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透视分析中可以实现时间计算功能，如同期值、环比等。
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时间函数
时间函数的说明如下：
| 时间函数 | 计算方法说明 | |
|---|---|---|
| 同期 | 同期值 | 同期数据 |
| 同期比 | 本期值/同期值*100% | |
| 同期增长 | 本期值-同期值 | |
| 同期增长率 | （本期值 | |
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| /同期值-1）*100% | ||
| 前期 | 前期值 | 前期数据 |
| 环比 | 本期值/前期值*100% | |
| 环比增长 | 本期值-前期值 | |
| 环比增长率 | （本期值 |
...
| /前期值 -1 ）*100% | |
| 期初期末 | 期初值（时点数） |
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| 指的是上一日的数据 |
| 期末值（时点数） |
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| 指的是最后一日（当日）的数据 |
| 期初值（累计值） |
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| 指的是本年度中当日之前的所有数据之和 |
| 期末值（累计值） |
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| 指的是本年度中当日及之前所有日期的数据之和 | ||
| 日均 | 年日均 | 从本年1月1日到当前日期的累计值除以从本年1月1日到当期日期天数 |
| 半年日均 | 半年累计值除以从本半年的第一天到当前日期的天数 | |
| 季日均 | 季累计值除以从本季1号到当前日期的天数 | |
| 月日均 |
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| 月累计值除以从本月1号到当前日期的天数 |
| 旬日均 |
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| 旬累计值除以从本旬第一天到当前日期的天数 | ||
| 累计值 | 年累值 | 从本年1月1日到当前日期的累计数 |
| 半年累值 | 从本半年的第一天到当前日期的累计数 | |
| 季累值 | 从本季的1号到当前日期的累计数 | |
| 月累值 | 从本月的1号到当前日期的累计数 | |
| 旬累值 |
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| 从本旬的第一天到当前日期的累计数 | ||
| 增长值 | 比年初增长值 | 就是当前的时点值减去1月1号的时点值 |
| 比年初增长率 | （比年初增长值/1月1号的时点值）*100% | |
| 比季初增长值 | 当前的时点值减去当前日期所在季度的1号的时点值 | |
| 比季初增长率 | （比季初增长值/当前日期所在季度的1号的时点值）*100% | |
| 比月初增长值 | 当前的时点值减去当前日期所在月份的1号的时点值 | |
| 比月初增长率 | （比月初增长值/当前日期所在月份的1号的时点值）*100% |
时间计算逻辑
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在进行时间计算时，是有一个时间频度的概念的，时间频度与基准时间层次或者行列区选择的时间层次有关，因而时间计算的逻辑也不同。
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- 基准时间层次为“年”时，日的同期值为上一年同一天的数据，如：2015-01-01，在年报表中的同期值为 2014-01-01的数据；
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- 基准时间层次为“月”时，日的同期值为上一月同一天的数据。如：05月01日，在月报表中的同期值为04月01日的数据。
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透视分析的时间计算，按照如下逻辑规则进行时间频度确定：
| 时间计算 | 示例一 | 示例二 |
|---|---|---|
同期 时间频度与时间计算字段的“基准时间层次”一致。 | 基准时间层次为“年”时，每个日期的同期值是取上一年同一天的数据。 比如2017年1季度1月的同期值就是2016年1季度1月的数量数据。
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基准时间层次为“月”时，每个日期的同期值是取上一月同一天的数据。 比如2016年1季度2月的同期值就是2016年1季度1月的数量数据。
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前期 时间频度与行列区选择的时间层次有关。 | 行列区选择的时间层次为：年份、季度、月份，则销售量的前期值为上一月的数据。 如图，2016年1季度2月的前期值为2016年1季度1月的数据。
| 行列区选择的时间层次为：年份、季度，则销售量的前期值为上一季度的数据。 如图，2016年2季度的前期值为2016年1季度的数据。
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期初计算逻辑： 期初值（时点数）指的是上一日的数据。 期初值（累计值）指的是本年度中当日之前的所有数据之和。 期末计算逻辑： 期末值（时点数）指的是最后一日（当日）的数据。 期末值（累计值）指的是本年度中当日及之前所有日期的数据之和。 |
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注： 1、期初期末计算逻辑是以“日”为单位，待选列中必须含有“年、月、日”这三个时间层次。 2、累计值是不可跨年计算的。 3、期初值（时点数）和期末值（时点数）支持时间段查询。详情参见 期初值（时点数）/期末值（时点数）。 | 期初计算示例： 2016-09-04的上一日是 2016-09-03。 2016-09-04的期初值（时点数）就是2016-09-03的数据：77。 2016-09-04的期初值（累计值）就是2016年中从2016-09-01到2016-09-03的所有数据之和，即54+92+77=223 。
| 期末计算示例： 2016-09-04的期末值（时点数）就是当天的数据：321。 2016-09-04的期末值（累计值）就是2016年中从2016-09-01到2016-09-04所有数据之和，即54+92+77+321=544。
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累计、日均、增长值、增长率 时间频度与时间计算字段的“基准时间层次”一致。 |
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设置基准时间层次为“月”，表格如图： | ||
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表格的时间计算解读如下： |
基准时间层次为“月”时，该报表的时间计算解读如下：
月累值：2016-01-08的月累值是指2016年1月1日至8日这八天数据的合计值，由于数据中只有1、2、3、8日的数据，则其月累计值即为这四天数据的合计值：621。 月日均：2016-01-08的月日均公式为“当月累值/天数”，月累值我们已经算出是“621”，天数从2016年1月1日至8日总计是8天，因此“621/8”的值约等于“77.63”即为其月日均。 比月初增长值：2016-01-08的比月初增长值为“2016-01-08这天的值减去当月第一天（2016-01-01）的值”即“51－254＝-203”。 比月初增长率：2016-01-08的比月初增长率为“其比月初增长值/当月第一天（2016年1月1日）的值”即“-203/254”，其计算结果“- |
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0.80”则为2016-01-08的比月初增长率。
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| 锚 | ||||
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期初值（时间点数）和期末值（时点数）支持时间段的情形，下面我们将以下图的数据表为数据对比依据，通过示例来详细说明不同时间段情形的取数逻辑：
期初值（时间点数）和期末值（时点数）在各时间段情形中的取数逻辑如下：
| 情景描述 | 取数逻辑 | 取数示例 |
|---|---|---|
有时间段条件； 数据表格中无任何时间信息字段； | 时间频度基准为“年-月”； 期初值（时点数）：取时间段内起点月份上一个月最后一天的值，从原库中取数； 期末值（时点数）：取时间段内终点月份最后一天的值； | 表格中没有“年、季、月、日”中任意的时间信息，因此频度基准是“年-月”，并且根据筛选条件的日期范围，则： 期初值（时点数）取的是上个月最后一天的数据，即2013-01-31的值； 期末值（时点数）取的是当前时间段最后一天的数据，即2013-02-17的值。 |
有时间段条件； 数据表格中有时间信息字段； | 以时间信息字段的时间频度为基准； 期初值（时点数）：取前一频度最后一天的值，从原库中取数； 期末值（时点数）：取时间段内当前频度最后一天的值； |
表格中没有“年、季”的时间信息，因此频度基准是“季”，并且根据筛选条件的日期范围，则： 期初值（时点数）取的是上一季度最后天的数据，即2013-01-31的值； 期末值（时点数）取的是当季最后一天的数据，即2013-02-17的值。 |
二次计算
二次计算是指对已封装了时间计算的业务属性进行再加工计算。
示例
在保险业中，通常需要计算赔付率，其公式为：赔付率=（已决赔款+期末未决赔款-期初未决赔款）/满期保费。下面，我们通过自己定义的数据库做为示例演示。
1、在已定义的“赔款信息”业务主题中创建“期末未决赔款”业务属性，通过在业务属性中使用期末值计算实现，如下图所示：
2、在已定义的“赔款信息”业务主题中创建“期初未决赔款”业务属性，通过在业务属性中使用期初值计算实现，如下图所示：
3、在透视分析中，基于已定义的“赔款信息”业务主题创建“赔付率”计算字段，如下图所示：
4、透视分析应用以上字段获取相关数据，如下图所示：
注意事项
1、同期和前期值支持的最小时间层次都是周，是没有日同期和日前期的概念，所以不支持勾选生成时间层次的日期字段的情况下计算时间计算。
2、具有时间计算时，通过参数限制数据的范围时，如果有日期字段，则此字段必须为时间计算的时间层次生成字段。
3、支持将日期字段直接作为条件设置时间范围，此字段必须是时间层次生成引用字段。
4、过滤器中时间字段要支持正确的时间计算，需要满足该时间字段必须为透视分析中时间层次的引用字段，并且需要在过滤器设置中勾选“作为时间计算边界约束条件”选项。
