1. 概述
窗口计算，是指自定义一个窗口范围，在这个窗口内执行不同行数据之间的计算。比如获取前一行的值、计算行的移动平均、移动求和等等，这些都属于窗口计算。
「窗口计算」功能通过可视化的配置界面，可以轻松应对窗口函数的相关场景。
2. 添加入口
在分析表中，可以新增一个字段进行「窗口计算」，也可以在原字段的基础上直接进行「窗口计算」。
点击「+>行间计算>窗口计算」，如下图所示：
3. 配置说明
在「窗口计算」弹窗中，需要用户进行相关的配置，才可以进行计算。可以将配置项分为四个部分，相关说明见下表：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| ① 新增字段&替换字段 | 新增字段：可以新增一个字段进行窗口计算，不会影响原字段的值。 替换字段：在原字段的基础上进行窗口计算，会更改原字段的值。 |
| ② 字段名&计算字段&计算方式 |
详情参见本文 3.1 节 |
| ③ 计算范围 | 计算范围有两种：全部值、分类值：
详情参见本文 3.2 节 |
| ④ 排序设置 |
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| ⑤ 窗口范围 | 窗口配置分为区间开始和区间终止，也就是窗口的大小。
详情参见本文 3.3 节。 |
| 结果描述 | 根据以上配置生成结果描述，可用户检查当前配置是否符合自己预期。 |
3.1 计算字段&计算方式
1）可以同时添加多个计算字段，在配置之后，这些字段都可以根据配置进行窗口计算：
2）本产品支持多种计算方式，不同字段类型可以实现的计算方式不同。下表中将列举所有计算方式说明、以及对应的实现效果。
| 计算方式 | 含义 | 示例（以 3 天为一个窗口进行计算） |
|---|---|---|
| 求和 | 在窗口范围内对数值求和 | 计算近 3 天的销售额总和，3.3 号近 3 天的总和为（1+2+3）=6
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| 平均值 | 在窗口范围内对数值计算平均值 | 计算近 3 天的销售额平均值，3.3 号近 3 天的平均值为（1+2+3）/3=2
|
| 最大值 | 在窗口范围内计算最大值 | 计算近 3 天的销售额最大值，3.3 号近 3 天的最大值为 3
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| 最小值 | 在窗口范围内计算最小值 | 计算近 3 天的销售额最大值，3.3 号近 3 天的最小值为 1
|
| 去重计数 | 在窗口范围内计算去除重复数据后的数量 | 统计近 3 天售卖过的商品种类， 1.4 号近 3 天售卖过家具、技术，即 2 种商品
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| 计数 | 在窗口范围内计算数据的数量 | 计算每天的订单数量
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| 第一项 | 取当前行对应生效窗口范围内的第一个值 | 获取每天第一条销售额数据
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| 最后一项 | 取当前行对应生效窗口范围内的最后一个值 | 获取每天最后一条销售额数据
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| 最早时间 | 取当前行对应生效窗口范围内的最早时间 | 统计商品售卖的最早时间，售卖「收纳」的最早时间为 2024-03-04
|
| 最晚时间 | 取当前行对应生效窗口范围内的最早时间 | 统计商品最后一次的售卖时间，售卖「收纳」的最晚时间为 2024-03-09
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| 去重拼接 | 将生效窗口范围内的字段值去重拼接 | 统计近 3 天售卖过的商品
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| 当前行向上第N项 | 取当前行向上第N个值，若取值单元格超过生效窗口范围则赋值为空 | 取 N=1, 3.2 号上一个值为 3.1 号的销售额，即 1
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| 当前行向下第N项 | 取当前行向下第N个值，若取值单元格超过生效窗口范围则赋值为空 | 取 N=1, 3.2 号下一个值为 3.3 号的销售额，即 3
|
| 上一个非空项 | 空白单元格取在生效窗口范围内上一个非空值 | 第 2，3 行的空白单元格，上一个非空值为 A1000001
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| 下一个非空项 | 空白单元格取在生效窗口范围内下一个非空值 | 第 1，2 行的空白单元格，下一个非空值为 A1000002
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3.2 计算范围
1）计算范围有两种：全部值、分类值。
选择「全部值」时，窗口区间会在所有数据行中移动；
选择「分类值」时，窗口区间会根据分类，在每个分类中移动；
2）例如，计算近 3 天销售额的最大值，计算范围选择「全部值」，窗口大小设置为 3 行，那么窗口会从第一行移动到最后一行，计算每 3 行销售额的最大值。如下图所示：
3算每个省份前一个的销售额数据，就需要设置计算范围为「分类值」，并按照「省份」分类。在每个省份分组中，从分组的第一行移动计算到最后一行。如下图所示：
3.3 窗口范围
1）窗口范围为「区间开始 — 区间结束」，可以自由组合
| 区间开始 | 当前行向上第 N 项、当前行向下第 N 项、计算范围内的第一项 |
| 区间结束 | 当前行向上第 N 项、当前行向下第 N 项、计算范围内的最后一项 |
2）下表中将列举两个组合的实现效果：
计算方式：最大值 计算范围：全部值 区间开始：当前行向上第 2 项 区间结束：当前行向下第 0 项 | 获取近三天的销售额最大值
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计算方式：求和 计算范围：分类值，按照「类别」分类 区间开始：计算范围内的第一项 区间结束：计算范围内的最后一项 | 获取每个类别总销售额
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4. 场景应用
下面列举一些「窗口计算」的应用场景，大家可以基于这些场景探索更多用法。
4.1 移动平均
时间移动平均是一种常用的数据平滑方法，用于过滤掉数据的短期波动，突出数据的长期趋势。其实就是基于一定的时间窗口内的数据进行平均处理。例如：5日移动平均、10日移动平均、30日移动平均、3月移动平均等。
详情参见文档：求移动平均
4.2 移动求和
在零售和情报等多种场景中，往往需要了解某一件事情在一个时间窗口内的发生次数。比如需要统计连续 7 天内，销售额低于 500 以下的天数有几天，若天数较多，那么就需要分析一下这一阶段的营销策略是否存在问题。
详情参见文档：移动求和
4.3 跨行计算增长率
假设我们计算出了每年每季度的销售额，如果想要计算同比/环比，那么直接使用「同环比」功能即可。
那如果想以每年第一季度为基准，计算每年其他季度相对于第一季度的销售额增长率，可以利用「窗口计算」获取每年第一季度的销售额，再进行增长率的计算。
详情参见文档：跨行计算增长率
4.4 利用窗口计算补全缺失值
从其他平台导出的销售数据中，每个订单仅有第一行展示「订单编号」和「客户名称」。可以利用「窗口计算」，来补全缺失的数据。
详情参见文档：利用行间计算补全缺失值
4.5 错行取数
例如在电商分析中，想要计算各阶段的转化率，需要获取上一阶段的数据，再进行计算。简单来说，就是利用「窗口计算」功能，来实现错行取数。
详情参见文档：错行取数
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