移動平均またはローリング平均を使用すると、過去7日間などの移動期間の平均を計算できます。時間の経過に伴う移動平均を計算すると、毎日の数値を追跡する場合と比較して、よりスムーズな傾向が得られます。 PostgreSQLで移動平均を計算するためのSQLクエリは次のとおりです。
PostgreSQLで移動平均を計算する方法
PostgreSQLで移動平均を計算する方法は次のとおりです。次の表があるとします
postgres=# create table sales(order_date date,sale int);
postgres=# insert into sales values('2020-04-01',210),
('2020-04-02',125),('2020-04-03',150),('2020-04-04',230),
('2020-04-05',200),('2020-04-10',220),('2020-04-06',25),
('2020-04-07',215),('2020-04-08',300),('2020-04-09',250);
postgres=# select * from sales;
order_date | sale
------------+------
2020-04-01 | 210
2020-04-02 | 125
2020-04-03 | 150
2020-04-04 | 230
2020-04-05 | 200
2020-04-10 | 220
2020-04-06 | 25
2020-04-07 | 215
2020-04-08 | 300
2020-04-09 | 250
ボーナスリード：PostgreSQLでCSVファイルをインポートする方法
過去5日間のPostgreSQLの移動平均を計算するとします。 PostgreSQLでは、ウィンドウ関数を使用して移動平均を計算できます。過去5日間のPostgreSQLの移動平均を計算するためのクエリは次のとおりです。詳細を見ていきます
SELECT a.order_date,a.sale,
AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW)
AS avg_sales
FROM sales a ;
order_date | sale | avg_sales
------------+------+----------------------
2020-04-01 | 210 | 210.00
2020-04-02 | 125 | 167.50
2020-04-03 | 150 | 161.66
2020-04-04 | 230 | 178.75
2020-04-05 | 200 | 183.00
2020-04-06 | 25 | 146.00
2020-04-07 | 215 | 164.00
2020-04-08 | 300 | 194.00
2020-04-09 | 250 | 198.00
2020-04-10 | 220 | 202.00
上記のクエリでは、AVG関数は saleの平均値を計算します 桁。ウィンドウ関数OVERで使用すると、定義された時間ウィンドウの平均のみが計算されます。
PostgreSQLで移動平均を計算するには、最初にORDERBY句を使用して行を時系列で並べ替えます。次に、4つの前の行と現在の行の間の行を使用して、平均を計算するためのウィンドウを定義します。これは、各行について、現在の行と前の4行のみの平均を計算することを意味します。したがって、各行について、過去5日間の値のみが考慮されます。
上記のSQLクエリにWHERE句とROUND関数を追加することで、フィルタを追加して平均値を丸めることもできます。
SELECT a.order_date,a.sale,
round(AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW),2)
AS avg_sales
FROM sales a
WHERE condition; ボーナスリード：PostgreSQLの月ごとの成長を計算する
PostgreSQLで30日間の移動平均を計算する方法
同様に、PostgreSQLで30日間の移動平均を計算する場合は、前の29行と現在の行を考慮して、上記のクエリを変更できます。
SELECT a.order_date,a.sale,
AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_date ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW)
AS avg_sales
FROM sales a ;
PostgreSQLで3か月の移動平均を計算する方法
毎日の売上データがあり、PostgreSQLで3か月の移動平均を計算する場合は、89の前の行と現在の行を考慮して上記のクエリを変更できます。
SELECT a.order_date,a.sale,
AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_date ROWS BETWEEN 89 PRECEDING AND CURRENT ROW)
AS avg_sales
FROM sales a ;
日次データではなく月次データがあり、過去3か月の移動平均を計算したいとします
postgres=# create table monthly_sales(order_month date,sale int);
postgres=# insert into monthly_sales values('2019-12-01',120),
('2020-01-30',250),('2020-02-28',150),('2020-03-31',300),
('2020-04-30',200),('2020-05-31',200),('2020-06-30',250),
('2020-07-31',150),('2020-08-31',300),('2020-09-30',200);
postgres=# select * from monthly_sales;
order_month | sale
-------------+------
2019-12-01 | 120
2020-01-30 | 250
2020-02-28 | 150
2020-03-31 | 300
2020-04-30 | 200
2020-05-31 | 200
2020-06-30 | 250
2020-07-31 | 150
2020-08-31 | 300
2020-09-30 | 200
ボーナスリード：SQLで保持率を計算する方法
上記と同じロジックを使用して、PostgreSQLの移動平均を計算します。まず、行を時系列で並べ替えてから、OVERウィンドウ関数を使用して前の2行の平均を計算します。 および現在の行 。
SELECT a.order_month,a.sale,
round(AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW),2)
AS avg_sales
FROM monthly_sales a ;
order_month | sale | avg_sales
-------------+------+-----------
2019-12-01 | 120 | 120.00
2020-01-30 | 250 | 185.00
2020-02-28 | 150 | 173.33
2020-03-31 | 300 | 233.33
2020-04-30 | 200 | 216.67
2020-05-31 | 200 | 233.33
2020-06-30 | 250 | 216.67
2020-07-31 | 150 | 200.00
2020-08-31 | 300 | 233.33
2020-09-30 | 200 | 216.67
ボーナスリード：PostgreSQLでピボットテーブルを作成する方法
上記のSQLクエリにWHERE句を含めることで、フィルタを追加することもできます。
SELECT a.order_month,a.sale,
round(AVG(a.sale)
OVER(ORDER BY a.order_month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW),2)
AS avg_sales
FROM monthly_sales a
WHERE condition; 上記のクエリをカスタマイズして、要件に応じてPostgreSQLの移動平均を計算できます。
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