Rekor Systems Inc (REKR)
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Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 : 94.76 (2023年12月 最新)
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
Rekor Systems Inc应付账款周转天数（Days Payable）的相关内容及计算方法如下：
应付账款周转天数又称平均付现期，用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款，属于公司经营能力分析范畴。
截至2023年12月， Rekor Systems Inc 过去一季度 的 应付账款周转天数 为 94.76。
Rekor Systems Inc应付账款周转天数或其相关指标的历史排名和行业排名结果如下所示：
★ ★ ★ ★ ★
在过去十年内， Rekor Systems Inc的应付账款周转天数
最小值：26.04 中位数：50.88 最大值：199.86
当前值：125.33
★ ★ ★ ★ ★
在软件内的 1097 家公司中
Rekor Systems Inc的应付账款周转天数 排名高于同行业 69.19% 的公司。
当前值：125.33 行业中位数：67.38
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Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 （REKR 应付账款周转天数） 历史数据
Rekor Systems Inc 应付账款周转天数的历史年度，季度/半年度走势如下：
| Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2016-12 | 2017-12 | 2018-12 | 2019-12 | 2020-12 | 2021-12 | 2022-12 | 2023-12 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 应付账款周转天数 | 30.26 | 26.04 | 50.88 | - | - | - | 199.86 | 122.80 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 季度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2021-09 | 2021-12 | 2022-03 | 2022-06 | 2022-09 | 2022-12 | 2023-03 | 2023-06 | 2023-09 | 2023-12 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 应付账款周转天数 | - | - | - | - | 204.30 | 187.35 | 192.82 | 128.17 | 116.87 | 94.76 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 （REKR 应付账款周转天数） 行业比较
在软件基础构架（三级行业）中，Rekor Systems Inc 应付账款周转天数与其他类似公司的比较如下：
* 选自同一行业，市值最接近的公司；x轴代表市值，y轴代表应付账款周转天数数值；点越大，公司市值越大。
Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 （REKR 应付账款周转天数） 分布区间
在软件（二级行业）和科技（一级行业）中，Rekor Systems Inc 应付账款周转天数的分布区间如下：
* x轴代表应付账款周转天数数值，y轴代表落入该应付账款周转天数区间的公司数量；红色柱状图代表Rekor Systems Inc的应付账款周转天数所在的区间。
Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 （REKR 应付账款周转天数） 计算方法
应付账款周转天数又称平均付现期，用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款，属于公司经营能力分析范畴。应付账款周转天数的增加可能表明该公司延迟付款给供应商。
截至2023年12月，Rekor Systems Inc过去一年的应付账款周转天数为：
| 应付账款周转天数 | |||||||||
| = | 平均 年度 应付票据及应付账款 | / | 年度 营业成本 | * | 年度 天数 | ||||
| = | （期初 年度 应付票据及应付账款 | + | 期末 年度 应付票据及应付账款 ） | / | 期数 | / | 年度 营业成本 | * | 年度 天数 |
| = | （5.96 | + | 5.14） | / | 2 | / | 16.50 | * | 365 |
| = | 122.80 |
截至2023年12月，Rekor Systems Inc 过去一季度 的应付账款周转天数为：
| 应付账款周转天数 | |||||||||
| = | 平均 季度 应付票据及应付账款 | / | 季度 营业成本 | * | 季度 天数 | ||||
| = | （期初 季度 应付票据及应付账款 | + | 期末 季度 应付票据及应付账款 ） | / | 期数 | / | 季度 营业成本 | * | 季度 天数 |
| = | （5.62 | + | 5.14） | / | 2 | / | 5.18 | * | 365 / 4 |
| = | 94.76 |
* 除每股数值，比率，百分比，其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。
Rekor Systems Inc 应付账款周转天数 （REKR 应付账款周转天数） 相关词条
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Rekor Systems Inc （REKR） 公司简介
一级行业：科技
二级行业：软件
公司网站：https://www.rekor.ai
公司地址：7172 Columbia Gateway Drive, Suite 400, Columbia, MD, USA, 21046
公司简介：Rekor Systems Inc 是一家总部位于美国的公司。它致力于通过人工智能驱动的决策提供实时道路情报。Rekor 利用可操作的实时车辆识别数据连接商业和政府部门。该公司使用人工智能来分析视频流，并将其转化为人工智能驱动的决策。其机器学习软件可以将大多数 IP 摄像机转变为准确的车辆识别设备，用于帮助保护生命、提高品牌忠诚度以及改善运营和物流。它的地理区域是美国、加拿大和其他地区，其中大部分收入来自美国。
二级行业：软件
公司网站：https://www.rekor.ai
公司地址：7172 Columbia Gateway Drive, Suite 400, Columbia, MD, USA, 21046
公司简介：Rekor Systems Inc 是一家总部位于美国的公司。它致力于通过人工智能驱动的决策提供实时道路情报。Rekor 利用可操作的实时车辆识别数据连接商业和政府部门。该公司使用人工智能来分析视频流，并将其转化为人工智能驱动的决策。其机器学习软件可以将大多数 IP 摄像机转变为准确的车辆识别设备，用于帮助保护生命、提高品牌忠诚度以及改善运营和物流。它的地理区域是美国、加拿大和其他地区，其中大部分收入来自美国。