Data Analytics
Perfect channel to learn Data Analytics Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more For Promotions: @coderfun @love_data
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Analytics
تُعد قناة Data Analytics (@sqlspecialist) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 109 661 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 126 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 339 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 109 661 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 529، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 20، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.83%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.72% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 097 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 784 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل row, sql, analytic, analyst, visualization.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Perfect channel to learn Data Analytics
Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more
For Promotions: @coderfun @love_data”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
WITH ranked_salary AS (
SELECT *,
DENSE_RANK() OVER (
PARTITION BY department_id
ORDER BY salary DESC
) AS rnk
FROM employees
)
SELECT department_id, employee_id, salary
FROM ranked_salary
WHERE rnk = 2;
📌 Question 12: Identify Users Who Purchased on Their First Visit
Tables: visits (user_id, visit_date) | orders (user_id, order_date)
WITH first_visit AS (
SELECT user_id,
MIN(visit_date) AS first_visit_date
FROM visits
GROUP BY user_id
)
SELECT DISTINCT f.user_id
FROM first_visit f
JOIN orders o
ON f.user_id = o.user_id
AND f.first_visit_date = o.order_date;
📌 Question 13: Find Products Never Sold
Tables: products (product_id, product_name) | sales (product_id)
SELECT p.product_id, p.product_name
FROM products p
LEFT JOIN sales s
ON p.product_id = s.product_id
WHERE s.product_id IS NULL;
📌 Question 14: Calculate Month-over-Month Revenue Growth
Table: orders (order_date, revenue)
WITH monthly_revenue AS (
SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
SUM(revenue) AS total_revenue
FROM orders
GROUP BY 1
)
SELECT month,
total_revenue,
LAG(total_revenue) OVER (ORDER BY month) AS previous_month,
ROUND(
100.0 *
(total_revenue - LAG(total_revenue) OVER (ORDER BY month))
/
LAG(total_revenue) OVER (ORDER BY month),
2
) AS growth_pct
FROM monthly_revenue;
📌 Question 15: Find Employees Earning More Than Department Average
Table: employees (employee_id, department_id, salary)
SELECT employee_id, department_id, salary
FROM (
SELECT *,
AVG(salary) OVER (
PARTITION BY department_id
) AS dept_avg
FROM employees
) t
WHERE salary > dept_avg;
📌 Question 16: Find Longest Consecutive Login Streak
Table: logins (user_id, login_date)
WITH cte AS (
SELECT user_id,
login_date,
login_date -
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY login_date
) * INTERVAL '1 day' AS grp
FROM logins
)
SELECT user_id, COUNT(*) AS streak_days
FROM cte
GROUP BY user_id, grp
ORDER BY streak_days DESC;
📌 Question 17: Find Peak Sales Day of Every Month
Table: sales (sale_date, amount)
WITH daily_sales AS (
SELECT DATE(sale_date) AS sale_day,
SUM(amount) AS revenue
FROM sales
GROUP BY DATE(sale_date)
)
SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY DATE_TRUNC('month', sale_day)
ORDER BY revenue DESC
) rn
FROM daily_sales
) t
WHERE rn = 1;
📌 Question 18: Find Customers Who Ordered Every Month
Table: orders (customer_id, order_date)
WITH customer_months AS (
SELECT customer_id,
COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('month', order_date)) AS months_active
FROM orders
GROUP BY customer_id
),
total_months AS (
SELECT COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('month', order_date)) AS total_months
FROM orders
)
SELECT customer_id
FROM customer_months c
CROSS JOIN total_months t
WHERE c.months_active = t.total_months;
📌 Question 19: Find Top Selling Product Category
Tables: products (product_id, category) | sales (product_id, quantity)
SELECT category, SUM(quantity) AS total_sold
FROM sales s
JOIN products p ON s.product_id = p.product_id
GROUP BY category
ORDER BY total_sold DESC
LIMIT 1;
📌 Question 20: Calculate Median Salary
Table: employees (employee_id, salary)
SELECT PERCENTILE_CONT(0.5)
WITHIN GROUP (ORDER BY salary)
AS median_salary
FROM employees;
💡 Double Tap ❤️ For More
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
