派生指标统计是统计每月最后一天的数据，统计周期是最近一天（这个派生指标用的原子指标是从月调度的事实表

在您的场景中，您希望统计每月最后一天的数据，并基于此派生指标计算去年1到12月的平均值。根据参考资料中的信息，派生指标是由原子指标、时间周期、修饰词构成的，用于反映特定业务状况。针对您的需求，这里是如何操作的步骤和注意事项：

问题背景

• 您需要对一个特定派生指标（基于每月最后一天数据）进行年度平均值的计算，该派生指标基于的原子指标源自月调度的事实表。

步骤与方法

1. 创建或确认原子指标：

   • 确保您的原子指标已经定义并正确反映了业务过程及度量逻辑，比如从月调度事实表中提取的销售金额等。

2. 定义派生指标：

   • 首先，创建一个派生指标，使用“最近一天”作为时间周期，并确保选择的原子指标是按月汇总的最后一个自然日的数据。
   • 添加必要的修饰词以限定业务范围，如果适用的话。

3. 计算去年各月平均值：

   • 直接选用自然年统计周期可能不直接满足需求，因为派生指标本身定义为“最近一天”。为了获取去年每个月的指标值，理论上您需要逐一设定时间周期为每个月的最后一天，覆盖整个去年的时间范围（即1月至12月）。
   • 对于每个月份，设置派生指标的时间周期为具体的日期，如“2022年1月31日”，然后收集这12个点的数据。

4. 计算平均值：

   • 收集完去年每个月的数据后，您可以直接在外部数据分析工具或通过编写SQL查询来计算这些派生指标值的平均值，而不是直接在派生指标设计阶段使用AVG()函数求平均，因为派生指标系统通常不支持跨多个月份的聚合运算。

注意事项与建议

• 时间粒度调整：由于派生指标直接定义为“最近一天”，它不直接支持跨月或跨年的聚合计算。因此，计算去年全年平均值的操作需在派生指标生成具体数据后手动汇总处理。
• 数据处理灵活性：考虑使用DataWorks或其他ETL工具，灵活地处理和汇总这些数据，以便更高效地完成跨期平均值的计算任务。
• 资源优化：如果此类统计需求频繁，可以考虑建立定期任务自动抓取每月末数据，并存储为新的指标或维度，便于后续快速聚合分析。

综上所述，虽然直接在派生指标配置中使用AVG()函数计算去年1至12月的平均值不可行，但通过分步操作和适当的工具辅助，您可以实现这一统计需求。