同比(YoY=year on year):与历史同时期比较,例如2014年7月份与2013年7月份相比,叫同比 环比(MoM=month on month):是本期统计数据与上期比较,例如2014年7月份与2014年6月份相比较,叫环比. 下面这句话转自知乎网友的对于同比和环比区别的回答: 同比:妈蛋,去年这个时候这条裤子我还能穿呢,现在咋塞不进去啦!环比:这个月好像比上个月吃得多呀,好吧,活该... 优缺点: - 同比:好处是可以排除一部分季节因素- 环比:好处是可以更直观的表明阶段性的变换,

早晨起得太早,昨晚睡得太晚,一天都迷迷糊糊的.中午虽然睡了半个小时,可是依然没有缓过来.整个下午都在混沌中....不过今天下载了一款手游--<剑侠情缘>,感觉不错,喜欢这种类型的游戏. 今天主要的工作还是做业务需求,不过下午状态不好,看了下<Effective java>,正好重构了下代码. effective java 通过函数来作为策略 通过函数作为策略有两个要注意的地方: 使用接口作为策略传入 如果长期调用,应该设置为静态内部类,避免频繁创建过多的匿名对象 下面举个简单的例子

大体思路: MySQL没有类似oracle方便的统计函数,只能靠自己去硬计算:通过时间字段直接增加年份.月份,然后通过left join关联时间字段去计算环比.同比公式即可 原始表结构: 求同比SQL: -- 按年同比 SELECT t5.*, CASE WHEN t5.last_energy_year IS NULL OR t5.last_energy_year =0 THEN 0.00 ELSE FORMAT(((t5.energy_year - t5.last_energy_year)/t

在做数据分析时,我们会经常听到同比.环比同比的概念.各个企业和组织在发布统计数据时,通常喜欢用同比.环比来和之前的历史数据进行比较,用来说明数据的变化情况.例如,统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%,环比增长0.6%. 实际中,在基于数据库的数据分析场景中,环比和同比是典型的复杂计算场景之一,特别是在Oracle等商业数据库的分析函数出现之前.以MySQL为例,在8.0版本中才引入了Lag和Lead函数,这两个函数结合开窗函数有效的提高了同比.环比等复杂运算的实现效率.在5.x系列版

A 本期 B 同期(环期) 同比(环比) =  (A-B)/B DECODE(NVL(B,0),0,0,ROUND(((A-B)/B),4)), --环比 DECODE(NVL(B),0,0,ROUND(((A-B)/B),4)) --同比

[转帖]Speed-BI数据分析案例:2016年8月汽车销量排行榜 据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车

据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车)销售91.62万辆,环比增长11.07%,同比增长20.12%:运

表结构:CREATE TABLE [dbo].[Exam](    [S_date] [datetime] NOT NULL,    [Order_Id] [varchar](50) NOT NULL,    [Product_Id] [varchar](50) NOT NULL,    [Amt] [numeric](18, 0) NOT NULL) ON [PRIMARY] 题目一: 写一条Sql语句查询前出100到199的记录题目二: 写一条Sql语句删除重复[除时间外的所有字段字段相同]

    前几天,在所有数据库服务器部署了监控磁盘空间的存储过程和作业后(MS SQL 监控磁盘空间告警),今天突然收到了两封告警邮件,好吧,存储规划是一方面,但是,是不是要分析一下是什么原因造成磁盘空间不足的呢?会不会是因为突然暴增的日志文件,抑或是系统业务猛增导致数据量暴增,还是历史数据累计原因....分析总得有数据来支撑吧,但是现在只有那些数据文件的当前大小信息,没有数据文件的历史增长变化信息,所以,今天就想实现这么一个功能,每天(频率可以调整)去收集一下数据文件的信息,放到一个表里面,这样

一般BI商业智能解决方案都包含财务.销售.客户等分析模块,本文分享的是某大型服装集团通过帆软FineBI建设的BI决策系统.该决策系统主要针对财务.资金.采购.生产.库存.物流.销售.渠道.产品.客户等主题与不同的视角与维度,以简单.直观的分析图形,集中展现与管理关键KPI指标与价值链指标,为商品.供应商.市场.客户.门店管理等提供决策支持,辅助各部门进行业务分析.形成人.财.物.产.供.销一体化数据决策支持. 一.财务分析 提供对资产负债表.利润表.现金流量表.资金报表.费用报表.应收款报表等

CRM 开发 需求分析 存储所有的客户咨询信息 避免重复数据 客户的多次跟踪记录 客户来源.成单率分析 每个销售只能修改自己的客户信息 报名流程开发 班级管理 学员成绩,出勤管理 问卷调查 校区管理 课程管理 课程大纲,周期,价格,代课老师 讲师的上课记录 学员就业情况 知识库 权限管理 角色 销售 销售主管 讲师 学员 管理员 思维导图 业务场景分析(用户使用场景) 销售 1. 销售人员A刚从 百度推广 聊了一个客户,录入了CRM系统,咨询了Python全栈开发课程,但是没报名 2. 销售B

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 当我们想要创业却对市场行情不甚了解,该如何迅速了解市场行情,以便我们能更好的切入市场?本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法,对你想要了解市场行情非常有帮助. 最近一个朋友想创业,做母婴方面的项目,之前没做过该类项目,有了几个备选项目,分别是产后恢复.婴儿游泳.月子餐和月子会所,这些他都觉得不错,所以就有点选择恐惧症,想知道做哪个case有搞头

开篇介绍 这一章节主要用到的 MDX 函数: PeriodsToDate( [Level , [Member]] ) - 从指定级别的范围内,返回与指定成员同一级别,从第一个期间开始到指定成员结束的期间集. Ytd( [Member] ) Qtd( [Member] ) Mtd( [Member] ) Wtd( [Member] ) LastPeriods( n [, Member] )  - 返回从比指定成员表达式滞后 n - 1 个位置的成员开始,到指定成员为止的期间集. ParallelP

Day1:项目分析 一:需求分析 二:CRM角色功能介绍 三:业务场景分析 销售: .销售A 从百度推广获取了一个客户,录入了CRM系统,咨询了Python课程,但是没有报名 .销售B 从qq群获取一个客户,成功使他报名Python班,然后给他发送了报名连接,等待用户填写完毕后,将他添加到Python具体的学习班级中 .销售C 打电话给之前的一个客户,说服他报名Python课程,但是没有成功,更新了跟踪记录 .销售D 获取了一个客户,录入信息时,发现此客户已经存在,不允许重复录入,随后通知相应的

微信公众号:FocusBI关注可了解更多的商业智能.数据仓库.数据库开发.爬虫知识及沪深股市数据推送.问题或建议,请关注公众号发送消息留言;如果你觉得FocusBI对你有帮助,欢迎转发朋友圈或在文章末尾点赞[1] <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9VdZUXztwylkOdFLbcmWw 密码:2r4v MDX引擎 MDX是一种结构化查询语言,它比SQL查询语言更复杂,因为MDX是面向多维数据模型进行数据检索用来支持复杂的商业环境数据验

依赖的安装包 首先hadoop和spark肯定是必须的,而hadoop是用java编写的,spark是由Scala编写的,所以还需要安装jdk和scala. 大数据第三方组件我们统统都安装在/opt目录下,首先这个目录当前是空的 我们创建相应的目录,用于存放对应的组件 然后将相应的gz包进行上传 安装jdk 此刻在/opt目录 tar -zxvf ./jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C ./java 然后添加到环境变量,我一般添加到~/.bashrc里面去 export

项目开发流程 需求分析 存储所有的客户咨询信息    避免重复数据    客户多次跟踪记录    客户来源分析.成单率分析    每个销售只能修改自己的客户信息    报名流程开发        班级管理    学员成绩,出勤管理    问卷调查 校区管理 课程管理        课程大纲.周期.价格.代课老师 讲师的上课记录 学员就业情况 知识库 权限管理(学员.讲师.老板....查看权限不同)    角色            销售            销售主管            讲师

1. Cognos简介 Cognos是世界上最大的业务智能软件制造商,它能够帮助用户提取公司数据,然后分析并汇总得出报告.Cognos有许多产品,但最为著名的还是它的PowerPlay联机分析处理(online analytical processing,OLAP)工具,以及Impromptu报告和查询语言工具.Axiant客户/服务器开发系统.在20世纪70年代晚期的midrange系统中,Cognos公司的PowerHouse 4GL(第四代语言)初次亮相. Cognos提供与IBM DB2

​我先给大家举个例子,首先数据仓库,从字面上理解就可以感受到这是一个很大的空间,而且存储的物品很杂,里面会存放酱油.沐浴露.洗发精等物品,而数据库是存放酱油.盐等厨房用品,洗浴又是一个数据库.另外一个就是,国内互联网的发展,一开始大家都是做个软件出来,大家一起用,这个时候只要满足的了需求即可,现今不止是需求还有用户的体验等各种方面,需要根据这些分析指标做调整.那么数据仓库都有哪些特点呢?Smartbi与你一起了解!       数据仓库的特点--面向主题 数据仓库是一个面向主题的.集成的.随时间

基线介绍 基线为历史数据统计而成的数据,具有参考价值,并利用基线数据与当前值的对比,通过一定的报警机制,形成实时监控架构.SQL Server计数器采用同比和环比两种方式. 同比:可以计算未来一周的基线数据,取近八周同一天同一时刻的均值. /****************************** 功能描述:<同比基线算法> * 创建者:<HuangCH〉 * 创建日期:<2014-11-05> * 备注说明:<每天执行一次> ########## Chang