Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos: SQL, Python.

Sin valoraciones
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Sin valoraciones
582
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Análisis de datos: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Tecnología
Язык Español
Ссылка t.me/business_stats

También te recomendamos

Kekaton AI  Voz en off y clon de voz
Kekaton AI Voz en off y clon de voz
Bot

bot de IA para clonar texto a voz y voz en Telegram. Cree audio utilizando la red neuronal de forma rápida y fácil.

Descripción

Acerca del análisis de datos: bases de datos, SQL, Python y más para analistas.

Últimas publicaciones

Análisis de datos - DA SQL
Análisis de datos - 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
Análisis de datos - DA SQL
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
1,700
Hace un mes
1,709
Crecimiento medio
+0 / día
Actualizado
hace 17 horas

Reseñas de canal Análisis de datos - DA SQL

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar