Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
LEFT JOIN
Open in Telegram
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel LEFT JOIN
Channel LEFT JOIN (@leftjoin) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 43 006 subscribers, ranking 3 114 in the Technologies & Applications category and 14 787 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 006 subscribers.
According to the latest data from 01 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -713 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.81% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 577 views. Within the first day, a publication typically gains 5 080 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 02 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
43 006
Subscribers
-1624 hours
-1227 days
-71330 days
Posts Archive
43 001
И немножко околокликхаусных новостей:
▪ Altinity рассказывает об использовании Superset на Clickhouse (погдлядел в @superset_ru). Материал в нескольких частях.
▪ Создан профайл для работы с Clickhouse через dbt, ссылка на github (сам нашел).
Еще не тестировали, но очень интересно.
43 001
Анализа данных с помощью SQL
Достаточно прикольный и полезный гайд по использованию SQL для анализа данных вместо Pandas.
Автор делится рядом любоптных идей: train/test split, линейная регрессия (оказывается, есть по умолчанию в PostgreSQL) и много других полезностей, собранных в одном месте, рекомендую!
Кстати, Mode когда-то тоже предлагали несколько изощренный способ построения регрессии с помощью SQL.
#link
43 001
Любопытное аналитическое исследование о том, как поменялась предвзятость судей к гостевым командам в виду отсутствия зрителей на стадионе с момента начала COVID.
#link
43 001
Продолжаем цикл материалов про работу с веб-фреймворком Dash. Ранее мы рассказывали про развертывание дашбордов на AWS Elastic Beanstalk. Если у вас уже есть виртуальная машина на Amazon EC2, то дашборд можно развернуть как веб-приложение на вашем инстансе. О том, как это сделать, читайте в новом материале на нашем сайте:
https://leftjoin.ru/all/deploy-dashboard-ec2/
43 001
Думал, как это увязать с аналитикой и понял, что, наверное, никак, но и не поделиться не могу 🙂 Если кто-то вдруг заскучал по старому плееру Winamp, поддержка которого прекращена, поностальгируйте и скрасьте свой день с веб-версией Winamp ⚡️⚡️⚡️
43 001
Fivetran прислали письмо, в котором рассказывают про свою конференцию Modern Data Stack на ЕMEA, которая состоится 25го мая.
43 001
Для работы с SQL-кодом и подключением к разным базам данных я достаточно давно использую DBeaver, это довольно удобный инструмент для работы с большим количеством разнообразных БД, у которого есть Community версия (читай, бесплатная).
И вот наткнулся на CloudBeaver (от создателей, разумеется), который умеет все то же самое через браузер.
43 001
Лучшие практики использования SQL по версии Metabase.
Некоторые советы действительно ценные. Из того, что реально встречалось на практике особенно выделил бы один, так как в свое время удалось существенно оптимизировать время выполнения запроса:
Prefer EXISTS to IN
If you just need to verify the existence of a value in a table, prefer EXISTS to IN, as the EXISTS process exits as soon as it finds the search value, whereas IN will scan the entire table. IN should be used for finding values in lists.
Metabase довольно интересный инструмент, на одном из проектов используем его, надо бы записать видео в продолжение Гайда по BI.
Если у кого-то есть время и интерес поисследовать Metabase, а также записать видео, пишите мне в DM: @valiotti.
43 001
Не все используют GUI при работе с системой контроля версий, и для коммита файлов приходится вводить не одну команду в терминал, а смена веток нередко приводит к путанице.
А у GitHub есть API, который позволяет создавать репозитории, получать информацию о пользователях, отправлять и обновлять файлы и многое другое. В сегодняшнем материале пишем скрипт, который автоматизирует отправку коммитов при помощи запросов к GitHub API:
https://leftjoin.ru/all/github-api/
43 001
Приятные оттенки серого для разнообразия. Серый вообще топ цвет для визуализаций, когда нужно делать фокус на чем-то одном (тогда серым делаете все категории, а какую-то выделяете другим более ярким). Связка серый+синий уже немного классическая, но часто берут самые дефолтные серый и синий, а вот такие оттенки могут сделать виз ещё симпатичнее 🦭
43 001
Невероятно, но факт: в ClickHouse появилась поддержка оконных функций!
Почему это важно? ClickHouse – это база данных, созданная специально для аналитиков, а аналитические задачи не всегда решаются без оконных функций. Самые ловкие и умелые писали аналоги на словарях, лямбда-функциях и подзапросах, но всё же это считалось велосипедом и могло потребовать переписывать код под новую задачу. Отсутствие оконных функций часто звучало в обсуждениях баз данных для аналитиков и было одним из ключевых аргументов, почему не ClickHouse.
Пока что оконные функции находятся в альфа-версии и поддерживают не весь спектр параметров в сравнении с, например, PostgreSQL, но начало положено. Тем более ClickHouse – opensource база, так что ожидается, что при поддержке сообщества их быстро доделают до стандартов индустрии.
Ну и напомним, что ClickHouse является основной базой в нашем модуле по SQL. Мы обновили версию, так что студенты уже могут покрутить оконки на нашем кластере:)
43 001
Вот это действительно классная новость! Надеюсь дойдет до стабильной версии CH и можно посмотреть на это на продакшене.
43 001
На прошлой неделе в блоге вышел перевод англоязычного материала «Обнаружение статистических выбросов в R» с обзором самых популярных методов обнаружения и проверки выбросов.
После выхода материала мне в личку написал Алексей Селезнёв, автор канала R4marketing. Он уточнил, что в разделе про фильтр Хэмпеля есть неточность, связанная с поведением функции вычисления медианного абсолютного отклонения mad(). Это правда: без дополнительного параметра функция будет искать не совсем медианное абсолютное отклонение. Функция принимает параметр constant, и для точного расчёта он должен равняться 1, а по умолчанию принимает значение равное 1.4826. Указание этого параметра со значением 1 исправляет неточность.
Мы поправили материал и написали автору оригинальной статьи Энтони Соэтвэю. Через сутки после обращения Энтони ответил, что такая неточность действительно есть и отредактировал материал в блоге statsandr.
Скриншот изменений ниже.
43 001
Мне очень интересен тг-канал @BigQuery, на который я подписан и регулярно читаю. Делюсь с вами списком аналогичных полезных Телеграм-каналов для аналитиков смежной тематики:
@BigQuery — аналитика в Google BigQuery, примеры решений и SQL-запросов, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.
@WebAnalyst — WebAnalytics — полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@ProductAnalytics — шпаргалка продуктового аналитика, актуальные материалы из закладок аналитиков.
@ABtesting — лучшие материалы по A/B-тестированию в одном канале.
@MarkeTech — канал о маркетинговой аналитике и применении современных технологий в digital-маркетинге.
43 001
Логирование — мощный инструмент выявления и исправления непредвиденных ошибок. Сегодня мы напишем свой логгер на базе встроенного модуля logging в Python, подготовим для него конфигурационный файл и протестируем его работу на скрипте парсинга данных по API в базу данных:
https://leftjoin.ru/all/python-logger/
