5分钟实现狂拽酷炫投资交易图 - 永洪社区

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但是，这张趋势图会由不同的人进行查看和分析。而不同分析者的分析目标和方式各有不同。一个固定的图表并不太能满足所有分析需求。如果报告中提供了多个分析目标供分析者自由选择切换，就可以实现分析的灵活性、多变性和个性化。这就是数据的列过滤。

例如，某交易报告中，提供了当日股基交易量、当日股票交易量、当日股基佣金、当日基金交易量的选择列。分析者只需勾选分析目标，即可查看该数据项的趋势与明细数据。当勾选多个数据项时，还可以不同数据项做一个对比。

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当分析者勾选了报告中的当日股基交易量和当日股票交易量，明细表中展示了A交易所和B交易所各日期的交易量和增长率。分析者可以轻松地对临近几个交易日的交易量做一个对比。例如，A交易所2017年6月8日的股基交易量在该周是最大的。

但是，不同的分析者，分析角度有所不同。当分析者需要分析2017年6月8日哪个交易所的交易量较大时，无法从该表得到直接的答案。可是，只要将前两列的位置做一个调换，就能轻松得到答案。

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数据列的过滤与列位置调换，最大程度地支持了数据维度的自由排列组合，满足不同分析者多变的分析角度与不同的分析目标。

量身定制的行业日历

在进行交易量分析时，明细数据不仅仅包括各种交易量数据。交易量的环比增长情况同样十分重要。

由于证券交易所交易时间的特殊性，在分析交易的环比增长情况时，需排除周六日与法定节假日等非交易日。那么系统如何正确识别非交易日呢？这时，行业日历就派上用场了。行业日历，通俗地讲，就是企业的休假日历。企业只要将没有交易数据的日期记录在行业日历中，系统就可以自动跳过这些日期，计算出所需的环比值了。

例如，由于周末是非交易日，所以在下面的明细表中，2017年6月3日（周六）和2017年6月4日（周日）并不存在交易数据。那么在计算6月5日的环比增长率时，系统自动跳过了6月3日、4日，直接将5日（周一）的数据与2日（周五）的数据做了环比计算，得出的结果就是5日的环比增长率。

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