Nivel 5 · Media móvil de pedidos a 7 días

Una media móvil suaviza números diarios ruidosos promediando cada día con sus vecinos. Las oscilaciones por día de la semana y los picos aislados se aplanan, y la tendencia se hace visible. Los equipos de operaciones, marketing y producto usan promedios de 7 días constantemente, porque una ventana de 7 días siempre contiene exactamente uno de cada día de la semana.

La cláusula de marco

Un marco de ventana dice exactamente qué filas alrededor de la actual debe ver la función:

AVG(orders) OVER (
  ORDER BY order_day
  ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS orders_7d_avg

6 PRECEDING AND CURRENT ROW son siete filas: hoy y las seis anteriores. Otros marcos que usarás:

marco	significado
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW	total acumulado o promedio acumulado
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING	ventana centrada de 7 filas
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING	toda la partición

Calcula antes de filtrar

Kevin quiere solo diciembre, pero el promedio del 1 de diciembre necesita del 25 al 30 de noviembre. Si filtraras primero la CTE daily a diciembre, la ventana no tendría nada antes del 1 de diciembre, y los primeros seis días serían promedios de 1 a 6 días en lugar de 7. Igual que con LAG, calcula la ventana sobre todos los datos y luego filtra en la consulta externa.

Cuando sí reportes los primeros días de una serie sin datos anteriores, son promedios de menos de siete días. O los descartas, o cuentas las filas del marco (COUNT(*) OVER (same window)) y muestras NULL cuando son menos de 7.

ROWS cuenta filas, no días

6 PRECEDING significa seis filas atrás. Si un día tuvo cero pedidos, no tiene fila en daily, y la ventana llega sin avisar ocho días calendario atrás. Harbor & Pine tiene pedidos todos los días, así que aquí no hay problema. Con datos dispersos (un producto, una ciudad), genera un calendario completo y haz un LEFT JOIN sobre él con COALESCE(orders, 0) antes de aplicar la ventana.

Postgres 11+, DuckDB y MySQL 8 también permiten un marco RANGE con un intervalo, que usa los valores en lugar de las posiciones de fila:

AVG(orders) OVER (
  ORDER BY order_day
  RANGE BETWEEN INTERVAL 6 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW
)

Postgres escribe INTERVAL '6 days'. BigQuery solo permite RANGE sobre números, así que ordenas por UNIX_DATE(order_day) y escribes RANGE BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW. Esto maneja los huecos en las fechas, pero un día faltante sigue sin contar como cero en el promedio: simplemente está ausente. El join con un calendario es la única forma de promediar ceros reales.

Suma móvil vs media móvil

Una suma móvil de 7 días (SUM(orders) OVER (... 6 PRECEDING ...)) responde “pedidos de los últimos 7 días”, la base de métricas como los usuarios activos semanales calculados a diario. El marco es el mismo; solo cambia la función.

Errores comunes

• Escribir RANGE 6 PRECEDING sobre una columna de fecha sin un intervalo, lo que da error o significa algo distinto según el dialecto.
• Usar ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND CURRENT ROW, que son 8 días.
• Filtrar antes de la ventana, como arriba.

En SQL Server

ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW funciona igual. SQL Server no admite un marco RANGE con un intervalo (RANGE BETWEEN INTERVAL 6 DAY PRECEDING ...), así que rellena los días faltantes desde una tabla de calendario y usa ROWS.