👍 Еще одна интересная статья попалась мне на Хабре — подборка прикладных задач для аналитики данных

В этой статье:
• Работа с NULL и применение логики ветвления IF-THEN-ELSE
• Дедупликация данных
• Анализ истории со Slowly Changing Dimensions

🔊 Продолжить читать можешь на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

codechef — платформа, на которой доступно множество языков программирования, задачи можно решать прямо в редакторе кода, а встроенный AI-ассистент поможет найти и исправить ошибку в коде.

📌 Ссылочка: codechef.com

➡️ SQL Ready | #ресурс

Кросс-таблица для удобного анализа данных!
#новичкам

Создадим pivot-таблицу для повышения читаемости и визуализации данных о продажах в разных городах.

Предположим, что нам дали задание визуализировать продажи за последние 3 месяца. Исходная таблица Sales имеет поля City, Month и Amount. Пусть строками будут города, столбцами — месяцы, а значениями — количество продаж:

SELECT
    City,
    SUM(CASE WHEN Month = 'Январь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Январь,
    SUM(CASE WHEN Month = 'Декабрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Декабрь,
    SUM(CASE WHEN Month = 'Ноябрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Ноябрь
FROM Sales

Группируем результаты по городам, чтобы получить сумму продаж за каждый месяц для каждого города:

GROUP BY City

Отсортируем также по городам:

ORDER BY City;

И получаем результат:

 City              | Январь | Декабрь | Ноябрь
-------------------+--------+---------+---------
 Казань            | 97986  | 129960  | 112784
 Москва            | 165678 | 246572  | 198880
 Нижний Новгород   | 112326 | 148901  | 136867
 Новосибирск       | 65920  | 92800   | 88965
 Санкт-Петербург   | 144569 | 213478  | 167450

Теперь данные о продажах находятся в гораздо удобном для чтения и визуализации виде, используйте кросс-таблицы для практичного анализа данных!

➡️ SQL Ready | #практика