历史版本10 :行间计算 返回文档
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1. 概述编辑

行间计算,是指自定义一个窗口大小,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,这些都属于行间计算。

「行间计算」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. 添加入口编辑

在分析表中,可以新增一个字段进行「行间计算」,也可以在原字段的基础上直接进行「行间计算」:

1)点击「+>新增字段>行间计算」,是可以新增一个字段进行行间计算,不会影响原字段的值。

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2)点击「+>替换字段>行间计算」,在原字段的基础上进行行间计算,会更改原字段的值。

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3. 配置说明编辑

在「行间计算」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 计算字段&计算方式
  • 设置需要进行行间计算的字段,可以点击「添加计算字段」按钮,添加多个字段同时计算

  • 设置字段的计算方式,例如求和、平均值、最大值等等

详情参见本文 3.1 节

② 计算范围

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计算;

  • 选择「分类值」时,窗口区间会在每个分类中移动计算;

详情参见本文 3.2 节

③ 排序设置
  • 自定义设置排序设置,会先根据字段进行排序后,再进行行间计算;

  • 若无排序设置,会按照当前数据行顺序进行行间计算。

④ 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

  • 例如设置前 2 行-当前行,可以计算移动计算近 3 天的销售额求和

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

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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行间计算:

2)九数云支持多种计算方式,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,4.4 号近 3 天的总和为(2+3+4)=9

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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,4.4 号近 3 天的平均值为(2+3+4)/3=3

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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,4.4 号近 3 天的最大值为 4

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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,4.4 号近 3 天的最小值为 2

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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, 3.4 号近 3 天售卖过折叠椅、墨水,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

获取每年第一个季度的销售额

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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

获取每年第四季度的销售

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「折叠椅」的最早时间为 2024-03-02

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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「墨水」的最晚时间为 2024-03-07

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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, 4.4 号上一个值为 4.3 号的销售额,即 2

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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, 4.4 号下一个值为 4.5 号的销售额,即 5

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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 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 3 行的空白单元格,上一个非空值为 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:

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3)计算每个省份前一天的销售额,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:

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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:当前行向上 1 项

计算范围:分类值,按照「省份」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

获取每个省份前一天的销售额

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4. 场景应用编辑

下面列举一些「行间计算」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「行间计算」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 利用行间计算补全缺失值

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「行间计算」,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「行间计算」功能,来实现错行取数。

详情参见文档:错行取数