Data Science. SQL hub
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science. SQL hub analitikasi
Data Science. SQL hub (@sqlhub) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 36 045 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 728-o'rinni va Rossiya mintaqasida 17 587-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 36 045 obunachiga ega bo‘ldi.
06 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 69 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.44% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.88% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 402 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 398 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, индекс, postgres, index, sqlite kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
1) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('OREILLY');
2) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('О Reilly');
3) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O'Reilly');
4) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O-Reilly');
Ответ:
1, 2, 4
@sqlhub
select id,sum(value) over(partition by i order by y), * from table1
Примечание: все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.
Ответ
Да, отработает. Классический пример аналитической функции, внутри которой сначала выполняется группировка (partition by), потом выполняется сортировка (order by) и применяется агрегирующая функция. В данном случае все написано правильно. Этот вопрос проверяет у кандидата знание оконных функций.
@sqlhubGROUP BY, чтобы сгруппировать похожие записи вместе, а затем удалить количество записей в каждой группе.
SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(*) > 1;
2. Стандартизация текстовых полей
UPDATE table_name
SET column_name = UPPER(column_name);
Вы также можете использовать функцию REPLACE для замены определенных символов или строк в текстовых полях. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'OldString', 'NewString');
3. Обработка отсутствующих или нулевых значений
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IS NULL;
Затем вы можете удалить эти записи или заменить отсутствующие значения значением по умолчанию. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = 'DefaultValue'
WHERE column_name IS NULL;
4. Удаление кривых символов
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'InvalidChar', '');
UPDATE table_name
SET column_name = REGEXP_REPLACE(column_name, '[^a-zA-Z0–9 ]', '');
5. Обработка выбросов
Чтобы определить и удалить выбросов, мы можем использовать функции AVG и STDDEV для расчета среднего и стандартного отклонения столбца.
SELECT AVG(column_name), STDDEV(column_name)
FROM table_name;
6. Корректировка форматов дат
Функция STR_TO_DATE может преобразовать строку в формат даты. Синтаксис функции следующий:
SELECT STR_TO_DATE(date_string, format_string)
FROM table_name;
7. Очистка текстовых данных
Функция REPLACE может заменить подстроку в строке. Функция TRIM позволяет удалить из строки ведущие и последующие пробелы. Синтаксис выглядит следующим образом:
SELECT UPPER(column_name)
FROM table_name;
SELECT REPLACE(column_name, 'old_string', 'new_string')
FROM table_name;
SELECT TRIM(column_name)
FROM table_name;
8. Проверка типов данных
Важно убедиться, что ваши данные имеют правильный тип данных. Для проверки и преобразования типов данных можно использовать функции CAST или CONVERT. Например:
SELECT CAST(column_name AS INT)
FROM table_name;
SELECT CONVERT(column_name, DATE)
FROM table_name;
@sqlhub