比。
    假如今天是2017年12月3号…
    (YTD)年累计:YTD将计算从2017年1月1号到2017年12月3号量值的总计。
    (QTD)季累计:QTD将计算从2017年9月1号到2017年12月3号量值的总计。
    (MTD)月累计:MTD将计算从2017年12月1号到2017年12月3号量值的总计。

    1. 同比
    1.1 创建[当期]量值的聚合(sum)

    Total Amount TY= SUM(Sales[Amount])
    

    1.2 创建[上一期]量值的聚合(sum)

    Total Amount LY= CALCULATE(Total Amount TY, SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Datekey]))
     
    算去年同期的四种方法:前三种根据时间返回,如果时间是月份,返回去年的同期月份数据,第四个,一直是全年的。
     
    去年_同期_ADD=
    CALCULATE ( [本期],DATEADD ( 'Calendar'[Date],-1, YEAR ))
    
    去年_同期_SAM  =
    CALCULATE ( [本期],SAMEPERIODLASTYEAR ( 'Calendar'[Date]) )
    
    去年_同期_PAR  =
    CALCULATE ( [本期],PARALLELPERIOD ( 'Calendar'[Date],-1, YEAR ))
    
    去年_同期_PRE =
    CALCULATE ( [本期],PREVIOUSYEAR ( 'Calendar'[Date]) )
    
    日期本期去年_同期_ADD去年_同期_SAM去年_同期_PAR去年_同期_PRE
    2019/1111112
    2019/2111112
    2019/3111112
    日期本期去年_同期_ADD去年_同期_SAM去年_同期_PAR去年_同期_PRE
    2019312121212

    PREVIOUSYEAR,无论日期是月份还是年,返回的都是去年一整年的数据

    1.3 创建[当期]和[上一期]的[差值]

    Diff. = Total Amount TY - Total Amount LY
    

    1.4 计算[差值]占[当期]量值的比例(YOY %)

    YOY % = IF(
        ISBLANK(Total Amount TY),
        0,
        Diff. / Total Amount TY)
    

    使用VAR实现

    YOY%=
    VAR Total Amount TY= SUM(Sales[Amount])
    VAR Total Amount LY= CALCULATE(Total Amount TY, SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Datekey]))
    VAR Diff. = Total Amount TY - Total Amount LY
    
    RETURN
    IF(
        ISBLANK(Total Amount TY),
        0,
        Diff. / Total Amount TY)
    

    在这里插入图片描述
    2.环比
    2.1 创建[当期]量值的聚合(sum)

    Total Amount TM= SUM(Sales[Amount])
    

    2.2 创建[前一期]量值的聚合(sum)

    Total Amount PM = CALCULATE(Total Amount TM, DATEADD('Date'[Date], -1, MONTH))
    

    2.3 创建[当期]和[前一期]的[差值]

    Diff. = Total Amount TM - Total Amount PM
    

    2.4 计算[差值]占[当期]量值的比例(YOY %)

    YOY % = IF(
        ISBLANK(Total Amount TM),
        0,
        Diff. / Total Amount TM)
    

    在这里插入图片描述

    3.累计值(YTD)
    3.1 创建[当期]量值的聚合(sum)

    Total Amount TM= SUM(Sales[Amount])
    

    3.2 创建累计(YTD)

    YTD = CALCULATE(Total Amount TY, DATESYTD(DateTime[DateKey]))
    
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  • python计算公司销售额的同比增长率

    万次阅读 2018-11-10 11:32:40
    同比、环比一直在很多场合中广泛地被使用到,今天是基于一个小数据集来计算一下销售额的同比增长率,对于同比和环比的了解之前主要是来源于业务方面的需求,这里为了更加准确定义同比,贴上百度百科的定义如下: ...

         同比、环比一直在很多场合中广泛地被使用到,今天是基于一个小数据集来计算一下销售额的同比增长率,对于同比和环比的了解之前主要是来源于业务方面的需求,这里为了更加准确定义同比,贴上百度百科的定义如下:

    比如说2017年8月的产值100万,2018年8月的产值300万,同比增长为:(300-100)÷100*100%=200% 
    同比增长率一般是指和上一年同期相比较的增长率。
    某个指标的同比增长率=(现年的某个指标的值-上年同期这个指标的值)/上年同期这个指标的值。
    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

        数据集如下:

        数据集中的数据记录数量很少,一共50条记录左右,具体同比计算实践如下:

    #!usr/bin/env python
    #encoding:utf-8
    from __future__ import division
    
    
    '''
    __Author__:沂水寒城
    功能:计算企业销售额的同比增长率
    '''
    
    import sys
    import xlrd
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding("utf-8")
    
    
    def dataPairCal(one,two):
        '''
        单对同期数据计算
        '''
        if one and two:
            return two/one-1
        else:
            return 0
    
    
    def handleData(datapath='data.xlsx'):
        '''
        从Excel中抽取出来数据,并计算同比
        '''
        data_dict,res_dict={},{}
        for year in [2016,2017,2018]:
            data_dict[year]={}
            for one in range(1,13):
                data_dict[year][one]=0
        workbook=xlrd.open_workbook(datapath,'rb')
        sheet_one=workbook.sheets()[0]
        row_num,col_num=sheet_one.nrows,sheet_one.ncols
        name_list=[]
        for i in range(4,row_num):
            company,money=sheet_one.cell_value(i,0),sheet_one.cell_value(i,1)
            month,year=sheet_one.cell_value(i,2),sheet_one.cell_value(i,3)
            data_dict[year][month]=money
        print data_dict
        dict1,dict2,dict3=data_dict[2016],data_dict[2017],data_dict[2018]
        for i in range(1,13):
            one_tmp_key='2016_2017_'+str(i)
            res_dict[one_tmp_key]=dataPairCal(dict1[i],dict2[i])
        for i in range(1,13):
            one_tmp_key='2017_2018_'+str(i)
            res_dict[one_tmp_key]=dataPairCal(dict2[i],dict3[i])
        print res_dict
    
    
    
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        handleData(datapath='data.xlsx')

        结果如下:

    {2016: {1: 0, 2: 0, 3: 2932137.0, 4: 5601712.0, 5: 4555366.0, 6: 7754956.0, 7: 3190944.0, 8: 19781.0, 9: 10909596.0, 10: 1697156.0, 11: 16921888.0, 12: 673851.0}, 2017: {1: 690055.0, 2: 584111.0, 3: 947528.0, 4: 579917.0, 5: 539401.0, 6: 459675.0, 7: 485340.0, 8: 9544196.0, 9: 6345747.0, 10: 12599740.0, 11: 4262813.0, 12: 14145928.0}, 2018: {1: 13135177.0, 2: 1773997.0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0}}
    
    
    
    {'2016_2017_8': 481.4930994388555, '2016_2017_9': -0.4183334561609797, '2016_2017_6': -0.9407250021792516, '2016_2017_7': -0.8479008092902915, '2016_2017_4': -0.8964750419157572, '2016_2017_5': -0.8815899754267824, '2016_2017_2': 0, '2016_2017_3': -0.676847296016523, '2016_2017_1': 0, '2016_2017_10': 6.424031733087589, '2016_2017_11': -0.7480888066390701, '2016_2017_12': 19.99266455047184, '2017_2018_10': 0, '2017_2018_11': 0, '2017_2018_12': 0, '2017_2018_2': 2.037088840990839, '2017_2018_3': 0, '2017_2018_1': 18.034971125489996, '2017_2018_6': 0, '2017_2018_7': 0, '2017_2018_4': 0, '2017_2018_5': 0, '2017_2018_8': 0, '2017_2018_9': 0}
    

        结果中2016_2017_8表示的是2017年和2016年8月销售额的同比分析计算结果,很简单的小功能,主要是熟悉一下同比的概念。

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同比值怎么算