場所別の売上の週次移動平均を計算するには:
* クエリは、store_id でグループ化する必要があります (計算を各ストアごとに分割します)。
* ORDER BY 日付により、売上が時系列で評価されます。
* ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW は、7 行のローリング ウィンドウを指定します (各行が日次データを表す場合は 1 週間)。
* AVG(total_sales) は、定義されたローリング ウィンドウ全体の平均売上を計算します。
選択されたクエリは次の要件を満たしています:
PARTITION BY store_id は、計算を各店舗ごとにグループ化します。

ORDER BY date は、ローリング平均に合わせて行を正しく順序付けます。

前の 6 行と現在の 6 行の間の行は、7 日間の移動平均を保証します。

Google ドキュメントからの抜粋:「BigQuery の分析関数」(https://cloud.google.com)
/bigquery/docs/reference/standard-sql/analytic-function-concepts):"時間列の ORDER BY を指定した ROWS BETWEEN n PRECEDING AND CURRENT ROW を使用して、store_id などのグループ化キーでパーティション化された 7 日間のウィンドウなどの固定行数の移動平均を計算します。"