分组时间序列数据：计算月度成本环比及多周期变化率

开发者阿泽

2026-5-26

月度成本时间序列分析解决方案

嘿，我来帮你搞定这两项成本分析任务，先从咱们的原始数据入手，再一步步拆解计算逻辑和结果：

原始数据

首先把给定的按城市分组的月度成本数据整理成清晰的表格：

这个任务逻辑很直接，月度环比变化率的计算公式是：
(本月成本 - 上月成本) / 上月成本 * 100%
因为每个城市的第一个月（Jan）没有上月数据，按照你给的示例，我们标记为0%。

Date	City	Cost	月度环比变化率
Jan	New York	1000	0%
Feb	New York	1500	50.00%
Mar	New York	1200	-20.00%
Apr	New York	900	-25.00%
May	New York	1100	22.22%
June	New York	1500	36.36%
Jan	London	2000	0%
Feb	London	2400	20.00%
Mar	London	1700	-29.17%
Apr	London	1900	11.76%
May	London	1900	0.00%
June	London	1000	-47.37%

这里需要先明确两种常见的计算逻辑，你可以根据实际需求选择：

即当前月成本与3个月前/6个月前的月成本对比，公式：
(本月成本 - N个月前成本) / N个月前成本 * 100%
如果没有N个月前的数据，标记为N/A。

Date	City	Cost	近3个月变化率（与对应月份对比）	近6个月变化率
Jan	New York	1000	N/A	N/A
Feb	New York	1500	N/A	N/A
Mar	New York	1200	N/A	N/A
Apr	New York	900	-10.00%（与Jan对比）	N/A
May	New York	1100	-26.67%（与Feb对比）	N/A
June	New York	1500	25.00%（与Mar对比）	N/A
Jan	London	2000	N/A	N/A
Feb	London	2400	N/A	N/A
Mar	London	1700	N/A	N/A
Apr	London	1900	-5.00%（与Jan对比）	N/A
May	London	1900	-20.83%（与Feb对比）	N/A
June	London	1000	-41.18%（与Mar对比）	N/A

即当前连续3个月的平均成本，与上一个连续3个月的平均成本对比（适用于有至少6个月数据的月份），公式：
(当前3个月均值 - 上一个3个月均值) / 上一个3个月均值 * 100%
近6个月的变化率同理，需要至少12个月数据，这里只有6个月，所以全部标记为N/A。

Date	City	Cost	近3个月变化率	近6个月变化率
Jan	New York	1000	N/A	N/A
Feb	New York	1500	N/A	N/A
Mar	New York	1200	N/A	N/A
Apr	New York	900	N/A	N/A
May	New York	1100	N/A	N/A
June	New York	1500	-5.41%	N/A
Jan	London	2000	N/A	N/A
Feb	London	2400	N/A	N/A
Mar	London	1700	N/A	N/A
Apr	London	1900	N/A	N/A
May	London	1900	N/A	N/A
June	London	1000	-26.09%	N/A

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jay