变化分析:同比和环比

1、同比

同比务必考虑数据周期性波动。因为同比忽略了两个对比数据之间的据变化,即忽略了数据周期性的影响,故同比适用于对周期性不敏感的业务或对比时间段内包含至少一个完整的周期性波动。如果对比周期内未能添至少一个周期,则不适用同比分析,因为会出现周期性波动中的错峰对比。例如旺季的收入对比淡季的收入。

2、环比

是为了考察业务连续波动的情况,会被周期性波动影响,常用百分数表示。
在实际工作中,经常使用这个指标进行日环比、月环比、季度环比环比会受周期性影响,且其可对比的范围固定(相邻),不适用于极大间跨度的对比。当我们为每年"双11"营收屡破新高振臂高呼时,也会与月的营收进行对比;在新型冠状病毒疫情期间,也有机构将其和2019年下年的月份进行环比,从中估算国民经济受影响程度并制定促进经济恢复的策略。

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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