首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从每月退货中查找excel中的MTD、QTD和YTD

是一个数据分析的问题。MTD代表Month-to-Date,即截止到当月的累计退货量;QTD代表Quarter-to-Date,即截止到当季的累计退货量;YTD代表Year-to-Date,即截止到当年的累计退货量。

在Excel中,可以使用各种函数和公式来计算这些值。下面是一种常见的方法:

  1. MTD(Month-to-Date):假设退货量数据位于A列,日期数据位于B列,可以使用以下公式计算MTD退货量:=SUMIFS(A:A, B:B, ">="&DATE(YEAR(TODAY()), MONTH(TODAY()), 1), B:B, "<="&TODAY())这个公式使用SUMIFS函数,根据日期范围筛选出当月的退货量,并求和。
  2. QTD(Quarter-to-Date):假设退货量数据位于A列,日期数据位于B列,可以使用以下公式计算QTD退货量:=SUMIFS(A:A, B:B, ">="&DATE(YEAR(TODAY()), CEILING(MONTH(TODAY())/3, 1)*3-2, 1), B:B, "<="&TODAY())这个公式使用SUMIFS函数,根据日期范围筛选出当季的退货量,并求和。CEILING函数用于计算当前月份所在季度的第一个月份。
  3. YTD(Year-to-Date):假设退货量数据位于A列,日期数据位于B列,可以使用以下公式计算YTD退货量:=SUMIFS(A:A, B:B, ">="&DATE(YEAR(TODAY()), 1, 1), B:B, "<="&TODAY())这个公式使用SUMIFS函数,根据日期范围筛选出当年的退货量,并求和。

以上公式中使用了SUMIFS函数来进行条件求和,其中A:A表示退货量数据的列范围,B:B表示日期数据的列范围。">="和"<="表示大于等于和小于等于的条件,用于筛选出符合日期范围的数据。DATE函数用于构造日期,YEAR、MONTH和TODAY函数用于获取当前日期的年份和月份。

对于这个问题,腾讯云的相关产品和服务可能与数据分析无直接关联,因此无法提供相关产品和链接。但腾讯云提供了丰富的云计算服务,如云服务器、云数据库、云存储等,可用于构建和部署数据分析的应用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一步一步教你制作销售业绩分析报告

在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化,让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个:   1、数据分析层面:在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的,只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比,通过PowerBI智能时间函数,可以更加方便的计算累计销售额(YTD),同比(与去年同期对比),环比(与上月对比)等指标。   2、图表层面:使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比,环比格式设置可以进行分阶段显示数据。

02

一步一步教你制作销售目标分析报告

前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习,基于动态销售报告,我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。我们都知道销售目标是销售的起点,销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此,将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。   销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中,去年的2月和今年的2月可能天数不同,无法全部复制。还有就是月份中的周末时间,有些月份存在4个周末,有些月份存在5个周末。这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。   回到数据源结构,我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。这个表中有销售日期和销售额,我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表

02

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术

三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快。 本节中将准备两个特定维度,它们均取自现有的维度:月份维度(日期维度的子集),Pennsylvania州客户维度(客户维度的子集)。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列,该列不适用月层次上,因为一个月中可能有多个促销期,而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。

01

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(二)

二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型,按需装载。所谓“按需装载”指的是,在正常调度之外,当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如,促销销售源数据只有在促销期内有效,而在其它时间是无效的,而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期,当日期用完时,需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载,首先修改数据库模式,然后在DW数据库上执行按需装载,使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景,因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容,存储在source.promo_schedule表中。

01
领券