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
Продуктовая информация в банковском хранилище данных Продолжение экскурса по банковским данным. По сравнению с клиентскими данными, данные по продуктам хранятся немного иначе. Так как продуктов в банке куда меньше по сравнению с клиентами (всего около нескольких сотен), а также новые продукты появляются намного реже, чем новые клиенты, то информация по продуктам хранится в таблицах-справочниках - таких полу-динамических таблицах, где просто содержится описание продукта с привязкой к product_id. Это делает продукты проще по структуре, так как у продуктов есть только один атрибут, который часто мелькает в хранилище данных в самых разных таблицах - продуктовый ID (по которому уже за дополнительной расшифровкой идут в справочник). 🟠Есть 2 наиболее важные вещи, на которые надо обращать внимание при работе с продуктами - это продуктовые связи и продуктовая специфика. ✅Продуктовые связи. В банках продукты связаны следующим образом (наиболее часто используемые связи): ▶️Клиент-продукт ▶️Счёт-продукт ▶️Договор-продукт ▶️Точка продаж-продукт Говоря в контексте Data Vault (а именно эта схема будет в банке), основную архитектуру продуктовых данных можно представить так: ▶️Продуктовый хаб (техническая информация, включающая product_id) ▶️Вышеупомянутые связи, упакованные в link-таблицы (1 или несколько, зависит от инженера) ▶️И сателлит, описывающий бизнес сущности продуктов (он же справочник) ✅Продуктовая специфика. Здесь же крайне важно понимать бизнесовый контекст того, как работает какой продукт. Например, мы хотим добыть какую-нибудь финансовую информацию по депозиту клиента-физ лица. Что мы знаем о депозите? У депозита есть ставка - идем в таблицу с договорами и смотрим на ставку. У депозита есть процентный расход со стороны банка и процентный доход со стороны клиента - идем в таблицу с проводками и смотрим на счета и размер расхода-дохода. У депозита есть остаток - идем в таблицу со счетами и смотрим на остаток. Так что при работе с продуктами рекомендую детально ознакомиться как и со структурой конкретно вашего банковского хранилища, так и с экономическим принципом работы того или иного продукта.
Data analysis - DA SQL
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
1,700
Месяц назад
1,709
Средний рост
+0 / день
Обновлено
22 часа 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