透视分析-时间计算

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。

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。

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。

期初期末

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。

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。

设置基准时间层次为“月”，表格如图：

表格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“-0.80”则为2016-01-08的比月初增长率。

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。

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。