当前位置: 首页 > news >正文

【Hive SQL 每日一题】环比增长率、环比增长率、复合增长率

文章目录

      • 环比增长率
      • 同比增长率
      • 复合增长率
      • 测试数据
      • 需求说明
      • 需求实现

环比增长率

环比增长率是指两个相邻时段之间某种指标的增长率。通常来说,环比增长率是比较两个连续时间段内某项数据的增长量大小的百分比。

环比增长率反映了两个相邻时间段内某种经济指标的变化速度,被广泛用于企业、社会和国民经济等方面的经济分析中。

环比增长率的计算公式如下:

环比增长率 = (本期数值 - 上期数值)/ 上期数值 * 100%

其中:

  • 本期数值是指当前时间段内的指标数值;

  • 上期数值是指上一个时间段内的指标数值。

通过计算两者之间的差异,再以百分比的形式表示出来,就得到了环比增长率。

例如,如果某公司今年第一季度的销售额为 100 万人民币,第二季度的销售额为 120 万人民币,那么环比增长率可以按照以下步骤计算:

环比增长率 = (120 - 100) / 100 * 100% = 20%

这样就得到了该指标在本期相对于上期的增长率为 20%

同比增长率

同比增长率是指与去年同期相比的增长率。它用于比较同一时间段内的两个不同年份的数据变化情况,判断增长趋势和比较不同年度的表现。常用于分析经济、市场等领域的年度变化趋势。

同比增长率的计算公式如下:

同比增长率 = (本期数值 - 去年同期数值)/ 去年同期数值 * 100%

其中:

  • 本期数值是指当前时间段内的指标数值;

  • 去年同期数值是指上一个年度同一时间段内的指标数值。

通过计算两者之间的差异,再以百分比的形式表示出来,就得到了同比增长率。

举例来说,如果某项指标在今年第一季度120,而去年同期第一季度100,那么同比增长率可以按照以下步骤计算:

同比增长率 = (120 - 100) / 100 * 100% = 20%

这样就得到了该指标在今年第一季度相对于去年同期的增长率为 20%

复合增长率

复合增长率是指在一段连续的时间内,某项指标每个月或年平均增长的复合增长率。它用于衡量某指标在一段时间内(月均或年均)的整体增长速度。

复合增长率的计算公式如下:

复合增长率 = (最终值 / 初始值)^( 1 / n) - 1

其中:

  • 最终值是指期末的数值;
  • 初始值是指起始的数值;
  • n 时间段数量是指经过 n 个时间段的增长所到达的值。

举例来说,假设某项指标在起始时刻(一月份)为 100,经过 6 个月(到达七月份)的增长,最终值为 200,则可以按照以下步骤计算月均复合增长率:

月均复合增长率 = ( (200 / 100)^(1 / (7-1)) -1) * 100%

这样就得到了某指标经过 6 个月的整体增长率(复合增长率) 为12.25%

在计算月均或年均复合增长率时,需要使用连续的起始值和结束值来进行计算。假设有 n 个连续的月份数据,那么起始值到结束值的时间跨度为 n-1 个月,只计算后续的增长情况。

测试数据

数据来源:Github

-- 创建销量表sales_monthly
-- product表示产品名称,ym表示年月,amount表示销售金额(元)
CREATE TABLE sales_monthly(product VARCHAR(20), ym VARCHAR(10), amount NUMERIC(10, 2));-- 生成测试数据
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201801',10159.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201802',10211.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201803',10247.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201804',10376.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201805',10400.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201806',10565.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201807',10613.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201808',10696.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201809',10751.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201810',10842.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201811',10900.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201812',10972.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201901',11155.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201902',11202.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201903',11260.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201904',11341.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201905',11459.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201906',11560.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201801',10138.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201802',10194.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201803',10328.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201804',10322.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201805',10481.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201806',10502.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201807',10589.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201808',10681.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201809',10798.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201810',10829.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201811',10913.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201812',11056.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201901',11161.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201902',11173.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201903',11288.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201904',11408.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201905',11469.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201906',11528.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201801',10154.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201802',10183.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201803',10245.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201804',10325.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201805',10465.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201806',10505.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201807',10578.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201808',10680.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201809',10788.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201810',10838.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201811',10942.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201812',10988.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201901',11099.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201902',11181.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201903',11302.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201904',11327.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201905',11423.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201906',11524.00);

需求说明

根据所给数据,分别计算下列三个指标:

  1. 计算各类商品的月环比增长率;

  2. 计算各类商品的月同比增长率;

  3. 计算各类商品的月均复合增长率。

需求实现

理解环比增长率、同比增长率、复合增长率的概念以及计算公式就能够比较容易的实现这个需求。

-- 月环比增长率
selectproduct,ym,total_amount,lag_total_amount,if(lag_total_amount = 0,'0.00%',concat(cast((total_amount - lag_total_amount) / lag_total_amount * 100 as decimal (10,2)),'%')) growth_rate
from(selectproduct, ym, total_amount,lag(total_amount,1,0) over (partition by product order by ym) lag_total_amountfrom(selectproduct,ym,sum(amount) total_amountfromsales_monthlygroup byproduct,ym)t1 )t2;-- 月同比增长率
selectproduct,year,month,total_amount,lag_total_amount,if(lag_total_amount = 0,'0.00%',concat(cast( (total_amount - lag_total_amount) / lag_total_amount * 100 as decimal(10,2)),'%'))  year_growth
from(selectproduct,substr(ym,1,4) year,substr(ym,-2) month,total_amount,lag(total_amount,1,0) over (partition by product,substr(ym,-2) order by substr(ym,1,4)) lag_total_amountfrom(selectproduct,ym,sum(amount) total_amountfromsales_monthlygroup byproduct, ym)t1 )t2
order byproduct,year,month;-- 月均复合增长率
selectproduct,ym,first_total_amount,total_amount,concat(cast(ifnull((pow(total_amount / first_total_amount, 1 / (rn-1) ) - 1)*100,0.00) as decimal(10,2)),'%') month_avg_compound_growth_rate
from(selectproduct,ym,total_amount,first_value(total_amount) over (partition by product order by ym) first_total_amount,row_number() over (partition by product order by ym) rnfrom(selectproduct,ym,sum(amount) total_amountfromsales_monthlygroup byproduct, ym)t1 )t2;

相关文章:

【Hive SQL 每日一题】环比增长率、环比增长率、复合增长率

文章目录 环比增长率同比增长率复合增长率测试数据需求说明需求实现 环比增长率 环比增长率是指两个相邻时段之间某种指标的增长率。通常来说,环比增长率是比较两个连续时间段内某项数据的增长量大小的百分比。 环比增长率反映了两个相邻时间段内某种经济指标的变…...

Java设计模式之外观模式(Facade Pattern)

外观模式(Facade Pattern)是一种结构型设计模式,它提供了一个统一的接口,用于访问子系统中的一组接口。外观模式通过隐藏子系统的复杂性,简化了客户端与子系统之间的交互,提供了一个更简单、更直观的接口。…...

【大疆智图】大疆智图(DJI Terra 3.0.0)安装及使用教程

大疆智图是一款以二维正射影像与三维模型重建为主的软件,同时提供二维多光谱重建、激光雷达点云处理、精细化巡检等功能。它能够将无人机采集的数据可视化,实时生成高精度、高质量三维模型,满足事故现场、工程监测、电力巡线等场景的展示与精确测量需求。 文章目录 1. 安装D…...

腾讯地图基本使用(撒点位,点位点击,弹框等...功能) 搭配Vue3

腾讯地图的基础注册账号 展示地图等基础功能在专栏的上一篇内容 大家有兴趣可以去看一看 今天说的是腾讯地图的在稍微一点的基础操作 话不多说 直接上代码 var marker ref(null) var map var center ref(null) // 地图初始化 const initMap () > {//定义地图中心点坐标…...

散列表:Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?

文章来源于极客时间前google工程师−王争专栏。 一旦我们在Word里输入一个错误的英文单词,它就会用标红的方式提示“编写错误”。Word的这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。这个功能是如何实现的? 散列别(Hash Table&am…...

智慧公厕蜕变多功能城市智慧驿站公厕的创新

随着城市发展的不断推进,对公共设施的便利性和智能化要求也日益提高。为满足市民对高品质、便捷、舒适的公共厕所的需求,智慧公厕行业的领航厂家广州中期科技有限公司,全新推出了一体化智慧公厕驿站。凭借着“高科技碳中和物联网创意设计新经…...

R语言清洗与处理数据常用代码段

去掉数据框df的某一列&#xff1a; # 删除不必要的变量 data$unnecessary_var <- NULL 选择需要的列进行读入数据框&#xff1a; # 选择需要的列 selected_cols <- c("col1", "col2", "col3") data <- fread("data.csv", s…...

centos 7.9 安装python 3.10的tls问题,

本地开发升级成了py3.10.6,服务器测试时安装py3.10.4 发现无法正常使用pip3 pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available. 印象中py3的高版本依赖高版本的openssl,centos 7下默认的openssl为1.0.x, 问题很简…...

pytorch,tf维度理解RNN

input_t input_t.squeeze(1) 这行代码用于从 input_t 中去除尺寸为1的维度。在深度学习中&#xff0c;经常会出现具有额外尺寸为1的维度&#xff0c;这些维度通常是为了匹配模型的期望输入维度而添加的。 在这里&#xff0c;input_t可能具有形状 (batch_size, 1, feature_dim…...

算法刷题-数组

算法刷题 209. 长度最小的子数组-二分或者滑动窗口 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl1, ..., numsr-1, numsr] &#xff0c;并返回其长度**。**如果不存在符合条件的子数…...

可视化数学分析软件 MATLAB R2021b mac中文版软件介绍

MATLAB R2021b mac作为数学类科技应用软件中首屈一指的商业数学软件&#xff0c;可以帮助您进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。…...

罗技摄像头左右翻转

需要下载驱动lws&#xff08;我的是c310&#xff09; LWS 罗技摄像头驱动下载 打开驱动程序&#xff0c;高级设置。有个镜像。...

【Linux】操作系统的认识

操作系统 1. 冯诺依曼体系结构2. 操作系统 1. 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构的介绍 冯.诺依曼结构消除了原始计算机体系中&#xff0c;只能依靠硬件控制程序的状况&#xff08;程序作为控制器的一部分&#xff0c;作为硬件存在&#xff09;&#xff0c;将程序编码存储在…...

【论文阅读】(2023TPAMI)PCRLv2

目录 AbstractMethodMethodnsU-Net中的特征金字塔多尺度像素恢复多尺度特征比较从多剪切到下剪切训练目标 总结 Abstract 现有方法及其缺点&#xff1a;最近的SSL方法大多是对比学习方法&#xff0c;它的目标是通过比较不同图像视图来保留潜在表示中的不变合判别语义&#xff…...

大数据学习(17)-mapreduce task详解

&&大数据学习&& &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 承认自己的无知&#xff0c;乃是开启智慧的大门 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4dd;支持一下博主哦&#x1f91…...

HCIA --- DHCP服务、路由器、网络部署及基本配置

带宽计算公式&#xff1a; 速率 约等于 (带宽/8)*85% 网线分类&#xff1a; RJ-45双绞线 非屏蔽线 最佳距离100M&#xff1b; 民用 1000M/S 商用100000M/S 数字 光纤 光信号 RJ-11 电话线 模拟信号 同轴电缆 数字信号 光信号 数字信号--二进制 …...

手把手入门Node框架Egg.js

0.介绍 Egg.js 是一个面向企业级应用开发的 Node.js 框架&#xff0c;它建立在 Koa.js 之上&#xff0c;提供了一种更简单、灵活的开发方式。Egg.js 提供了一些默认约定和最佳实践&#xff0c;可以帮助开发者快速构建可靠、可扩展的应用程序。 基于 Koa.js&#xff1a;Egg.js …...

百度智能云推出,国内首个大模型全链路生态支持体系

在10月17日举行的百度世界2023上&#xff0c;百度智能云宣布&#xff0c;百度智能云千帆大模型服务平台已服务17000多家客户&#xff0c;覆盖近500个场景。 同时&#xff0c;新的企业和开发者还正在不断地涌入千帆&#xff0c;大模型调用量高速攀升。平台上既有年龄仅14岁的小…...

CUDA学习笔记(八)Branch Divergence and Unrolling Loop

Avoiding Branch Divergence 有时&#xff0c;控制流依赖于thread索引。同一个warp中&#xff0c;一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence&#xff08;该问题的解释请查看warp解析篇&#xff09;。 The Parallel Reduction …...

Android MQTT连接阿里云使用Json解析数据

Android Studio 连接阿里云订阅主题然后使用JSON解析数据非常好用 导入MQTT的JAR包1、在项目中添加依赖然后使用Studio 去下载库2、直接下载JAR包&#xff0c;然后作为库进行导入 环境验证&#xff1a;给程序进行联网权限XML布局文件效果如下&#xff1a; MainActitive.java 主…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下&#xff1a; struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!

简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求&#xff0c;并检查收到的响应。它以以下模式之一…...

免费数学几何作图web平台

光锐软件免费数学工具&#xff0c;maths,数学制图&#xff0c;数学作图&#xff0c;几何作图&#xff0c;几何&#xff0c;AR开发,AR教育,增强现实,软件公司,XR,MR,VR,虚拟仿真,虚拟现实,混合现实,教育科技产品,职业模拟培训,高保真VR场景,结构互动课件,元宇宙http://xaglare.c…...