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
Клиентская информация в банковском хранилище данных Как правило, значительная часть того, что касается информации о клиентах, собирается в отдельных таблицах. Важные атрибуты клиентских данных, с которыми, как показывает практика, придется работать больше всего: ▶️ID клиента (который хранится в самой клиентской таблице) ▶️и номер договора, по которому этот клиент обслуживается (договору тоже может быть присвоен ID; также самих договоров может быть несколько, и поэтому информация по ним хранится уже в отдельных таблицах, но всё равно относится к клиентской информации). 🟠Про основную логику построения БД можно прочитать в посте про проектирование баз данных. Основной посыл в том, что, с точки зрения хранения информации, есть таблицы клиентские, и есть таблицы, которые тоже хранят клиентскую информацию, но из-за особенностей проектирования реляционных БД, клиентская информация разбросана по всей базе данных. Про основные связи в банковском ЕХД (по типу клиент - договор, договор - продукт и т.п.) я расскажу позднее. Сейчас остановимся на данных, которые с большой вероятностью могут присутствовать ЛИБО в клиентских таблицах, ЛИБО в отдельных, которые имеют связь с клиентскими. Примеры этих данных: ✅ Физические лица ▶️Личные данные: ФИО, дата рождения, гражданство, паспортные данные (серия, номер, дата выдачи), адрес регистрации и проживания, ИНН, СНИЛС. ▶️Контактная информация: номер телефона, адрес электронной почты. ▶️Дополнительные сведения: информация о семейном положении, образовании, месте работы, источниках дохода. ▶️Финансовая информация: данные о счетах, депозитах, кредитах, истории транзакций, кредитной истории, доходах и расходах... ✅Юридические лица ▶️Регистрационные данные: полное и сокращенное наименование, организационно-правовая форма, ИНН, ОГРН, дата регистрации, адрес местонахождения. ▶️Финансовая информация: бухгалтерская отчетность, данные о доходах и расходах, кредитной истории, оборотах по счетам, дебиторской и кредиторской задолженности. ▶️Сведения о руководстве: ФИО и паспортные данные директора, учредителей, бенефициарных владельцев. ▶️Информация о деятельности: коды видов экономической деятельности (ОКВЭД), лицензии, контрагенты, планируемые операции по счетам. ▶️Риск-профиль: данные о присвоенном уровне риска (низкий, средний, высокий) на основе анализа финансовой деятельности и соответствия законодательству. ✅Индивидуальные предприниматели (ИП) ▶️Регистрационные данные: ФИО, ИНН, ОГРНИП, дата регистрации, адрес места ведения деятельности. ▶️Финансовая информация: данные о счетах, оборотах, кредитах, налоговых декларациях... ▶️Сведения о деятельности: коды ОКВЭД, лицензии, контрагенты, планируемые операции. ▶️Риск-профиль: уровень риска, присвоенный на основе анализа финансовой деятельности и соответствия законодательству. ✅Государственные структуры ▶️Регистрационные данные: наименование организации, ИНН, ОГРН, адрес местонахождения. ▶️Финансовая информация: данные о счетах, бюджетных средствах, расходах и доходах. ▶️Сведения о руководстве: ФИО и должности руководителей. ▶️Особый статус: государственные структуры обычно не проходят полную идентификацию, так как их статус известен и подтвержден. 🟠Также могут собираться и дополнительные данные для всех типов клиентов, например: ▶️История операций: данные о всех транзакциях, включая переводы, платежи, открытие и закрытие счетов. ▶️Информация о подозрительных операциях, уровне риска, участии в схемах отмывания денег или финансирования терроризма. 🟠В хранилище данных это всё поступает из следующих источников: ▶️От самих клиентов при открытии счетов или оформлении услуг. ▶️Из государственных реестров (например, ЕГРЮЛ, ЕГРИП). ▶️От других банков и финансовых организаций, например, через Open Banking. ▶️От контролирующих органов, таких как ЦБ РФ, ФНС, Росфинмониторинг.
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
3 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