随着数据时代的到来，思维方式的不同，会有多种不同的分析方法都能达成预期的结果。但由于后期的需要，我们还经常需要调整分析步骤才能确保数据的准确性。今天，我们通过计算同比环比数据进行举例，给大家带来的分析小技巧，能够帮助用户在创建分析步骤时。

计算同比环比数据：认识维度与指标

首先，在进行分析之前，大家都需要提前了解维度和指标的定义和用法，清晰地定义和理解这些要素可以帮助我们更准确地进行分析步骤的运用。

例如，我们想要计算2023年6月各商品类别销售额环比及同比数据，在这边2023年6月是时间维度， 商品类别是特征维度，销售额、环比、同比是可以量化的指标 。在数据清理后，常见的展现形式如下

针对维度字段，我们可以配置更加动态灵活的计算，比如最近一个月、最后一项等动态字段来让我们更容易创建可复用的分析步骤。

计算同比环比数据：分析方式

分析背景：当前是5月，你想要计算5月各商品类别销售额环比以及与往年同比数据，你应该使用哪些分析步骤来搭建？

今天，小九用计算环比及同比数据场景举例，介绍三种不同的搭建方式：

方式一：

按照excel的思维进行计算，将基础数据处理成5月份、4月份以及去年5月份的数据计算 ，如下图：

通过分类汇总功能，将销售额拖入3次汇总求和后，依次筛选日期分别为去年5月、今年4月、今年5月的销售额，

新增公式， 利用今年5月和4月的指标计算环比：

新增公式， 利用今年5月和去年5月的指标计算同比：

最后使用明细表展示：

方式二：

同方式一，按照excel的思维进行计算，将基础数据处理成5月份、4月份以及去年5月份的数据计算 ，如下图：

使用分类汇总，计算每个商品类别每月的销售额求和

利用筛选步骤 筛选出5月 4月 以及去年5月的数据

通过列转行 将三个月份的销售额数据拆为单独的指标字段

剩余的步骤同方式一，新增公式，环比、同比公式，最后使用明细表展示。

方式三：

直接计算出每月的同环比指标，再筛选出最近一月的。

首先分类汇总，计算每个商品类别每月的销售额求和：

利用新增字段-环比，计算出各商品类别环比数据；

利用新增字段-同比，计算出各商品类别同比数据；

之后使用交叉表展示图表，筛选条件补充筛选最晚的日期单位（比如这边是最晚的一个月）。

上述三种求同环比的方式都不复杂，都能通过类似的步骤数量快速得到我们想要的数据。

计算同比环比数据：日期更新

我们设想现在已经到了6月份，需要计算6月的销售额环比以及与往年同比数据，你应该做哪些调整？

总结

看完以上3种方式的对比看完后，毫无疑问，方式三是最简单的，它只需要通过巧妙使用动态时间筛选，就可以减少后续更新数据后调整次数，使用九数云时，最佳的方法是设计一种通用的计算逻辑，并非对某个月的数据进行计算，在新增计算步骤时要多考虑后续更新数据/调整分析步骤的便利性，才能最大化发挥产品的优势。