LEFT JOIN
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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram LEFT JOIN
El canal LEFT JOIN (@leftjoin) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 43 099 suscriptores, ocupando la posición 3 118 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 753 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 43 099 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -790, y en las últimas 24 horas de -23, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 17.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 11.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 7 536 visualizaciones. En el primer día suele acumular 5 006 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 12.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Пока что инструмент выглядит сырым. Мало документации, мало примеров, нет четких инструкций по настройке и использованию. В общем, как работать, пока не понятно. Еще и собирать через Gradle. Судя по описанию, Maestro должен стать аналогом Airflow со своими уникальными приколами, но смотреть в его сторону еще рано. По крайней мере, пока не выпустят нормальные гайдлайны. Но будет это еще, кажется, не скоро.🔜 Уже слышали про Maestro? Делитесь впечатлениями и мыслями!
created дата и время первого входа в игру; в колонке user_id идентификатор игрока,
🔵таблица всех платежей игроков: в колонке created дата и время платежа; в колонке user_id идентификатор игрока.
Нужно написать код на SQL, который построит таблицу с расчетом LTV для недельной когорты новых игроков.
Что проверяет такая задача?
🔵базовое знание SQL
🔵умение составить расчет заданной метрики
Как можно решить?
1. Вспомним, что такое LTV: метрика Lifetime Value демонстрирует, сколько прибыли компания получила от клиента за заданное время. Она показывает эффективность маркетинга и компании в целом. Cчитается так: общий доход за период разделить на количество покупателей за этот же период.
2. Посчитаем суммарную выручку на N-й день после входа в игру для каждой когорты юзеров. Когорта — неделя первого входа юзера в игру. Обычно начальной точкой считается дата установки игры, но в задании она не дана.
3. Посчитаем для каждой когорты число юзеров в ней (без привязки к дню).
4. Поcчитаем кумулятивную выручку каждой когорты в динамике по дням.
5. Результаты разделим на количество юзеров в когорте — получатся значения LTV.
➡️ Код такого решения будет выглядеть так:
first_login as (
select user_id, min(created) as first_log from login_info group by 1
),
cohorts as (
select date_trunc('week', first_log)::date as first_log_week,
count(distinct user_id) as users
from first_login
group by 1
)
select distinct
c.first_log_week as Week_start,
pi.created - fl.first_log as Day_after,
sum(pi.sum_rub) over(partition by c.first_log_week order by pi.created) / users as LTV
from first_login fl
left join payment_info pi using(user_id)
left join cohorts c on c.first_log_week=date_trunc('week', fl.first_log)::date
order by 1,2
Задавайте вопросы и предлагайте ваши решения в комментариях!
@leftjoin_careerЭто точно не пост «как изучить распределенные системы за 21 день». Я предлагаю углубленный подход к изучению с самых основ, который займет добрых три месяца только чтобы это все прочитать. И еще намного больше времени, чтобы закрепить знания.В общем, если задача по-быстрому разобраться, то вам не сюда. 👀 Гайд включает в себя ссылки на книги, курсы, статьи, блоги, видео и рекомендации, что делать дальше, когда вы все это осилите. Один минус — он опубликован в 2020. Ссылки все живые, но имейте в виду, что там могут попадаться не самые новые материалы. Но как база для дальнейшего погружения в тему — очень ценно. Не забудьте сохранить себе, чтобы не потерять.
LEFTJOIN. Он действует с 30 июля по 4 августа и позволяет купить курс со скидкой 35% за 865 рублей.
🔜 Ссылка на курс «SQL База» с примененным промокодом
Надеемся, что вам понравится курс, и ждем ваших отзывов!Отличный курс, по большей части освежила свои знания и сохранила лайфхаки на будущее. Буду применять на практике. Насчет сложности: он дает и базу, и более сложные вещи. Для прохождения курса будет достаточно иметь какие-то общие знания в Tableau — как открыть дашборд и как называются элементы интерфейса. Регина, Analytics Team LeadЗачем мы это рассказываем? 🔵Во-первых — публично поблагодарить Рому за его работу. Рома, спасибо! 🔵Во-вторых — поделиться опытом решения сразу двух задач: предоставить заказчикам качественный сервис, а своим сотрудникам — возможность прокачать важные скиллы. Кстати, если вы тоже хотите прокачаться и просто работать в классной компании — у нас сейчас открыто несколько вакансий. 🔜 А вам важно, чтобы работодатель проводил подобные онбординги? Или это не влияет на ваш выбор места работы? @leftjoin_career
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
