横向对比是相同周期不同阶段的比较，可以是天、月、季、年的同比、环比等等。例如对比双十一大促期间每一天的GMV就是横向比较。 纵向对比相同周期内不同区域、不同类目、不同商家、不同客户群体的比较。 同比用于观察长期的数据，是本期数据与上一年同期数据的比值。 通常情况下，在数据分析中会用同比增长率衡量业务趋势，其计算公式如下： 同比增长率 = (本期数据-上年同期数据) / 上年同期数据 * 100% 例如，2020年11月的GMV与2019年11月的GMV 其计算公式如下： 同比增长率 = (本期数据-上年同期数据) / 上年同期数据 * 100% 例如，2020年11月的GMV与10月的GMV的对比就叫环比，其增长率就叫环比增长率。 例如，我们不能用抖音2020年的平均留存率与快手2019年的平均留存率相比，因为指标口径范围不同；同样地，我们也不能用2020年抖音的用户留存率与流失率进行比较，因为指标计算方式不一致；另外指标的单位也是容易忽略的点
9月28日消息，据半导体调研机构IC Insights最新发布的报告显示，全球汽车芯片市场自1998年以来稳步增长，从当年在全球整体芯片销售额当中占比仅4.7%，到2021年已经增长至7.4%。 IC Insights预计，汽车芯片的份额占比今年将达到8.5%，到2026年将进一步增长至9.9%。而这一增长的核心是大量新传感器、模拟芯片、控制器和光电器件被整合到大多数新型的智能汽车当中。 IC Insights认为，这些因素将导致汽车市场在 2021-2026 年的任何主要最终用途领域的复合年增长率最高，达到了13.4%，成为增速最快的一类芯片市场。 不过，鉴于其相对较小的规模，汽车芯片领域的高增长不足以显着提升未来五年整个芯片行业的增长率。 编辑：芯智讯-浪客剑
除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。 作业内容 计算 GMV（成交总额），需要计算的字段如图所示，包含付款和未付款部分；最终将结果导出到 MySQL。 ? 要求：独立编写为 Shell 脚本，使用 Azkaban 进行自动化调度。 经过分析，发现 GMV 的计算，可以基于用户行为宽表来进行。 ? 统计日期，可以通过当前时间来确定。订单数量只需要统计下单次数，订单总金额统计下单金额，当日支付金额统计支付金额即可。
GMV（成交总额）是衡量平台竞争力（市场占有率）的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。 GMV虽然不是实际的交易数据，但同样可以作为参考依据，因为只顾客点击了购买，无论有没有实际购买，都是统计在GMV里面的。 可以用GMV来研究顾客的购买意向，顾客买了之后发生退单的比率，GMV与实际成交额的比率等等。 决定GMV的主要有二个因素： 1、用户平均质量流量指标（用户数等） 2、转化指标（APP对用户生活渗透率） 关于用户平均质量流量指标（用户数等） 很好理解，对于大体量应用，如果是无差别抓取的用户，用户平均质量会有差别 可见获取流量和用户是电商卖家运营的重中之重，也是提升GMV的关键。
那么2021年边缘计算器的报告如何，有哪些行业的大数据可以提供参考分析的呢。 而通过2021年边缘计算器分析可以看到，未来十年预计将投入捌仟亿美元用于边缘设施。而边缘计算也是云计算的重要拓展，被视为又一次的科技革新，特别是全球化经济更是推动了边缘计算的发展。 未来边缘计算的增长率预估 目前大部分的云计算企业，将发展的核心转移到了边缘计算当中，推动了未来边缘市场的应用程序开发，形成了新的生态化边缘系统。 同时根据2021年边缘计算器也可以预测到未来几年的保守增长率，而这些行业分别拓展到了制造、智能汽车、智慧城市等多个领域，即便是目前其中小部分的行业仍然在受到疫情影响的冲击，也不并不影响未来全球化边缘计算的发展 以上就是关于2021年边缘计算器的相关介绍，边缘计算是建立于云计算之上的又一次科技创新突破，将其融合到了各个行业及设备当中，使得全球的科技都能迎来新一轮的革命。
在2017年至2019年三年间，“元宇宙”概念相关企业成立数一直维持在每年80多家的增长水平，在2020年企业成立数超过110家，增长率为37.8%。 进入2021年正式迎来爆发，共计新成立企业711家，增长率高达529.9%。
恰巧今天遇到了一个问题，在这里和大家分享一下，就是使用sql计算增长率的问题。 我数据库中的原始数据是这样的： year value 2016 200 2017 160 2018 230 2019 100 2020 250 但是我们前端需要展现的是一条折现，显示的是增长率，或者叫同比增长 ， 这个大家应该都知道吧，公式如下: (后一年数据 - 前一年数据) / 前一年的数据。 去年的数据是t2, 那么增长率为 （t1 - t2）/ t2 , 通过分解等价于 t1/t2 -1 ,这应该比较好理解吧。 当t1.year=2018年是， t2.year就是2017年，这样t1和t2就代表了两个相邻年份的数据，有了两个相邻年份，我们就可以计算增长率了。
报告表示：2022年，全球AR/VR头显出货量将达到6890万台，年复合增长率为52.5%。 此外，IDC表示，虽然2017年全球AR/VR头显市场的表现并不理想，但随着新厂商、新设备和新商业模式的出现，2018年全球AR/VR头显市场将恢复增长。 ? （AR/VR头显份额预测） IDC对AR头显份额作出以下预测：到了2022年，一体机和系列设备将凭借越来越低的价格占据97%以上的AR头显市场份额，并带动AR头显市场在未来五年内实现高速增长。 而2017年占据AR头显市场最大份额的“无屏幕”AR头显，将于2019年达到市场占有率的峰值，然后逐渐降低。 同样的，未来五年，VR头显市场的产品组合也将发生较大变化。 而到了2022年，一体机和系列设备将占据VR头显市场总出货量的85.7%。此外，IDC预测，消费者与商业用户所占市场份额，将于2022年趋于平衡。
恰巧今天遇到了一个问题，在这里和大家分享一下，就是使用sql计算增长率的问题。 我数据库中的原始数据是这样的： year value 2016 100 2017 200 2018 140 2019 300 2020 150 2021 180 但是我们前端需要展现的是一条折现，显示的是增长率 ，或者叫同比增长， 这个大家应该都知道吧，公式如下: (后一年数据 - 前一年数据) / 前一年的数据。 去年的数据是t2, 那么增长率为 （t1 - t2）/ t2 , 通过分解等价于 t1/t2 -1 ,这应该比较好理解吧。 当t1.year=2018年是， t2.year就是2017年，这样t1和t2就代表了两个相邻年份的数据，有了两个相邻年份，我们就可以计算增长率了。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
在项目实施的过程中，柱形折线图可以说是我们使用频率较高的可视化图形之一，默认的呈现效果如下图：
GVM 所谓的 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 这个"大箩筐"里。 电商是很在意 GMV 的，拼多多的优惠券事故，估计就能产生不少 GMV。 根据 GMV 的统计方法，如果有人让你帮忙刷 GMV，你就可以一直下单，然后一直退款。
近日，中国台湾媒体Digitimes旗下研究机构Digitimes Research预测，2017-2022年，AR/VR头显全球出货量将以41.6%的复合年增长率递增。 对于市场规模能否进一步扩大，Digitimes Research表示，短时间内，PC VR头显有望在2018-2019年成为行业增长的动力；从长期来看，苹果公司即将推出的AR产品或将带领市场迈向另一个出货高峰 同时，Digitimes Research指出，由于2017年供应商们不同程度的降价，使得PC VR头显的出货量大幅度提高。 因此，Digitimes Research预测，2017年VR/AR头显出货量为15.7%，低于预期。
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。 这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。 在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的
作为对《2017年第三方电子签名市场及用户研究报告》的延续，同时也为深度探究电子合同的市场概况及重点行业用户的实践现状，T研究于近日重磅推出《2018年中国第三方电子合同市场及应用行业研究报告》。 本报告数据截止至2018年5月。 通过调研，T研究发现： 1、现阶段第三方电子合同虽然正起步，但已呈高速发展态势。 据统计，2017年国内第三方电子合同市场规模依然较小，仅约为1.8亿人民币，并且其实际应用还主要依附于互联网相关场景，并没有渗透进全部合同签约场景。 但是，市场规模则高速攀升，年复合增长率连续多年高于130%。新技术、新概念的引入，也有力推动了第三方电子合同向更安全、更高效、更智能发展，预计2018年复合增长率可达146.6%。 ?
Transparency Market Research最近发布报告预测，未来五年，全球移动机器人市场复合年增长率达12.6%。收入将从2012年的62亿美元增长至2019年的143亿美元。 另外，美国政府已经承诺在2015年年底前通过允许使用民用UAV的相关法规，这也将对市场产生正面的促进作用。
根据该报告，2020年全球人工智能药物发现市场价值为3.5亿美元，预计2021年到2031年之间将以36.1%的复合年均增长率增长。到2031年，全球市场预计将超过109.3亿美元。 软件在2020年占全球市场的主要份额。 在技术方面，全球人工智能药物发现市场已分为机器学习和其他技术。机器学习在2020年占据了相当大的市场份额。 2020年，小分子细分市场占据主要市场份额。小分子药物作为治疗药物具有一些明显的优势，大多数小分子药物可以口服给药并通过细胞膜到达细胞内靶点。 肿瘤学领域在2020年占据了相当大的市场份额。AI可以帮助研究人员了解癌细胞对抗癌药物产生抗药性的机制，机器学习等人工智能技术可以作为现有抗癌药物研究的催化剂。 北美在2020年主导了全球市场。根据美国国家慢性病预防和健康促进中心的数据，美国每10个成年人中有6个患有慢性病，人工智能系统在美国得到广泛采用，尤其是在医疗保健领域。
2月1日消息，全球经济持续下行，促使北美四大云端服务供应商下修 2023 年服务器采购量，且采购数字可能将持续下调。 根据TrendForce研究显示，Meta、微软、Google、AWS四家业者的2023年服务器采购量将由此前预估的年增6.9%降至4.4%，将影响2023年全球服务器整机出货年增长率降到1.87%，加剧服务器 DRAM 供需失衡，2023年第一季度服务器DRAM 价格跌幅约20%~25%。 微软方面，由于企业云端投资需求尚未明显下滑，2023年服务器采购量由此前预测的年增16.9%下修至13.4%，故服务器采购量仍能维持双位数成长。 由于大环境需求疲弱，AWS对上游供应链订单含CPU、连接器、铜箔基板等，均较2022年向下调整约30%，2023年AWS服务器采购量年增幅将由7.8%收敛至6.2%。
TIOBE公布了2月份编程语言排行榜。相比上个月编程语言Top 5并没有太大的变化，其中Java依旧稳坐榜首，随后分别是C、Python、C++、C#。 ? T...
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
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