1 概述
即席分析可以通过快速计算或计算度量生产各种前期数据，如前期值、环比、环比增长和环比增长率。透视分析可以通过快速计算或计算度量生产各种前期数据，如前期值、环比、环比增长和环比增长率。
2 功能介绍
| 信息 | ||
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数据模型中创建时间维，并把时间维字段添加到即席分析的透视分析的行区/列区/过滤条件区。 |
- 快速计算-前期：指上一个时间点的值，以报表展示的”最小时间层次“为基准。如：当前值是“2021年04月”的数据，则其前期值以“月”为基准，是“2021年03月”的数据；当前值是“2021年01季度”的数据，则其前期值以“季度”为基准，是“2020年04季度”的数据。相关函数逻辑详情可参考即席分析 前期值：指上一个时间点的值，以报表展示的”最小时间层次“为基准。如：当前值是“2021年04月”的数据，则其前期值以“月”为基准，是“2021年03月”的数据；当前值是“2021年01季度”的数据，则其前期值以“季度”为基准，是“2020年04季度”的数据。更多前期值相关计算逻辑详情可参考透视分析 ⬝ 时间计算。
- 计算度量-前期：指上一个时间点的值，以报表展示的”最小时间层次“为基准，相比于快速计算-前期可以灵活配置“偏移数”。如：求当月相对前三个月的前期值数据，可通过设置年偏移数为3获取。前期：支持向导和函数的方式自定义前期数据，一般用于逻辑较复杂的同期值计算。相关函数逻辑详情可参考自定义计算度量。
3 场景示例
某大型零售公司，想要分析2016年和2017年各产品大类的销售额和前数据。
4 实现思路
基于订单模型主题，首先查出每种产品大类在每个月份的销售额，然后使用即席分析的快速计算生成各种前期数据。
5 实现步骤
（1） 新建即席分析并选择订单模型数据
某大型零售公司，想要分析产品的销售量数据和前期数据。
3.1 表格有日期数据
（1）以产品demo中的订单模型为例创建透视分析，想要分析各月份的前期值数据。
（2） 勾选/拖拽字段，分别将“年份”、”产品类别“字段放在”行区“，”销售额“字段放在”度量区“，查出2016年和2017年各产品大类的销售额数据
（3） 在”销售额“字段上右键点击选择 快速计算 > 前期 > 前期值/环比/环比增长/环比增长率 ，依次生成销售额的各种前期数据
| 提示 |
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由于数据库中的点心大类没有2015-12的销售数据，因此2016-01的前期数据为空。 |
（4） 报表设置完成，点击 保存 按钮保存报表
6 更多场景
若想要实现更灵活的前期值计算，比如自定义日期偏移数，则可以通过新建计算度量实现，详情可参考即席分析⬝ 创建计算度量拖拽字段，分别将“订单年份”、”订单年月“字段放在”行区“，”销售量“字段放在”度量区“，查出2020年和2021年各月份的销售数据
（3）在表格/度量区的销售量字段上右键选择 快速计算 > 前期 > 前期值，获取到各月份的相比上个月份的前期销售数据。
上图中由于报表上展示的最小时间层次是“年月”，因此每月的前期值是上一个月的销售量，如2020年11月的前期值是2020年10月的销售量。若再将“订单日期”放在行区，此时每天的前期值是上一天的销售量，如2020-01-03的前期值是2020-01-02的销售量，而下图中由于2020-01-05没有数据，所以2020-01-06的前期值为空。
（4）报表设置完成，点击”保存“按钮保存报表，并可点击工具栏上的“预览”按钮进行效果预览。
3.2 表格无日期数据
（1）以产品demo中的订单模型为例创建透视分析，想要分析2021年各产品大类的前期销售数据。
（2）勾选/拖拽字段，将字段“产品类别”字段放在”行区“，”销售量“字段放在”度量区“，将时间维字段”订单年份“放在”过滤条件区“，并设置过滤值为”2021“。
上图中由于报表上的“订单年份”筛选器值为2021，因此各产品类别的销售量前期值2020销售量。如饮料前期值是2020年饮料的销售量。若将筛选条件换成“订单年月”，并且设置其筛选值为“2021-01”，那么各产品类别的销售量前期值是2020-12的销售量，如点心前期值是2020-12点心的销售量。
（4）报表设置完成，点击”保存“按钮保存报表，并可点击工具栏上的“预览”按钮进行效果预览。
