Business Unit | Date | Sales
North America | 5/1/17 | 5,000
North America | 4/1/17 | 4,000
North America | 3/1/17 | 3,000
North America | 2/1/17 | 2,000
North America | 1/1/17 | 1,000
............
North America | 5/1/16 | 4,000
North America | 4/1/16 | 3,000
North America | 3/1/16 | 2,000
North America | 2/1/16 | 2,000
North America | 1/1/16 | 500
............
Asia | 5/1/17 | 5,000
Asia | 4/1/17 | 2,000
Asia | 3/1/17 | 1,000
Asia | 2/1/17 | 3,000
Asia | 1/1/17 | 1,500
............
Asia | 5/1/16 | 4,000
Asia | 4/1/16 | 2,000
Asia | 3/1/16 | 500
Asia | 2/1/16 | 1,500
Asia | 1/1/16 | 1,000
各月はすべて38,30、または31日で構成されていますが、例を簡単にするために、上記のデータの最初の日を示しました。このデータは、毎日であり、複数年さかのぼり、前述したように同じ列の行に対するYoY計算
Business Unit | Date | Sales | Year over Year Change |
North America | 5/1/17 | 5,000 | 25% |
North America | 4/1/17 | 4,000 | 33% |
North America | 3/1/17 | 3,000 | 50% |
North America | 2/1/17 | 2,000 | 0% |
North America | 1/1/17 | 1,000 | 50% |
............
North America | 5/1/16 | 4,000 | xx% |
North America | 4/1/16 | 3,000 | xx% |
North America | 3/1/16 | 2,000 | xx% |
North America | 2/1/16 | 2,000 | xx% |
North America | 1/1/16 | 500 | xx% |
............
Asia | 5/1/17 | 5,000 | 25% |
Asia | 4/1/17 | 2,000 | 0% |
Asia | 3/1/17 | 1,000 | 100% |
Asia | 2/1/17 | 3,000 | 100% |
Asia | 1/1/17 | 1,500 | 50% |
............
Asia | 5/1/16 | 4,000 | xx% |
Asia | 4/1/16 | 2,000 | xx% |
Asia | 3/1/16 | 500 | xx% |
Asia | 2/1/16 | 1,500 | xx% |
Asia | 1/1/16 | 1,000 | xx% |
:
以下は、私が達成するために探していた出力の例です。すべての助けを事前に感謝します!あなたは以下のように問い合わせることができます
おかげスーパー近くにありますトン。実際の計算列はオフになっているようです。実際のデータにプラグインすると、正しい日付が取得されますが、昨年の日付に基づいて変更された年を計算していません – ls101
それは意味がありますか? – ls101
何が問題になっていますか? –