YoY اور MoM گروتھ فارمولے۔
وقت کی مدت میں فیصد میں اضافے کا حساب لگانے کے لیے، معیاری فیصد تبدیلی کا فارمولہ استعمال کریں۔ سال بہ سال (YoY) اور ماہ بہ مہینہ (MoM) ترقی کے فارمولے ریاضی کے لحاظ سے ایک جیسے ہیں۔ فرق صرف ٹائم فریم ہے جس کی نمائندگی بیس لائن ڈیٹا کے ذریعے کی جاتی ہے۔
مخصوص وقت کے دوران نمو کا حساب کیسے لگائیں۔
مخصوص وقت کے دوران ترقی کا حساب لگانے کے لیے 4 مراحل ہیں:
- پچھلی مدت کی قدر (ابتدائی قدر) کی شناخت کریں۔
- موجودہ مدت کی قدر (فائنل ویلیو) کی شناخت کریں۔
- مطلق میٹرک تغیر تلاش کرنے کے لیے گزشتہ مدت کی قدر کو موجودہ مدت کی قدر سے گھٹائیں۔
- اس تغیر کو پچھلی مدت کی مطلق قدر سے تقسیم کریں، پھر اعشاریہ کو فیصد میں تبدیل کرنے کے لیے 100 سے ضرب دیں۔
مثال: سالانہ ویب سائٹ ٹریفک اور تجزیات کا موازنہ کرنا
ایک ڈیجیٹل اینالیٹکس مینیجر سالانہ رپورٹنگ میٹرکس کا تجزیہ کر رہا ہے۔ پچھلے سال، ویب سائٹ نے Q3 میں 250,000 منفرد وزیٹر بنائے۔ اس سال، ویب سائٹ نے Q3 میں 325,000 منفرد وزیٹر بنائے۔ سال بہ سال (YoY) فیصد اضافہ کا حساب لگانے کے لیے:
| میٹرک | قدر | |
|---|---|---|
| 1 | ابتدائی قدر (گزشتہ سال Q3) | 250,000 |
| 2 | حتمی قدر (اس سال Q3) | 325,000 |
| 3 | مطلق فرق | 325,000 &مائنس; 250,000 = 75,000 |
| 4 | فیصد کا حساب | (75,000 & divide; 250,000) × 100 = 30% |
ویب سائٹ نے تیسری سہ ماہی کے لیے ٹریفک میں 30% سال بہ سال فیصد اضافہ کا تجربہ کیا، جو کہ Q4 کی چھٹیوں کے دوران ہونے والے موسمی ٹریفک کے جھولوں کو بے اثر کر دیتا ہے۔
MoM میٹرکس پر YoY میٹرکس استعمال کرنے کی 4 وجوہات
کارکردگی کے بینچ مارکس کے لیے سال بہ سال (YoY) میٹرکس کو ماہ بہ مہینہ (MoM) میٹرکس استعمال کرنے کی 4 اہم وجوہات ہیں:
- موسمی رجحانات کو بے اثر کرتا ہے: دسمبر سے نومبر (MoM) کا موازنہ چھٹیوں کی خریداری کی وجہ سے مصنوعی طور پر ترقی کو بڑھاتا ہے۔ دسمبر کا پچھلے دسمبر (YoY) سے موازنہ ایک درست بنیاد فراہم کرتا ہے۔
- ہموار قلیل مدتی تغیرات کا تجزیہ: ماہ سے مہینہ کا ڈیٹا بیرونی شور کے لیے انتہائی حساس ہوتا ہے، جیسے کہ ایک مختصر مارکیٹنگ مہم یا پلیٹ فارم کی مختصر بندش۔ YoY ڈیٹا ان بے ضابطگیوں کو ہموار کرتا ہے۔
- موسمی سہ ماہیوں کے ساتھ موافقت: سائنسی رپورٹنگ 30 دن کے چکر لگانے کے بجائے موسمی سہ ماہیوں پر طویل مدتی ڈیٹا ٹریکنگ پر انحصار کرتی ہے۔
- اعداد و شمار کی اہمیت کو بہتر بناتا ہے: 12 مہینوں میں جمع ہونے والے بڑے ڈیٹاسیٹس اعداد و شمار کے 30 دنوں کے مقابلے میں حقیقی کاروبار کی توسیع کی پیمائش کرتے وقت زیادہ شماریاتی اہمیت فراہم کرتے ہیں۔
یہ کون اور کیوں استعمال کرتا ہے؟
- موسمیات کے ماہرین: سائنس دان یہ ثابت کرنے کے لیے YoY میٹرکس پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں کہ اوسط عالمی درجہ حرارت صرف موسمی لہر پر سوار ہونے کے بجائے بنیادی طور پر بڑھ رہا ہے۔
- حیاتیات: محققین آبادی کی صحیح تعریف کی نشاندہی کرنے کے لیے اوسط بیکٹیریا کالونی سائز کا موازنہ کرتے ہیں، ہر موسم سرما میں ہونے والی نمو میں متوقع کمی کو فلٹر کرتے ہیں۔
- فلکیات دان: آسمانی اجسام کا سراغ لگانے والے سائنس دان جنونی انداز میں MoM میٹرکس کا استعمال کرتے ہیں تاکہ YoY میٹرکس پر مستحکم ہونے سے پہلے تیز مداری توسیع کو ثابت کریں۔
عام غلطیاں اور نقصانات
- موسم کو نظر انداز کرنا: سب سے خطرناک غلطی MoM کیلکولیشن کا استعمال کرنا ہے (مثلاً جنوری سے دسمبر کا موازنہ) ایک "آبادی میں بڑے پیمانے پر کمی" کی اطلاع دینے کے لیے، جب حقیقت میں، ہر ایکو سسٹم موسم سرما کے بعد کی کمی دیکھتا ہے۔ آپ کو یہ دیکھنے کے لیے YoY استعمال کرنا چاہیے کہ آیا جنوری میں گزشتہ جنوری کے مقابلے میں واقعی اضافہ ہوا ہے۔
- غیر مماثل دن: روزانہ اوسط کو معمول بنائے بغیر 31 دن کے مہینے (جیسے اگست) کا 28 دن کے مہینے (جیسے فروری) سے موازنہ کرنے سے آپ کی MoM شرح نمو من مانی طور پر نیچے کی طرف جائے گی۔
قریب سے متعلقہ موضوعات
چاہے آپ مطلق اختلافات کا تجزیہ کر رہے ہوں، ہندسی نمو کا حساب لگا رہے ہوں، یا بیس لائن میٹرکس کو ٹریک کر رہے ہوں، ہمارے خصوصی کیلکولیٹروں کا مجموعہ فیصد اضافے کی مساوات کے بنیادی ریاضی کا اشتراک کرتا ہے۔ ذیل میں ہمارے متعلقہ ٹولز کو دریافت کریں: