Question

我会收到一份包含付款日期的未提交支票的月度清单。那些在第1个月达到一定年龄的人（比如说，到目前为止的90天）被认为是过期并计为 X（1）。

＆gt; 60天年龄 Y（1）接近逾期，并且会在第2个月的声明中显示为 X（2），如果没有存入的话。

有些支票很旧并且在系统中存放了很长时间（超过1000天），因此出现在每个 X 月结单中，而在 X中的某些支票份额（ n）和 Y（n）将从下个月的 X（n + 1）消失。

根据实际历史数据，下个月预测的最佳逻辑是什么？最重要的是 X ，但 Y 也欢迎。它应该是预测，因为到目前为止还有没有下个月的数据。

如果相关，数据在SQL中，但我需要了解最多的逻辑，然后我可以生成代码。

Answer 1

下面的逻辑可以获得当前时间段内的支票数，逾期百分比，接近逾期百分比和所有其他支票百分比。下一步是创建一个查询，这个查询会执行3个月或12个月（或者您想用多少个月来获取投影）。然后，您趋向于检查总数，并趋势显示每个子类别的百分比。您可以使用它来预测未来的金额。

SELECT
    Count(*) AS Number of Checks,
    (SUM(CASE WHEN s.ageofcheck >= 90 THEN 1 ELSE 0 END))/Count(*) AS Number of Checks AS Percent Overdue Checks,
    (SUM(CASE WHEN s.ageofcheck >= 60 AND s.ageofcheck < 90 THEN 1 ELSE 0 END))/Count(*) AS Number of Checks AS Percent Near Overdue Checks,
    (SUM(CASE WHEN s.ageofcheck < 60 THEN 1 ELSE 0 END))/Count(*) AS Number of Checks AS Percent All Other Checks   
FROM
    (
    SELECT
        c.checknumber,
        DATEDIFF(dd,GETDATE(),c.checkdate) AS ageofcheck
    FROM
        checks_table AS c
    ) AS s

根据月度数据预测

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