python 销售预测,python统计销售总额怎么做

　　同比和环比已经在很多场合被广泛使用。今天，销售额的同比增长率是根据一个小数据集计算的。之前对同比和环比的理解主要是从业务需求出发，这里，为了更准确的定义同比，附上百度百科的定义如下：

　　比如2017年8月产值100万，2018年8月产值300万，同比增长(300-100) 100 * 100%=200%。同比增长率一般指与上年同期相比的增长率。某指标同比增长率=(某指标现在值-该指标去年同期值)/该指标去年同期值。某指标同期比=(某指标本年值-该指标去年同期值)/该指标去年同期值数据集如下：

　　集中数据只有几条数据记录，总共50条左右。具体同比计算做法如下：

　　#!usr/zsdhj/env python # encoding:utf-8 from _ _ future _ _ import division _ _ author _ _:易水韩城函数：计算企业销售额同比增长率 import sys import xlrdreload(sys)sys . setdefaultencoding( utf-8 )def data paircal(one，Two): If one and Two:return Two/one-1 else:return 0 def handle data(data path= data . xlsx ): 从Excel中提取的数据，以及同比data_dict 3)data _ dict[year][month]=money print data _ dict dict 1，dict2，dict3=data_dict[2016]，data_dict[2017]，data_dict[2018] for i in range(1，13):one _ tmp _ key= 2016 _ 2017 _ str(I)RES _ dict[one _ tmp _ key]=data paircal(dict 1[I]，dict2[i]) for i in range(1，13

　　{2016: {1: 0, 2: 0, 3: 2932137.0, 4: 5601712.0, 5: 4555366.0, 6: 7754956.0, 7: 3190944.0, 8: 19781.0, 9: 10909596.0, 10: 1697156.0, 11: 16921888.0, 12: 673851.0}, 2017: {1: 690055.0, 2: 584111.0, 3: 947528.0, 4: 579917.0, 5: 539401.0, 6: 459675.0, 7: 485340.0, 8: 9544196.0, 9: 6345747.0, 10: 12599740.0, 11: 4262813.0, 12: 14145928.0}, 2018: {1: 13135177.0, 2: 1773997.0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0}}{2016_2017_8: 481.4930994388555, 2016_2017_9: -0.4183334561609797, 2016_2017_6: -0.9407250021792516, 2016 _ 2017 _ 7 :-0.8479008092902915， 2016 _ 2017 _ 4 :-0.8964750419157572， 2016 _ 2017 _ 5 :-0.8815899754267824， 2016_2017_2: 0， 2016 _ 2017 _ 3 :-0.66

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。