本发明涉及数据分析技术领域，具体地说是一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法。

背景技术：

Echarts是一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等)，底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

ECharts 由数据驱动，数据的改变驱动图表展现的改变。因此动态数据的实现也变得异常简单，只需要获取数据，填入数据，ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化。配合 timeline 组件能够在更高的时间维度上去表现数据的信息。

技术实现要素：

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法，能够计算出echarts工具正确展示的数据，清晰的展示出资产、销售额等数据的变化情况和累计数据和的情况，对数据的处理和推算做出比较详细的介绍。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法，阶梯瀑布图可以展示出某个时间线上累计值和变化值的增减情况；如11月1日的初始成本值为0、变化值为增加值、增加量为900、累计值为900，11月2日成本值为900、变化值为增加值、增加量为345、累计值为900+345……但到了11月4日，成本值为900+345+393、变化值为减少值、减少量为108、累计值为900+345+393-108；根据图的高度，可以清晰了解累计值的变化趋势；根据增减类型区分，可以清晰了解每个时间区间的增减值；

阶梯瀑布图的生成方式，首先，图的option中包含的legend属性设置为包含data:['支出','收入']的对象；其次option中包含的xAxis属性的data属性设置为变化的时间线组成的数组；最后option中包含的series属性设置为包含三个元素的数组，分别为辅助、支出和收入；

阶梯瀑布图的三组数据，收入数据为：[900, 345, 393, '-', '-', 135, 178, 286, '-', '-', '-']，支出数据为：['-', '-', '-', 108, 154, '-', '-', '-', 119, 361, 203]；支出和收入数据中包含的'-'为占位符，在echarts的后台中，占位符被解析为0，后面有详细说明；其中，所有数据皆为正值而且除去所有占位符，时间点数=支出数据数+收入数据数；另外还有一组辅助数据，可以简单理解为累计值，但却不是真实累计值：[0, 900, 1245, 1530, 1376, 1376, 1511, 1689, 1856, 1495, 1292]，这组累计值对阶梯瀑布图的正确显示起着决定性作用；

辅助值的计算方法，首先要明确成本值，即为整个时间线之前的成本数据，其次要明确真个时间线上的变化值，假设一组时间线为[2016/1/1,2016/2/1,2016/3/1,2016/4/1,2016/5/1,2016/6/1,2016/7/1,2016/8/1,2016/9/1,2016/10/1],一组变化值为[-0.05,-0.02,0.17,-0.14,0.07,-0.11,0.11,-0.03,0.05,-0.12],成本值为4.09。计算阶梯瀑布图中所需要的三组数据时，首先要将变化值拆分成两组值，增加值和减少值，通过增加值和减少值归递求解，经过九次计算将辅助值计算完成，将变化值根据正负拆分成两组变化值，并赋给option的series和option的series，阶梯瀑布图就能够正确的显示出来。

进一步的，支出和收入为legend中包含的两个元素。

进一步的，整个时间线为成本值发生变化之前的成本数据。

本发明的一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法和现有技术相比，具有以下有益效果：

提出一种用阶梯瀑布图分析数据累计值和变化值的方案，为清晰展示变化值和累计值的数据分析方案；根据阶梯瀑布图的展示原理，推算出阶梯瀑布图的增减值和辅助值的计算方法：a1=a0+b0+c1。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法，阶梯瀑布图可以展示出某个时间线上累计值和变化值的增减情况；如11月1日的初始成本值为0、变化值为增加值、增加量为900、累计值为900，11月2日成本值为900、变化值为增加值、增加量为345、累计值为900+345……但到了11月4日，成本值为900+345+393、变化值为减少值、减少量为108、累计值为900+345+393-108；根据图的高度，可以清晰了解累计值的变化趋势；根据增减类型区分，可以清晰了解每个时间区间的增减值；

阶梯瀑布图的生成方式，首先，图的option中包含的legend属性设置为包含data:['支出','收入']的对象；其次option中包含的xAxis属性的data属性设置为变化的时间线组成的数组；最后option中包含的series属性设置为包含三个元素的数组，分别为辅助、支出和收入；后面两个元素为legend中包含的两个元素；

阶梯瀑布图的三组数据，收入数据为：[900, 345, 393, '-', '-', 135, 178, 286, '-', '-', '-']，支出数据为：['-', '-', '-', 108, 154, '-', '-', '-', 119, 361, 203]；支出和收入数据中包含的'-'为占位符，在echarts的后台中，占位符被解析为0，后面有详细说明；其中，所有数据皆为正值而且除去所有占位符，时间点数=支出数据数+收入数据数；另外还有一组辅助数据，可以简单理解为累计值，但却不是真实累计值：[0, 900, 1245, 1530, 1376, 1376, 1511, 1689, 1856, 1495, 1292]，这组累计值对阶梯瀑布图的正确显示起着决定性作用；

辅助值的计算方法，首先要明确成本值，即为整个时间线(成本值发生变化)之前的成本数据，其次要明确真个时间线上的变化值，假设一组时间线为[2016/1/1,2016/2/1,2016/3/1,2016/4/1,2016/5/1,2016/6/1,2016/7/1,2016/8/1,2016/9/1,2016/10/1],一组变化值为[-0.05,-0.02,0.17,-0.14,0.07,-0.11,0.11,-0.03,0.05,-0.12],成本值为4.09。计算阶梯瀑布图中所需要的三组数据时，首先要将变化值拆分成两组值，增加值和减少值，通过增加值和减少值归递求解，经过九次计算将辅助值计算完成，将变化值根据正负拆分成两组变化值，并赋给option的series和option的series，阶梯瀑布图就能够正确的显示出来。如b列为增加值、c列为减少值。a列可以通过a、b、c列的值递归求解，公式为a1=a0+b0+c1,经过九次计算即可将辅助值计算完成，如下：[4.09,4.07,4.07,4.1,4.1,4.06,4.06,4.14,4.14,4.07]，并将其赋值给option的series[0]。

然后将变化值根据正负拆分成两组变化值，并赋给option的series[1]和option的series[2]，阶梯瀑布图就能够正确的显示出来。

通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。