计算最近n天平均日销 / 日期数据不连续

Alan170709

Hello 各位...

文档里的"子Asin业务报告"工作表是我每天会从平台导出后粘贴的数据, 当天没有访客的SKU是没有数据记录的(不会记为访客0,订单0什么的, 直接没有数据),这份工作表将作为数据源

另一个工作表"模板",左下角是根据数据源插入的数据透视表,然后筛选我想显示的SKU, 显示为该SKU下所有日期的业务报告. 就像上面说到, 数据可能不连续, 但我需要做一个自动计算最近N天的平均日销量的功能, 作为我补货时机和补货量的参考依据, 请问该怎么实现.

我不是伸手党, 有偿咨询, 求助,谢谢.
微信13202777912
附上文档.

yfan17

1. =AVERAGEIFS(子Asin业务报告!$I:$I,子Asin业务报告!$A:$A,">="&TODAY()-Q$8)

复制代码

Alan170709

yfan17 发表于 2023-6-23 14:30

谢谢你的回复。
我后来选择不用数据透视表了，改用iferror+index+match函数，更加符合我的需要

510621666

如果要计算最近n天的平均日销量，即使日期数据不连续，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 收集包含销量和日期的数据集。
2. 根据日期将数据集按照升序排序。
3. 选择最近的n条数据，即最近的n天的销量数据。
4. 计算这n天的销量总和。
5. 计算平均日销量，即将总销量除以n。

如果日期数据不连续，你需要先找到最近的n天的数据，然后按照上述步骤进行计算。你可以通过检查日期数据集中的日期范围，找到最近的n条数据。

以下是一个示例Python代码，演示如何计算最近n天的平均日销量，即使日期数据不连续：

```python
import datetime

# 数据集示例
data = [
    {'date': '2023-06-26', 'sales': 100},
    {'date': '2023-06-23', 'sales': 80},
    {'date': '2023-06-21', 'sales': 120},
    {'date': '2023-06-20', 'sales': 90},
    {'date': '2023-06-18', 'sales': 70},
    {'date': '2023-06-16', 'sales': 110},
]

# 最近n天的天数
n = 3

# 根据日期将数据集按照升序排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: datetime.datetime.strptime(x['date'], '%Y-%m-%d'))

# 获取最近n天的数据
recent_data = sorted_data[-n:]

# 计算销量总和
total_sales = sum(entry['sales'] for entry in recent_data)

# 计算平均日销量
average_sales = total_sales / n
print(f"最近{n}天的平均日销量为: {average_sales}")
```

希望这能帮助到你！

Alan170709

510621666 发表于 2023-6-29 13:36
如果要计算最近n天的平均日销量，即使日期数据不连续，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 收集包含销量和 ...

谢谢！
python 还不会用， 要是出问题不会修复， 我通过其他方法解决了问题