Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Анализ данных: SQL, Python.

Нет оценок
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Нет оценок
582
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Анализ данных: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Технологии
Язык Русский
Ссылка t.me/business_stats

Также рекомендуем

Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Бот

AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.

Описание

Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.

Последние посты

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
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
1,700
Месяц назад
1,709
Средний рост
+0 / день
Обновлено
18 часов назад

Отзывы о канале Data analysis - DA SQL

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход