Nivel 4 · Crecimiento mes a mes

LAG(x) devuelve el valor de x de la fila anterior en el orden de la ventana. LEAD(x) devuelve el de la fila siguiente. Hacen trivial comparar un periodo con el anterior:

SELECT
  month,
  net_revenue,
  LAG(net_revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_revenue
FROM monthly;

El crecimiento es entonces simple aritmética: (net_revenue - prev_revenue) / prev_revenue * 100.

Filtra después de la ventana, no antes

Esta es la trampa en la petición de Megan. Si la CTE monthly solo contuviera 2025, enero no tendría fila anterior y prev_revenue sería NULL. Las funciones de ventana solo ven las filas que sobreviven al WHERE. Entonces:

1. Construye los ingresos mensuales de todos los meses.
2. Calcula LAG sobre todos ellos.
3. Filtra a 2025 en la consulta externa.

Enero de 2025 se compara entonces correctamente con diciembre de 2024. El mismo principio se aplica a los totales acumulados, las medias móviles y los rankings: filtrar pronto cambia lo que ve la ventana.

Opciones de LAG

LAG(net_revenue, 12) OVER (ORDER BY month)     -- same month last year (year-over-year)
LAG(net_revenue, 1, 0) OVER (ORDER BY month)   -- default 0 instead of NULL
LEAD(net_revenue) OVER (ORDER BY month)        -- next month

LAG(x, 12) para año a año solo funciona si todos los meses están presentes. LAG cuenta filas, no meses calendario: si falta un mes, “12 filas atrás” son 13 meses atrás. Con datos dispersos, haz primero un join con un calendario generado (capítulo 6), o une cada mes con month - INTERVAL 1 YEAR.

Evita el valor por defecto 0 en los cálculos de crecimiento. Dividir entre un cero falso es un error o infinito, y un crecimiento NULL en el primer periodo es la respuesta honesta.

Por grupo

Añade PARTITION BY para comparar dentro de cada grupo, por ejemplo los días desde el pedido anterior de cada cliente:

CAST(order_date AS DATE)
  - LAG(CAST(order_date AS DATE)) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS days_since_prev

Estacionalidad

El crecimiento mes a mes es ruidoso en un negocio estacional. Harbor & Pine vende mucho más en noviembre y diciembre, así que enero siempre parece un desplome junto a diciembre. Por eso los equipos de finanzas suelen preferir el crecimiento año a año del mismo mes, que compara cosas equivalentes.

Porcentaje vs puntos porcentuales

Si la tasa de conversión pasa de 2.0% a 2.5%, eso son +0.5 puntos porcentuales, o +25% de crecimiento relativo. Di cuál de los dos quieres decir en un informe; la gente los confunde constantemente.

Nota de entrevista

“Calcula el crecimiento mes a mes” es una pregunta estándar de entrevista de analista. Las buenas respuestas agregan a meses en una CTE, usan LAG, explican qué pasa con el primer mes y mencionan que LAG cuenta filas, así que los meses faltantes necesitan un calendario.

Errores comunes

• Filtrar a 2025 antes del LAG. Enero se queda entonces sin fila anterior y su crecimiento es NULL. Calcula LAG sobre todos los meses y luego filtra en la consulta externa.
• Dividir entre el mes equivocado. El crecimiento es (net_revenue - prev_revenue) / prev_revenue, no / net_revenue.
• Darle a LAG un valor por defecto de 0. LAG(net_revenue, 1, 0) hace que el primer mes divida entre cero. Deja el valor por defecto en NULL.
• Usar LAG(x, 12) para año a año cuando faltan meses. LAG cuenta filas, no meses calendario, así que un hueco desplaza todas las comparaciones posteriores.

En SQL Server

LAG(net_revenue, 1) OVER (ORDER BY month) es idéntico. Protege la tasa de crecimiento con NULLIF(prev_revenue, 0), que SQL Server también tiene, y recuerda que dividir dos enteros trunca.