Data Analytics
Perfect channel to learn Data Analytics Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more For Promotions: @coderfun @love_data
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Analytics
کانال Data Analytics (@sqlspecialist) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 109 681 مشترک است و جایگاه 1 122 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 2 340 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 109 681 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 24 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 584 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 71 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.76% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.68% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 024 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 743 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند row, sql, analytic, analyst, visualization تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Perfect channel to learn Data Analytics
Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more
For Promotions: @coderfun @love_data”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 25 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.
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 :)
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
