Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources
Covering all technical and popular stuff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former. Ads/ Promo: @love_data
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources
Канал Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources (@sqlproject) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 619 подписчиков, занимая 4 707 место в категории Образование и 9 752 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 619 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -40, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.28%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.69% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 903 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 274 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как analytic, dataset, visualization, sql, learning.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Covering all technical and popular stuff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former.
Ads/ Promo: @love_data”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 октября, 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.
SELECT
department,
MAX(salary) AS second_highest_salary
FROM (
SELECT
department,
salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rn
FROM employees
) ranked
WHERE rn = 2
GROUP BY department;
I used a subquery with ROW_NUMBER() window function partitioned by department to rank salaries in descending order within each department. The outer query then filters for rank 2 (second highest) and groups to get distinct departments. This demonstrates mastery of window functions, which are essential for advanced analytics and ranking problems.
𝗧𝗶𝗽 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗤𝗟 𝗝𝗼𝗯 𝗦𝗲𝗲𝗸𝗲𝗿𝘀:
Window functions like ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK() unlock complex ranking and analytics—practice them daily to ace behavioral and technical rounds!
React with ❤️ for more