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 109 708 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 117 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 334 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 109 708 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 596، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 55، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.69%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.78% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 948 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 853 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 26 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
SELECT e1.employee_id AS Employee, e1.name AS Employee_Name, e2.employee_id AS Manager, e2.name AS Manager_Name FROM employees e1 JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.employee_id;
Explanation:
e1 represents employees.
e2 represents managers.
The join condition e1.manager_id = e2.employee_id matches employees to their managers.
Top 20 SQL Interview Questions
Like this post if you want me to continue this SQL Interview Series♥️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)SELECT e1.employee_id AS Employee, e1.name AS Employee_Name, e2.employee_id AS Manager, e2.name AS Manager_Name FROM employees e1 JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.employee_id;
Explanation:
e1 represents employees.
e2 represents managers.
The join condition e1.manager_id = e2.employee_id matches employees to their managers.
Top 20 SQL Interview Questions
Like this post if you want me to continue this SQL Interview Series♥️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)SELECT employee_id, salary, SUM(salary) OVER (ORDER BY employee_id) AS running_total FROM employees;
Explanation:
SUM(salary) OVER (ORDER BY employee_id) calculates a cumulative sum.
The ORDER BY employee_id ensures the total is calculated sequentially.
Running Total Partitioned by a Category
To calculate the running total within groups (e.g., per department): 👇
SELECT department_id, employee_id, salary, SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_id) AS running_total FROM employees;
Top 20 SQL Interview Questions
Like this post if you want me to continue this SQL Interview Series♥️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)SELECT employee_id, department_id FROM employees UNION SELECT employee_id, department_id FROM managers;
2️⃣ UNION ALL (Keeps Duplicates)
Combines result sets without removing duplicates.
Faster than UNION because it doesn’t perform duplicate elimination.
SELECT employee_id, department_id FROM employees UNION ALL SELECT employee_id, department_id FROM managers;
Key Differences:
UNION removes duplicates, which may cause performance overhead.
UNION ALL keeps all records, making it more efficient.
Top 20 SQL Interview Questions
Like this post if you want me to continue this SQL Interview Series♥️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)SELECT * FROM employees WHERE salary IS NULL;
This retrieves all employees where the salary is missing.
Find Missing Values in Multiple Columns
SELECT * FROM employees WHERE salary IS NULL OR department_id IS NULL;
This checks for NULL values in both the salary and department_id columns.
Count Missing Values in Each Column
SELECT COUNT(*) AS total_rows, COUNT(salary) AS non_null_salaries, COUNT(department_id) AS non_null_departments FROM employees;
Since COUNT(column_name) ignores NULL values, subtracting it from COUNT(*) gives the number of missing values.
Top 20 SQL Interview Questions
Like this post if you want me to continue this SQL Interview Series♥️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
