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
Qlik Sense Qlik Sense — это BI-инструмент для визуализации данных и аналитики. Как и множество других инструментов, Qlik Sense позволяет создавать интерактивные дашборды с диаграммами, таблицами и графиками, а также строить гистограммы, линейные графики, карты и т.д. Qlik Sense часто сравнивают, например, с Tableau, и не просто так: с его помощью точно так же можно подключаться к большому количеству самых разных источников данных (реляционные БД, Excel, CSV, веб-страницы, инструменты Apache, Teradata, Salesforce и т.п.). Так же поддерживается и питон с SQL, а еще есть возможность шерить друг с другом дашборды и отчеты. 🟠Но у Qlik Sense есть уникальная черта - это ассоциативная модель. Это движок, который автоматически связывает данные. Условно, если мы подключились к БД и вывели несколько таблиц, то Qlik Sense будет анализировать поля в таблицах и искать совпадающие значения. Найдя одни и те же поля в этих таблицах (например, client_id), Qlik Sense свяжет их в граф связей (грубо говоря, это как автоматически прописанные джоины, которые собирают, насколько это возможно, все таблицы из БД воедино). В рамках этого примера, если мы просто зададим какой-либо client_id, то сможем увидеть всю информацию по нему, которая прямо или косвенна раскидана по разным таблицам в БД. И вдобавок к этому, благодаря функционалу, мы еще сможем не только понять, как связаны данные, но и то, как они НЕ связаны (например, если клиент не покупает определенный товар). Очевидно, что в этом всем есть 2 проблемы: ▶️Нужно учитывать то, что для выявления связей нужны исключительно качественные данные, а именно такие, где все нужные столбцы названы идентично. ▶️И еще нужно учитывать то, что Qlik Sense может построить и лишние, не совсем логичные, связи. Для этого желательно грузить не всю БД целиком, а только нужные таблицы. Но если по какой-либо причине автоматическое построение связей работает некорректно, то можно настроить связи вручную. Это можно делать как и через интерфейс, так и через "Qlik-SQL" перед загрузкой данных. Во втором случае можно поступать по-разному: либо прописать джоины вручную: Sales: LOAD * FROM [ПУТЬ К ИСТОЧНИКУ 1]; Customers: LOAD * FROM [ПУТЬ К ИСТОЧНИКУ 2]; // Соединяем по CustomerID Join (Sales) LOAD CustomerID, CustomerName FROM [ПУТЬ К ИСТОЧНИКУ 2]; либо же создать мэппинг: // Создаём справочник CustomerMap: MAPPING LOAD CustomerID, CustomerName FROM [ПУТЬ К ИСТОЧНИКУ 1]; // Применяем к основной таблице Sales: LOAD OrderID, CustomerID, ApplyMap('CustomerMap', CustomerID, 'Unknown') as CustomerName FROM [ПУТЬ К ИСТОЧНИКУ 2]; (в этом примере для отображения CustomerName напротив CustomerID)
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
20 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