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0 场景描述

1 数据准备

2 问题分析

3 小结

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0 场景描述

复合增长率是第N期的数据除以第一期的基准数据，然后开N-1次方再减去1得到的结果。假如2018年的产品销售额为10000，2019年的产品销售额为12500，2020年的产品销售额为15000（销售额单位省略，下同）​。那么这两年的复合增长率的计算方式如下

复合增长率的计算公式如下：

复合增长率 = (最终值 / 初始值)^( 1 / n) - 1

其中：

• 最终值是指期末的数值；
• 初始值是指起始的数值；
• n 时间段数量是指经过 n 个时间段的增长所到达的值。

举例来说，假设某项指标在起始时刻（一月份）为 100，经过 6 个月（到达七月份）的增长，最终值为 200，则可以按照以下步骤计算月均复合增长率：

月均复合增长率 = ( (200 / 100)^(1 / (7-1)) -1) * 100%

这样就得到了某指标经过 6 个月的整体增长率（复合增长率） 为12.25%。

 在计算月均或年均复合增长率时，需要使用连续的起始值和结束值来进行计算。假设有 n 个连续的月份数据，那么起始值到结束值的时间跨度为 n-1 个月，只计算后续的增长情况。

以年度为单位计算的复合增长率被称为年均复合增长率，以月度为单位计算的复合增长率被称为月均复合增长率。查询自2018年1月以来不同产品的月均销售额复合增长率？

1 数据准备

-- 创建销量表sales_monthly
-- product表示产品名称，ym表示年月，amount表示销售金额（元）
CREATE TABLE sales_monthly(product varchar2(20), ym varchar2(6), amount decimal(10, 2));
-- 生成测试数据
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201801',10159.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201802',10211.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201803',10247.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201804',10376.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201805',10400.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201806',10565.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201807',10613.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201808',10696.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201809',10751.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201810',10842.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201811',10900.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201812',10972.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201901',11155.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201902',11202.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201903',11260.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201904',11341.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201905',11459.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201906',11560.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201801',10138.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201802',10194.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201803',10328.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201804',10322.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201805',10481.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201806',10502.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201807',10589.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201808',10681.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201809',10798.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201810',10829.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201811',10913.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201812',11056.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201901',11161.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201902',11173.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201903',11288.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201904',11408.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201905',11469.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201906',11528.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201801',10154.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201802',10183.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201803',10245.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201804',10325.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201805',10465.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201806',10505.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201807',10578.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201808',10680.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201809',10788.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201810',10838.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201811',10942.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201812',10988.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201901',11099.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201902',11181.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201903',11302.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201904',11327.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201905',11423.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201906',11524.00);

2 问题分析

步骤1：计算初始值并生成连续序列值

       select product,ym,total_amount,first_value(total_amount) over (partition by product order by ym) first_total_amount,row_number() over (partition by product order by ym)              rnfrom (select product,ym,sum(amount) total_amountfrom sales_monthlygroup by product, ym) t1

PRODUCT	YM	TOTAL_AMOUNT	FIRST_TOTAL_AMOUNT	RN
桔子	201801	10154	10154	1
桔子	201802	10183	10154	2
桔子	201803	10245	10154	3
桔子	201804	10325	10154	4
桔子	201805	10465	10154	5
桔子	201806	10505	10154	6
桔子	201807	10578	10154	7
桔子	201808	10680	10154	8
桔子	201809	10788	10154	9
桔子	201810	10838	10154	10
桔子	201811	10942	10154	11
桔子	201812	10988	10154	12
桔子	201901	11099	10154	13
桔子	201902	11181	10154	14
桔子	201903	11302	10154	15
桔子	201904	11327	10154	16
桔子	201905	11423	10154	17
桔子	201906	11524	10154	18
苹果	201801	10159	10159	1
苹果	201802	10211	10159	2
苹果	201803	10247	10159	3
苹果	201804	10376	10159	4
苹果	201805	10400	10159	5
苹果	201806	10565	10159	6
苹果	201807	10613	10159	7
苹果	201808	10696	10159	8
苹果	201809	10751	10159	9
苹果	201810	10842	10159	10
苹果	201811	10900	10159	11
苹果	201812	10972	10159	12
苹果	201901	11155	10159	13
苹果	201902	11202	10159	14
苹果	201903	11260	10159	15
苹果	201904	11341	10159	16
苹果	201905	11459	10159	17
苹果	201906	11560	10159	18
香蕉	201801	10138	10138	1
香蕉	201802	10194	10138	2
香蕉	201803	10328	10138	3
香蕉	201804	10322	10138	4
香蕉	201805	10481	10138	5
香蕉	201806	10502	10138	6
香蕉	201807	10589	10138	7
香蕉	201808	10681	10138	8
香蕉	201809	10798	10138	9
香蕉	201810	10829	10138	10
香蕉	201811	10913	10138	11
香蕉	201812	11056	10138	12
香蕉	201901	11161	10138	13
香蕉	201902	11173	10138	14
香蕉	201903	11288	10138	15
香蕉	201904	11408	10138	16
香蕉	201905	11469	10138	17
香蕉	201906	11528	10138	18

步骤2：利用公式计算月均复合增长率 

select product,ym,first_total_amount,total_amount,concat(cast(nvl((power(total_amount / first_total_amount, 1 / nullif((rn - 1), 0)) - 1) * 100,0.00) as decimal(10, 2)),'%') month_avg_compound_growth_rate
from (select product,ym,total_amount,first_value(total_amount) over (partition by product order by ym) first_total_amount,row_number() over (partition by product order by ym)              rnfrom (select product,ym,sum(amount) total_amountfrom sales_monthlygroup by product, ym) t1) t2;

PRODUCT	YM	FIRST_TOTAL_AMOUNT	TOTAL_AMOUNT	MONTH_AVG_COMPOUND_GROWTH_RATE
桔子	201801	10154	10154	0%
桔子	201802	10154	10183	.29%
桔子	201803	10154	10245	.45%
桔子	201804	10154	10325	.56%
桔子	201805	10154	10465	.76%
桔子	201806	10154	10505	.68%
桔子	201807	10154	10578	.68%
桔子	201808	10154	10680	.72%
桔子	201809	10154	10788	.76%
桔子	201810	10154	10838	.73%
桔子	201811	10154	10942	.75%
桔子	201812	10154	10988	.72%
桔子	201901	10154	11099	.74%
桔子	201902	10154	11181	.74%
桔子	201903	10154	11302	.77%
桔子	201904	10154	11327	.73%
桔子	201905	10154	11423	.74%
桔子	201906	10154	11524	.75%
苹果	201801	10159	10159	0%
苹果	201802	10159	10211	.51%
苹果	201803	10159	10247	.43%
苹果	201804	10159	10376	.71%
苹果	201805	10159	10400	.59%
苹果	201806	10159	10565	.79%
苹果	201807	10159	10613	.73%
苹果	201808	10159	10696	.74%
苹果	201809	10159	10751	.71%
苹果	201810	10159	10842	.73%
苹果	201811	10159	10900	.71%
苹果	201812	10159	10972	.7%
苹果	201901	10159	11155	.78%
苹果	201902	10159	11202	.75%
苹果	201903	10159	11260	.74%
苹果	201904	10159	11341	.74%
苹果	201905	10159	11459	.76%
苹果	201906	10159	11560	.76%
香蕉	201801	10138	10138	0%
香蕉	201802	10138	10194	.55%
香蕉	201803	10138	10328	.93%
香蕉	201804	10138	10322	.6%
香蕉	201805	10138	10481	.84%
香蕉	201806	10138	10502	.71%
香蕉	201807	10138	10589	.73%
香蕉	201808	10138	10681	.75%
香蕉	201809	10138	10798	.79%
香蕉	201810	10138	10829	.74%
香蕉	201811	10138	10913	.74%
香蕉	201812	10138	11056	.79%
香蕉	201901	10138	11161	.8%
香蕉	201902	10138	11173	.75%
香蕉	201903	10138	11288	.77%
香蕉	201904	10138	11408	.79%
香蕉	201905	10138	11469	.77%
香蕉	201906	10138	11528	.76%

3 小结

     本文介绍了复合增长率的概念及计算公式，并提供了SQL代码示例来计算商品的月度复合增长率。复合增长率是连续时间段内平均增长的速率。

    复合增长率是一个时间序列概念。当考虑一个资产或经济指标的长期增长时，不能仅看其绝对增长值，因为不同时间段内的增长速度可能会有所不同。复合增长率就是用来解决这个问题的一个很好的工具。它考虑了从过去到现在，再到预测未来的增长趋势。计算复合增长率时，通常会考虑多个时间点的数据，然后计算这些时间段内增长率的平均值。通过这种方式，我们可以得到一个相对稳定的增长指标，从而更好地预测未来的发展趋势。在金融市场、企业决策以及宏观经济分析中，复合增长率是一个非常重要的指标。通过了解和掌握复合增长率的概念和计算方法，投资者和企业决策者可以更好地把握市场动态，做出更为明智的决策。

 

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