Data Analytics
Perfect channel to learn Data Analytics Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more For Promotions: @coderfun @love_data
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Analytics
Канал Data Analytics (@sqlspecialist) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 109 681 подписчиков, занимая 1 122 место в категории Технологии и приложения и 2 340 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 109 681 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 584, а за последние 24 часа — 71, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.68% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 024 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 743 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как row, sql, analytic, analyst, visualization.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Perfect channel to learn Data Analytics
Learn SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI and many more
For Promotions: @coderfun @love_data”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 25 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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 :)
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
