El crecimiento mes a mes es un KPI de métrica comercial útil para la comparación mes a mes de ventas, suscripciones, etc. Calcularemos el crecimiento porcentual mensual a través de una consulta SQL, ya que no hay una función PostgreSQL para ello. Aquí se explica cómo calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL.
Cómo calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL
Supongamos que tiene una tabla que contiene ventas mensuales llamada sales_data(month, sale)
postgres=# create table sales_data(month int,sale int);
postgres=# insert into sales_data(month,sale) values(1,2021),
(2,2102),(3,2150),(4,2312),(5,2425);
postgres=# select * from sales_data;
month | sale
-------+------
1 | 2021
2 | 2102
3 | 2150
4 | 2312
5 | 2425
Aquí está la consulta SQL para calcular el crecimiento porcentual mensual de las ventas en PostgreSQL.
postgres=# select month,sum(sale) as current_sale,
lag(sum(sale), 1) over (order by month) as previous_month_sale,
(100 * (sum(sale) - lag(sum(sale), 1) over (order by month)) / lag(sum(sale), 1) over
(order by month)) || '%' as growth
from sales_data
group by 1
order by 1;
month | current_sale | previous_month_sale | growth
-------+--------------+---------------------+--------
1 | 2021 | |
2 | 2102 | 2021 | 4%
3 | 2150 | 2102 | 2%
4 | 2312 | 2150 | 7%
5 | 2425 | 2312 | 4%
En la consulta anterior, usamos la función de ventana LAG para calcular las ventas del mes anterior y la usamos para calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL. LAG le permite buscar la fila que viene antes de la fila actual, en un desplazamiento definido, que es 1 en nuestro caso.
Lectura adicional: Cómo crear una tabla dinámica en PostgreSQL
En la mayoría de los casos, tendrá datos de ventas diarios, en lugar de números mensuales. En este caso, primero lo agregamos a las cifras de ventas mensuales y luego aplicamos la consulta SQL anterior para calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL.
Supongamos que tiene datos de ventas diarios.
postgres=# create sales (order_date date, sale int);
postgres=# insert into sales values('2020-01-01',20),
('2020-01-02',25),('2020-01-03',15),('2020-01-04',30),
('2020-02-05',20),('2020-02-10',20),('2020-02-06',25),
('2020-03-07',15),('2020-03-08',30),('2020-03-09',20);
postgres=# select * from sales;
order_date | sale |
------------+------+
2020-01-01 | 20 |
2020-01-02 | 25 |
2020-01-03 | 15 |
2020-01-04 | 30 |
2020-02-05 | 20 |
2020-02-10 | 20 |
2020-02-06 | 25 |
2020-03-07 | 15 |
2020-03-08 | 30 |
2020-03-09 | 20 |
Aquí está la consulta SQL para calcular la tasa de crecimiento mensual en PostgreSQL
postgres=# select month,sum(sale) as current_sale,
lag(sum(sale), 1) over (order by month) as previous_month_sale,
round((100 * (sum(sale) - lag(sum(sale), 1) over (order by month)) / lag(sum(sale), 1) over
(order by month)),2) || '%' as growth
from (select to_char(order_date,'Mon') as month,
sum(sale) as sale
from sales
group by 1 ) sales_data
group by 1
order by 1;
month | current_sale | previous_month_sale | growth
-------+--------------+---------------------+---------
Feb | 65 | |
Jan | 90 | 65 | 38.46%
Mar | 65 | 90 | -27.78%
En la consulta anterior, agregamos los datos de ventas diarias a valores mensuales (en negrita ) y luego use la consulta anterior.
También puede filtrar sus datos, utilizando una cláusula WHERE, antes de calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL.
postgres=# select month,sum(sale) as current_sale,
lag(sum(sale), 1) over (order by month) as previous_month_sale,
round((100 * (sum(sale) - lag(sum(sale), 1) over (order by month)) / lag(sum(sale), 1) over
(order by month)),2) || '%' as growth
from (select to_char(order_date,'Mon') as month,
sum(sale) as sale
from sales
WHERE condition
group by 1 ) sales_data
group by 1
order by 1;
Después de calcular el crecimiento mes a mes en PostgreSQL, puede usar una herramienta de informes para trazar estos datos en un gráfico de barras o tablero y compartirlos con su equipo. Este es un ejemplo de un gráfico de barras que muestra el porcentaje de crecimiento mes a mes, creado con Ubiq.
Si desea crear gráficos, paneles e informes a partir de la base de datos PostgreSQL, puede probar Ubiq. Ofrecemos una prueba gratuita de 14 días.
