Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Таблицы фактов без фактов Если вспомнить классические схемы БД, такие как звезда или снежинка, то мы обнаружим, что центральная таблица - таблица фактов - обычно содержит ключи и числовые метрики, которые отображают факт произошедшего события (например, сколько товаров было продано). Но встречаются ситуации, когда у события нет численных метрик. Например, когда нужно отразить, посетил ли человек мероприятие или нет; была ли активна подписка или нет; было ли отправлено письмо и т.п. 🟠Для этих случаев используются таблицы фактов без фактов (Factless Fact Table). И выглядят они следующим образом. 1️⃣Если нам нужно зафиксировать сам факт наступления события (например, отправку письма), то используется такая структура: CREATE TABLE fact_email_sends ( date_id INT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, campaign_id INT NOT NULL, channel_id INT NOT NULL) Таблица содержит информацию о том, когда и кому было отправлено письмо, а также частью какой рекламной кампании это письмо является и в каком виде оно было отправлено. Важно понимать, что все поля в этой таблице - это внешние ключи, которые ведут к другим таблицам-измерениям. Никаких других метрик (особенно числовых) тут нет. 2️⃣Есть и другой тип таблиц фактов без фактов - это таблицы покрытия и состояний. Они предназначены для того, чтобы оценивать статус объекта на какой-то момент времени (в отличие от фиксации события как в прошлом примере). Имеют такую структуру: CREATE TABLE subscription ( date_id INT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, sub_id INT NOT NULL, device_id INT NOT NULL) Таблица показывает, какая подписка с какого устройства была активна у пользователя на момент времени. Точно так же, как и в предыдущем случае, таблица содержит только ключи. 3️⃣Выделяют еще таблицы отрицательных фактов. Они наоборот показывают те события, которые НЕ произошли. И обычно это не отдельная таблица, а результат джоинов многих других factless таблиц, который может как и вычисляться по мере необходимости, так и храниться в виде витрин. Например, если цель - отразить тех, кто НЕ пришел на мероприятие, то для этого берется таблица регистраций (кто записался), к которой присоединяется таблица событий (кто пришел). И из получившегося результата выбираются id со значением NULL.
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
11 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login