快速计算客户每年第一次回款日期：5年的数据，数据量大概10万条，客户3000多家，每年的第一次怎么快速取数？

对于这个问题，可以采用数据库查询的方式进行快速计算。具体步骤如下：

1. 将客户回款记录导入数据库，建立回款记录表。

2. 编写SQL查询语句，按照客户ID和回款时间进行分组，筛选出每个客户每年的第一笔回款记录。示例如下：

SELECT customer_id, MIN(pay_time) as first_pay_time
FROM payment_record
GROUP BY customer_id, YEAR(pay_time)

3. 将查询结果导出，可以得到每个客户每年的第一次回款日期。

由于数据量较大，可以采用索引等优化方式来提高查询效率。另外，如果需要频繁查询每年的第一次回款日期，可以将查询结果存储到缓存中，提高查询速度。

相关问题

我们2022年销售订单8000万，产值5000万，回款6000万，应收款6000万，2023年需要增长15%以上，根据这些数据生成专题汇报

根据您提供的数据，我们公司在2022年实现了销售订单8000万，产值5000万，回款6000万，应收款6000万。您希望在2023年实现15%以上的增长。在此基础上，我们可以进一步分析以下内容:
1. 产值与销售订单的比例关系，了解公司产能利用率情况。
2. 回款与应收款的差异，了解公司账款收回情况。
3. 制定目标增长策略，通过提高销售订单、提高产值、提高回款等方式来实现目标。
4. 对比竞争对手的业绩，掌握市场变化，结合公司优势进行分析。

据此，我们可以制作出一份专题汇报，帮助公司领导了解公司业绩和发展趋势，并制定相应的策略。

请用JS把以上Excel数据的省份和城市拆分开，增加未回款比例列

假设Excel数据已经以JSON格式存储在变量data中，我们可以使用JS的字符串处理函数和数组方法将省份和城市拆分开，并增加未回款比例列。

1. 首先，我们需要将省份和城市拆分开。这可以通过使用字符串的split()方法来实现。我们可以使用省份和城市之间的空格作为分隔符，将每一行的省份和城市拆分为一个数组。代码如下：

data.forEach(function(row) {
  var location = row.Location.split(' ');
  row.Province = location[0];
  row.City = location[1];
});

2. 接下来，我们需要计算未回款比例。我们可以使用以下公式来计算未回款比例：

未回款比例 = 未回款金额 / (未回款金额 + 已回款金额)

我们可以使用JS的数组方法forEach()来遍历每一行数据，并计算未回款比例。代码如下：

data.forEach(function(row) {
  var unpaidRatio = row.Unpaid / (row.Unpaid + row.Paid);
  row.UnpaidRatio = (unpaidRatio * 100).toFixed(2) + '%';
});

在上述代码中，我们将未回款比例乘以100，并使用toFixed()方法保留两位小数，并将结果存储在一个新的列UnpaidRatio中。

完整代码如下：

data.forEach(function(row) {
  var location = row.Location.split(' ');
  row.Province = location[0];
  row.City = location[1];

  var unpaidRatio = row.Unpaid / (row.Unpaid + row.Paid);
  row.UnpaidRatio = (unpaidRatio * 100).toFixed(2) + '%';
});

在上述代码执行后，原始数据会被修改，增加了Province、City和UnpaidRatio三列。