价值大师评分 :
0
/100
1月
3月
6月
今年
1年
3年
5年
10年
15年
全部
3年:0%
网侦系统 应收账款周转天数 : 78.29 (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。
网侦系统应收账款周转天数（Days Sales Outstanding）的相关内容及计算方法如下：
应收账款周转天数是指企业从销售商品，取得收款权到真正收回款项，转化为现金所需的时间，属于公司经营能力分析的范畴。
截至2023年12月， 网侦系统 过去一季度 的 应收账款周转天数 为 78.29。
网侦系统应收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， 网侦系统的应收账款周转天数
最小值：57.42 中位数：79.43 最大值：93.92
当前值：73.71
★ ★ ★ ★ ★
在软件内的 1153 家公司中
网侦系统的应收账款周转天数 排名低于同行业 55.68% 的公司。
当前值：73.71 行业中位数：66.46
点击上方“历史数据”快速查看网侦系统 应收账款周转天数的历史走势；
点击上方“解释说明”快速查看关于网侦系统 应收账款周转天数的详细说明;
点击上方“相关词条”快速查看与应收账款周转天数相关的其他指标。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 历史数据
网侦系统 应收账款周转天数的历史年度，季度/半年度走势如下：
| 网侦系统 应收账款周转天数 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2014-03 | 2015-03 | 2016-03 | 2017-03 | 2018-03 | 2019-03 | 2020-03 | 2021-03 | 2022-03 | 2023-03 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 应收账款周转天数 | 61.85 | 57.42 | 62.93 | 85.05 | 93.92 | 90.01 | 91.85 | 90.28 | 73.80 | 58.29 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 网侦系统 应收账款周转天数 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 应收账款周转天数 | 66.55 | 69.04 | 91.18 | 57.06 | 50.41 | 60.08 | 78.86 | 54.49 | 60.48 | 78.29 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* 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。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 行业比较
在软件基础构架（三级行业）中，网侦系统 应收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轴代表应收账款周转天数数值；点越大，公司市值越大。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 分布区间
在软件（二级行业）和科技（一级行业）中，网侦系统 应收账款周转天数的分布区间如下：
* x轴代表应收账款周转天数数值，y轴代表落入该应收账款周转天数区间的公司数量；红色柱状图代表网侦系统的应收账款周转天数所在的区间。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 计算方法
应收账款周转天数是指企业从销售商品，取得收款权到真正收回款项，转化为现金所需的时间，属于公司经营能力分析的范畴。应收账款周转天数短一般说明公司流动性好，偿债能力及现金周转能力强。
截至2023年3月，网侦系统过去一年的应收账款周转天数为：
| 应收账款周转天数 | |||||||||
| = | 平均 年度 应收账款 | / | 年度 营业收入 | * | 年度 天数 | ||||
| = | （期初 年度 应收账款 | + | 期末 年度 应收账款 ） | / | 期数 | / | 年度 营业收入 | * | 年度 天数 |
| = | （148.25 | + | 143.85） | / | 2 | / | 915 | * | 365 |
| = | 58.29 |
截至2023年12月，网侦系统 过去一季度 的应收账款周转天数为：
| 应收账款周转天数 | |||||||||
| = | 平均 季度 应收账款 | / | 季度 营业收入 | * | 季度 天数 | ||||
| = | （期初 季度 应收账款 | + | 期末 季度 应收账款 ） | / | 期数 | / | 季度 营业收入 | * | 季度 天数 |
| = | （152.60 | + | 221.57） | / | 2 | / | 218 | * | 365 / 4 |
| = | 78.29 |
* 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。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 解释说明
对于零售商而言，当我们在比较应收账款周转天数时，比较前几年同期的数值尤为重要。
网侦系统 应收账款周转天数 （NTCT 应收账款周转天数） 相关词条
感谢查看价值大师中文站为您提供的网侦系统应收账款周转天数的详细介绍，请点击以下链接查看与网侦系统应收账款周转天数相关的其他词条：
网侦系统 （NTCT） 公司简介
一级行业：科技
二级行业：软件
公司网站：http://www.netscout.com
公司地址：310 Littleton Road, Westford, MA, USA, 01886-4105
公司简介：NetScout Systems Inc 是一家为企业和政府网络提供服务保障和网络安全解决方案的提供商。它的解决方案基于专有的自适应服务智能技术，该技术可帮助客户监控和识别性能问题，并深入了解基于网络的安全威胁。这些解决方案还提供实时和历史信息，从而为恢复服务和了解用户体验质量提供洞察力。该公司的收入主要来自销售网络管理工具和安全解决方案。该公司在美洲、欧洲、中东、印度、非洲和亚太地区创造收入。
二级行业：软件
公司网站：http://www.netscout.com
公司地址：310 Littleton Road, Westford, MA, USA, 01886-4105
公司简介：NetScout Systems Inc 是一家为企业和政府网络提供服务保障和网络安全解决方案的提供商。它的解决方案基于专有的自适应服务智能技术，该技术可帮助客户监控和识别性能问题，并深入了解基于网络的安全威胁。这些解决方案还提供实时和历史信息，从而为恢复服务和了解用户体验质量提供洞察力。该公司的收入主要来自销售网络管理工具和安全解决方案。该公司在美洲、欧洲、中东、印度、非洲和亚太地区创造收入。