Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources
Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources
Канал Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 53 286 подписчиков, занимая 3 302 место в категории Образование и 6 452 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 53 286 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 34, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.05%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.16% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 616 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как analyst, |--, excel, visualization, analytic.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Data Analysis Useful Resources
#dataanalysis
#dataanalysisbooks
#sqlbooks
#pythonbooks
#tableau
#powerbi
#datavisualization
For promotions: @coderfun”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 ноября, 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 Образование.
CREATE TABLE numeric_example (
id INT,
amount DECIMAL(10, 2)
);
1. String Data Types:
- CHAR, VARCHAR: For fixed and variable-length strings.
- TEXT: For large text.
- BLOB: For binary large objects like images.
- Example:
CREATE TABLE string_example (
name VARCHAR(100),
description TEXT
);
1. Date and Time Data Types:
- DATE, DATETIME, TIMESTAMP: For date and time values.
- YEAR: For storing a year.
- Example:
CREATE TABLE datetime_example (
created_at DATETIME,
year_of_joining YEAR
);
Interview Questions:
- Q1: What is the difference between CHAR and VARCHAR?
A1: CHAR has a fixed length, while VARCHAR has a variable length. VARCHAR is more storage-efficient for varying-length data.
- Q2: When should you use DECIMAL instead of FLOAT?
A2: Use DECIMAL for precise calculations (e.g., financial data) and FLOAT for approximate values where precision is less critical.