calculation for time balance property, formula, two pass

本文探讨了Churn率计算公式及在不同时间段的应用变化。针对Margin%和Churn指标的时间平衡属性和两阶段计算进行了详细解析,并通过案例说明如何确保计算结果准确。

say "Margin %" has  a formula: Margin % Sales, and both Qtr1 and "Margin %" are dynamic.

if only time balance property is set, say First, then Qtr1->"Margin %" is equal to jan->"Margin %",
formula is overritten by time balance property.

now if "two pass" is set, then Qtr1->"Margin %" will be re-calculated based on formula.

 

 

about "Churn" Story:

basical formula: Churn=Net_Deacts/Avg_Subs*-1

 

IF (@ISGEN("Period",4) OR (@ISMBR("JAN YTD") OR @ISMBR("JAN QTD"))) Net_Deacts/Avg_Subs * -1;ELSEIF (@ISGEN("Period",3) AND NOT (@ISCHILD(YTD) OR @ISCHILD(QTD))) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("Q1")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("Q2")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("Q3")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("Q4")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("FEB YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/2;ELSEIF (@ISMBR("MAR YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("APR YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/4;ELSEIF (@ISMBR("MAY YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/5;ELSEIF (@ISMBR("JUN YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/6;ELSEIF (@ISMBR("JUL YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/7;ELSEIF (@ISMBR("AUG YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/8;ELSEIF (@ISMBR("SEP YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/9;ELSEIF (@ISMBR("OCT YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/10;ELSEIF (@ISMBR("NOV YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/11;ELSEIF (@ISMBR("DEC YTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/12;ELSEIF (@ISMBR("FEB QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/2;ELSEIF (@ISMBR("MAR QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("APR QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/1;ELSEIF (@ISMBR("MAY QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/2;ELSEIF (@ISMBR("JUN QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("JUL QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/1;ELSEIF (@ISMBR("AUG QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/2;ELSEIF (@ISMBR("SEP QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("OCT QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/1;ELSEIF (@ISMBR("NOV QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/2;ELSEIF (@ISMBR("DEC QTD")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3;ELSEIF (@ISMBR("1st Half Year")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/6;ELSEIF (@ISMBR("2nd Half Year")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/6;ELSEIF (@ISMBR("YearTotal")) (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/12;ELSE Net_Deacts/Avg_Subs * -1;ENDIF;

 

sinc e "None" can not be deployed, so i used Flow, which lead time balance property

to be none. this turn out "churn"->q1 is equal to sum of Jan, Feb, Mar. Why? since account member is calculated firstly and time secondly.

after change to "average" ( which is not helpful actually) and set to "two pass", get the

expected value: "Churn"->q1 formula is this: (Net_Deacts/Avg_Subs * -1)/3.

Net_Deacts->q1 is sum of 3 monthes: Net_Deacts->Jan+Net_Deacts->Feb+Net_Deacts->Mar

Avg_Subs->q1 is (Avg_Subs->Jan + Avg_Subs->Feb+Avg_Subs->Mar)/3

 

For Avg_Subs, it has "TB Average" and formula: (eop_subs+bop_subs) / 2:

for Jan, Feb, Mar,etc, it's equal to (eop_subs+bop_subs)/2 of each month; for Q1,

it's equal to (Avg_Subs->Jan + Avg_Subs->Feb+Avg_Subs->Mar)/3 since "TB Average" and no two pass

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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