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 | |
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| 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/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） | 指的是上一日的数据 |
| 期末值（时点数） | 指的是最后一日（当日）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 | |
| 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 | 月累计值除以从本月1号到当前日期的天数 | |
| 旬日均 | 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 | 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 | |
| 增长率 | 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
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。
- 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；
- 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。
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 | ||||||
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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。比如2016年1季度的年同期值就是2015年1季度的销售量数据。
| 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。比如2015年1季度2月的月同期值就是2015年1季度1月的销售量数据。
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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。如图，2015年2季度的前期值为2015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。 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。 注： 日均和累值必须要有年月日维度，如果不满足以上条件，则显示为空 | 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- 06的月累值是指2016年1月1日至6日这六天数据的合计值，由于数据中只有1、2、3、6日的数据，则其月累计值即为这四天数据的合计值：620。 月日均：2016-01- 06的月日均公式为“当月累值/ 天数”，月累值我们已经算出是“620”，天数从2016年1月1日至6日总计是6天，因此“620/ 6”的值约等于“103. 33”即为其月日均。 比月初增长值：2016-01- 06的比月初增长值为“2016-01- 06这天的值减去当月第一天（2016-01- 01）的值”即“50－254＝- 204”。 比月初增长率：2016-01- 06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“- 204/254”，其计算结果“- 80%”则为2016-01- 06的比月初增长率。 
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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 |
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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2015- 12-31的值； 期末值（时点数）取的是当前时间段最后一天的数据，即2016- 1- 14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2015- 12-31的值； 期末值（时点数）取的是当季最后一天的数据，即2016- |
01-14的值。 |
