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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام LEFT JOIN
کانال LEFT JOIN (@leftjoin) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 43 099 مشترک است و جایگاه 3 118 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 753 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 43 099 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -790 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -23 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 17.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 7 536 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 5 006 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 12 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, sql, данными, datalens, csv تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
А вам data literacy помогает больше зарабатывать? ❤️ — А то! 👾 — Что-то незаметно… 🔥 — А я неграмотный :(
LEFTJOIN, который дает скидку 5%. Указать его нужно при записи в комментариях.Интересно иногда почитать что-нибудь такое или вы здесь исключительно ради постов про данные и SQL?
❤️ — Да, пишите, интересно. 👾 — Нет, давайте лучше про данные!
Как вам новость? ❤️ — Давно пора! 🌚 — Да что мне этот Tableau...
FROM customer
|> LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
AND o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%'
|> AGGREGATE COUNT(o_orderkey) c_count
GROUP BY c_custkey
|> AGGREGATE COUNT(*) AS custdist
GROUP BY c_count
|> ORDER BY custdist DESC, c_count DESC;
А делает он то же, что вот этот:
SELECT c_count, COUNT(*) AS custdist
FROM
( SELECT c_custkey, COUNT(o_orderkey) c_count
FROM customer
LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
AND o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%'
GROUP BY c_custkey
) AS c_orders
GROUP BY c_count
ORDER BY custdist DESC, c_count DESC;
Главное отличие в том, что первая версия кода — это новый Вот такой апдейт для старого доброго SQL. Что скажете? ❤️ — так действительно удобнее 🌚 — это уже не SQL
Переезжаем в Непал? ❤️ — собираю чемоданы 👾 — нет уж, спасибо 🔥 — а я уже там
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 

