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
Ранжирующие функции в SQL Памятка по тому, какие бывают ранжирующие функции: ▶️Row_number() Присваивает уникальный номер каждой строке в результирующем наборе (начиная с 1). Если значения совпадают, номера всё равно будут разными. По сути обычная нумерация строк по порядку (в зависимости от заданных условий): SELECT user_id, name, age, email, row_number() OVER (ORDER BY user_id) AS r FROM users ▶️Rank() Присваивает ранг с пропусками: если значения одинаковые, они получают один ранг, а следующий ранг пропускается. Например, если у нас будут идти user_id = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4], то rank присвоит значения [1, 1, 3, 3, 3, 6, 7] SELECT user_id, name, age, email, rank() OVER (ORDER BY user_id) AS r FROM users ▶️Dense_rank() Присваивает ранг без пропусков: если значения одинаковые, они получают один ранг, но следующий ранг идёт без разрыва. То есть при том же наборе user_id = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4] dense_rank = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4] SELECT user_id, name, age, email, dense_rank() OVER (ORDER BY user_id) AS r FROM users ▶️Ntile(n) Разделяет данные на n примерно равных групп. Каждая группа получает свой повторяющийся ранг. SELECT user_id, name, age, email, ntile(3) OVER (ORDER BY user_id) AS n FROM users ▶️FIRST_VALUE() и LAST_VALUE() Возвращают первое и последнее значение в выборке. Учитывает и применяемую сортировку. И если с first_value всё понятно, то для last_value желательно использовать условие внутри OVER: ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING. Это условие позволит использовать last_value по аналогии с first_value, а именно сначала получить выборку и уже из полученной выборки выбрать первое/последнее значение. SELECT user_id, name, age, email, first_value(user_id) OVER (ORDER BY user_id) AS fv, last_value(user_id) OVER (ORDER BY user_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS lv FROM users ▶️LAG() и LEAD() LAG() возвращает значение из предыдущей строки. LEAD() возвращает значение из следующей строки. Второй аргумент функции - цифра - задается как величина шага: сколько строк нужно пройти вперед/назад, чтобы вернуть значение. SELECT user_id, name, age, email, lag(user_id, 1) OVER (ORDER BY user_id) AS prev, lead(user_id, 1) OVER (ORDER BY user_id) AS next FROM users
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
18 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