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云从科技 应付账款周转天数 : 137.70 (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。
云从科技应付账款周转天数（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， 云从科技 过去一季度 的 应付账款周转天数 为 137.70。
云从科技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， 云从科技的应付账款周转天数
最小值：95.62 中位数：209.25 最大值：479.8
当前值：267.93
★ ★ ★ ★ ★
在软件内的 1092 家公司中
云从科技的应付账款周转天数 排名高于同行业 86.08% 的公司。
当前值：267.93 行业中位数：66.845
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云从科技 应付账款周转天数 （688327 应付账款周转天数） 历史数据
云从科技 应付账款周转天数的历史年度，季度/半年度走势如下：
| 云从科技 应付账款周转天数 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2017-12 | 2018-12 | 2019-12 | 2020-12 | 2021-12 | 2022-12 | 2023-12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 应付账款周转天数 | 479.80 | 95.62 | 114.31 | 209.25 | 182.34 | 278.58 | 279.19 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 云从科技 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 | - | 172.84 | 218.09 | 179.19 | 426.13 | 347.09 | 1416.51 | 321.11 | 343.41 | 137.70 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* 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。
云从科技 应付账款周转天数 （688327 应付账款周转天数） 行业比较
在软件基础构架（三级行业）中，云从科技 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。
云从科技 应付账款周转天数 （688327 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，云从科技 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；红色柱状图代表云从科技的应付账款周转天数所在的区间。
云从科技 应付账款周转天数 （688327 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，云从科技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 |
| = | （188.37 | + | 270.97） | / | 2 | / | 300 | * | 365 |
| = | 279.19 |
截至2023年12月，云从科技 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 |
| = | （237.79 | + | 270.97） | / | 2 | / | 169 | * | 365 / 4 |
| = | 137.70 |
* 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。
云从科技 应付账款周转天数 （688327 应付账款周转天数） 相关词条
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云从科技 （688327） 公司简介
一级行业：科技
二级行业：软件
公司网站：www.cloudwalk.com
公司地址：上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司简介：公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平，其中：跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军；3D人脸重建、OCR、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录；深度学习、视觉识别等领域论文在国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。
二级行业：软件
公司网站：www.cloudwalk.com
公司地址：上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司简介：公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平，其中：跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军；3D人脸重建、OCR、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录；深度学习、视觉识别等领域论文在国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。