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一步一步教你制作销售业绩析报告

在PowerBI中会自动识别业务据中涉及日期范围生成日期。在本文中业务日期范围从2018-1-1到2019-12-31所有日期。当然我们还需要添加日期,如年份,份等。 DATEADD主要有三,第一日期,第二和第三组合代向前推一年,年同期销售据。    ,第二为日期,第三滤器,非必须项可以不用填写,第四定义年终日期,一般为1231日。 当然也有部企业财年和自然年并不重合,所以可以使用第四指定财年最后日期。在PowerBI中还有一类似TOTALMTD用来度累值。 ? 前面我们也提到进行算同比据有时候我们需要查看累同比据,举例子:业务部门需要将1-6半年据和1-6据进行对比析,这时候我们只需要将销售相关度量值替换为累销售额。

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精读《15 大 LOD 达式 - 下》

include 参,意味着永远以当前视图级别算,因此这字段下推到明算时,也可以出现在明每一行。 最后就是用 [percent different from ref period] 这字段绘制上面图形了。 12. 相对周期滤 如果我们想对比两周期据差异,可能会遇到据不全导致错误。 比如今年 3 据只产出到 6 号,但却和年 3 据进行对比,显然是不合理。 我们可以利用 LOD 达式解决这问题: 相对周期重点是,不能直接用日期进行对比,因为今年据总是比年大。 比如因为今年最新据到 11.11 号,那么年 11.11 号之后据都要被滤掉。

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    供应链据因子化研究:Customer Momentum

    ,还是一年? 不同客户动量怎么加权?等权?还是销售占比加权。如果销售占比加权,遇到没有具体销售额时怎么处理? 下图2,作者基于GICS行业类,做了一各行业间供应链关系网络图,图中圆圈大小示行业公司量,连线示行业间供应链关系多少。 ? 10给出了不同T与Layer取值下,因子自相关性,自相关性越高说明因子换手越小,比如第一行第一算Customer Momentum用收益率,且只用直接关联客户,这样因子自相关性为 下12给出了测试结果: 其中T示Customer Momentum算时采用不同时间长度,比如T=1,示在等式5中采用1收益率。 基于上有以下发现: 与标准动量策略相比,同样基于12收益Customer Momentum因子效果更好(T=12,Layer=1) 对所有T,夏普比率基本随着Layer增加而升高,基本在

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    Linux 常用命令(三)

    命令主要检测主机是否能正常提供网络服务 10.6.2 参说明 -n : 只输出值 -q:不显示指令程,开头和结尾相关信息除外 -v:详显示指令执行程 -d:详显示使用Socket TX:发送流量 RX:接收流量 TOTAL:总流量 Cumm:运行iftop到目前时间总流量 peak:流量峰值 rates: 2s 10s 40s 平均流量 10.10.3 %m 份(以 01-12示)。 %U 该年中。 %w 该周,0 代周日,1 代周一,异词类推。 %x 日期(以本地惯用法来示)。 %y 年份(以 00-99 来示)。 9581483 12 15 17:13 seq.log -rw-r--r-- 1 xiaoxu xiaoxu 36 11 20 15:25 dome.txt 11.17.3.17通修改时间出 ); -r:反向排序 -u:就是uniq,相同据中,仅出现一行代; -t:隔符,默认是用[tab]键来隔; -k:以那区间(field)来进行排序意思 -o:对据进行重定向 -g:照常规值排序

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    详解SaaS产品5类核心指标

    跟踪和统ARPA可以帮助我们绘制出客户消费变化情况,以及不同客户群体价值。 2. 6%≈[1-(1-0.005)12]×100% 通上述公式,我们可以从单度流失率中提前算得出年度可能流失率。当我们拥有12据时,就可以用以下公式更为确切地算出全年实际客户流失率。 队析(Cohort Analysis)是一可视化图,用于绘制和比较每特定指标随时间进展情况。 通常,我们基于时间进行队组,例如: 2021年1注册; 2021年2注册; 2021年3注册。 常见析以形式呈现,具有以下几特征,示例如图9所示。 每行代一组用户,队名称在第一(例如2021年1)。 每创建后第几(第0是注册份)。 每单元格中值为相对于前一流失率或留存率。

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    用Spring Task实现一简单定时器.

    今天做一项目时候需要用到定时器功能. 具体需求是: 每一号触发一次某类中方法拉取别人接口获取上一份车险用户. 使用这种方式可以让你程序照某一频度执行,但不能在指定时间运行。一般用较少,这篇文章将不做详介绍。 一cron达式有至少6(也可能7)有空格时间元素: 顺序依次为 1.秒(0~59) 2.钟(0~59) 3.小时(0~23) 4.天()(0~31,但是你需要考虑你) 5. 天,“FRIL”示这最一星期五 注意:在使用“L”参时,不要指定或范围,因为这会导致问题 字段             允许值                     允许特殊字符 第一0: 秒 第二0:钟 第三0:小时 第四1:天 第五*:份, 代所有可能份 第六?:示不指定值 大致上就是这样了, 如果大家使用可以配置自己需要cron触发定时器.

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    用Spring Task实现一简单定时器.

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    第38期:MySQL 时间类区具体实现

    适用区或者说最多场景依然是针对时间字段做拆, 这节我们详讲讲如何更好基于时间字段来拆照年、、日几维度实现方法以及一些节注意事项。 ,具体到指定检索据,或者是基于字段达式建一虚拟: mysql> select count(*) from ytt_pt1 partition(p0008) where year(log_date 第二,以为维度做拆 来拆,有以下两种写法: 第一种:直接来拆12区: 下面 ytt_pt1_month1 区类型为 LIST ,基于函 month 直接算。 ,单独划12区,也就是照年联合维度来区,一共有144 区,每区对应具体某一年某一据。 那是不是说照年联合来区一定比照单区更加优化?也不一定,如果查询语句滤条件包含固定,比如每年12份都要查,这时候直接区肯定要优于照年区。

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    小蛇学python(4)利用SVM预测股票涨跌

    在做这项目程中,我体会到想成为一合格析或者据挖掘工程师不仅技术要关,还需要了解所要挖掘据涉及到领域相关知识。 ) #将整照return值降序排 n_stock_select = np.multiply(para.percent_select, data.shape[0 print('据预处理完成') 代码基本功能注释里也写了一些,不不够全面,我再详说一下。 我已经把最原始据整理好放在了excel格里,并且将第一全部股票放在一excel里,并将其命名为1.csv,以此类推,我爬取了157据,总共有157excel。 据截面.png 将据读取到DataFrame格里后,并不是全部使用,而是取超额收益值最好前百之三十,以及最差后百之三十,并在格后追加一名叫return_bin,将最好最差之三十股票

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    sql server实现自定义功能

    本文目录: 1、为何出现自定义需求 2、sql server实现自定义功能 3、测试验证效果 4、总结语 5、参考清单 1、为何出现自定义需求 今天梳理一平台所有函时, 这当时是为了解决业务部门获取非标准(标准就是从每第一天到最后一天组成一完成标准份)汇总。 例如:如果指定开始日索引值为5则示某5号到下4号之间作为一完整;同样地如果指定开始日索引值为1则示标准等等。 我仔梳理了这进行了重构简化以及扩展,该自定义实现区别之前写SQL Server时间粒度系----第3节旬、时间粒度详解文章中将一值和份日期相互转换功能,这照标准来实现 尽量将日期有关功能函梳理出来,便于直接在sql server用户据库中来使用, 也便于BI仓库中使用。国庆一来已经一周,原来打算一周一遍划还是延期啦,再次严重检讨自己。

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    Oracle 据库查询专题 (select * from emmmm 80 T)

    把员工姓名和工作类型连接在一起,中间用“-”割显示(concat函)。(用concat函报错) –15. 截取员工姓名前3字符和第4字符以后内容显示。 –13.30天算员工日薪金,要求算结果四舍五入到小点后2位。 select e. *,ROUND(e.sal*1.00 / 30,2) 日薪 from emp e; -- round(算、保留小点位) –14.算每员工已经工作了多少,要求忽略小。 –15.年和格式显示员工参加工作时间。 –16.查询在1987年2到1987年5之间(包括2和5)参加工作员工。 –50.出薪金高于在部门30工作所有员工薪金员工姓名和薪金。 –51.出在每部门工作员工量、平均工资和平均服务期限。 –52.出所有员工姓名、部门名称和工资。

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    用 DAX 快速构建一日期

    导致你想要某日期是不存在于交易据中。 必须使用日期真正原因来自两点: 据模型学 复用 从设角度看,日期序常常是析中征时间变化最小时间跨度单位。 注意 暂不考虑比日期级别还小业务析,它们本质相同,只不不考虑这节程度,可以大幅度优化整。 而做时候,我们往往需要使用却不是日期级别时间跨度,而是用诸如: 年度看销售额趋势 份对比前后两年销售额差异 年度至今来比对当前目标完成度与年度总目标差异 可见: 析时所使用日期区间跨度都是大于单日期 日期学用途是: 当希望从某段日期区间跨度筛选交易业务据时,都可以从日期作为出发点,由于日期如上描述,它必然满足: 一定可以从日期中找到所需要日期区间来筛选业务据。 ,包括:年季日等 再将其扩展出更多属性,包括:是否本,是否本年,是否等 起名可以暗示文本或字 YearName 示文本 YearNumber 字 用字协助文本进行排序 Jan 是 1

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    12 编程语言排行榜:Java 领跑前一,Go 跌出前十

    值得注意是 Visual Basic.NET,它连续几前五排名让人感到惊讶,年此时,它还位第七,今年 2 份,它名次是第六。 12 榜单,Visual Basic.NET 比 C# 和 JavaScript 等很多主流热门编程语言还要流行。 接下来看一下 12 编程语言排行榜 TOP 20 —— ? 可以看到,上跻身 TOP 10 Go 语言,这排名略微下降,到了 15 名。 第 51-100 名如下,由于它们之间值差异较小,仅以文本形式出(字母排序): (Visual) FoxPro, ABC, ActionScript, Alice, APL, BBC BASIC 值得注意是,TIOBE 指并不代语言好坏,开发者可以使用该榜单检查自身编程技能是否需要更新,或者在开始构建新软件时对某一语言做出选择。 详榜单信息请查看 TIOBE 官网。

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    Oracle学习笔记:oracle+110常用函

    返回一-1~1之间,相关 系给出了关联强度,0示不相关。 组内ORDER BY子句排序,然后给每一行赋一号,从而形成一,该序从1开始,往后累加。每次ORDER BY达式值发生变化时,该序也随之增加。 密集返回时没有间隔 SAMPLE:下例中算每员工部门区再薪水排序,依次出现号(注意与RANK函区别) SELECT d.department_id , e.last_name NTILE 功能描述:将一为"达式"示,例如,如果达式=4,则给组中每一行配一(从1到4),如果组中有20行,则给前5行配1,给下5行配2等等。 PERCENTILE_CONT 功能描述:返回一与输入布百比值相对应据值,布百算方法见函PERCENT_RANK,如果没有正好对应据值,就通下面算法来得到值: RN =

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    通俗易懂讲据仓库之【缓慢变化维】

    事实始终照该原始值进行组。例如: 出生日期据,始终照用户第一次填写据为准。 SCD解决方案 - 改写属性值 对其相应需要重写维度行中旧值,以当前值替换。因此其始终反映最近情况。 仓项目-拉链技术介绍 据仓库据模型设程中,经常会遇到这样需求: 字段会被update,例如: 用户地址,产品描述信息,品牌信息等等; 需要查看某一时间点或者时间段历史快照信息 ,例如: 查看某一产品在历史某一时间点状态 查看某一用户在某一段时间内,更新几次等等 变化比例和频率不是很大,例如: 总共有1000万会员 能够查询到历史快照 额外增加了两(dw_start_date、dw_end_date),为据行生命周期 1220日商品拉链据: ? 【千亿级仓】阶段二详说明了,感兴趣朋友可以看看。

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    QQ浏览器大盘指标体系搭建与拆解

    并且介绍如何基于MECE来拆解wau,通移动平均(EMA)解dau时间序查看dau趋势。 指标是指将业务单元后量化度量值,它使得业务目标可描述、可度量、可拆解,它是业务和结合,是统基础,也是量化效果重要依据。 3.2、建设 名、字段名采用一下划线隔词根(示例:useraction->user_action) 每部使用小写英文单词,属于通用字段必须满足通用字段信息定义 名、字段名最长不超64英文字符 流失在增加,回流和新增都在减少。可以初步从拉新拉活方面查看相关策略变化。 ? ? 4.2、DAU时间序 有两种技术可以获取时间序要素。 通上面拆解就可以把指标变化波动归结为下面图 ? 在“指移动平均”(EMA)中,随着观察值增加,权重将递减。

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    esproc vs python 5

    期贷款明 题目介绍:loan 存储着贷款信息,包括贷款 ID,贷款总额、、年利率。据如下: ? 我们出各期明,包括:当期还款额、当期利息、当期本金、剩余本金。 A3:T.derive()新增两利率mRate=年利率/12,每期还款mPayment=总利息/((1+利率)次幂)-1 A4:A.news(X;xi:Fi,…),根据序/排A,算排 n天,@m选项算,即开始时间以后n。 初始化一空list,用于存放每ANOMALIES字段拆以后dataframe 循环字典 将value第一元素照空格切,形成一anomalies 根据这长度复制key值,形成组 A4:T.sort(x),照x达式排序,T.group(x)照x达式组。A.run(x),针对序/排A中每成员达式x。

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