Блог об SQL
Разборы, уроки и советы — от основ до продвинутых техник
42 статей по теме Аналитика
Витрины данных на SQL: от сырых таблиц к готовым отчётам
Построение витрин данных на SQL: денормализация, звёздная схема, медленно меняющиеся измерения (SCD Type 2), MATERIALIZED VIEW для витрин.
А/Б тестирование на SQL: считаем статистическую значимость
А/Б тестирование на SQL: сравнение конверсий, z-тест для пропорций, p-value в PostgreSQL. Как проверить результаты эксперимента без Python.
RFM-анализ на SQL: сегментация клиентов
RFM-анализ на SQL: Recency, Frequency, Monetary — сегментация клиентов через NTILE и CASE WHEN. Готовый запрос для PostgreSQL.
PIVOT в SQL: превращаем строки в столбцы
PIVOT в SQL: условная агрегация через CASE WHEN, расширение tablefunc и crosstab в PostgreSQL, динамический PIVOT. Примеры отчётов.
Когортный анализ на SQL: retention и отток пользователей
Когортный анализ на SQL: расчёт retention по неделям/месяцам, построение когортной матрицы, анализ оттока. Реальные примеры для продуктовой аналитики.
Time series анализ в PostgreSQL: временные ряды и тренды
Анализ временных рядов в PostgreSQL: скользящее среднее, заполнение пропусков, generate_series, lag/lead, сезонность, аномалии. Практические примеры.
SQL для финансового анализа: P&L, когорты, unit-экономика
SQL-запросы для финансового анализа: P&L отчёт, MRR/ARR, CAC payback, когортная выручка, unit-экономика. Практические примеры для финансовых аналитиков.
SQL для Excel-аналитика: переходим с таблиц на запросы
Как перейти с Excel на SQL: аналоги VLOOKUP, сводных таблиц, фильтров и формул. Практическое руководство для аналитиков, знающих Excel.
SQL для менеджеров: зачем руководителю знать язык запросов
Зачем продакт-менеджеру и маркетологу знать SQL. Что можно делать с SQL без помощи аналитиков, реальные примеры запросов для бизнеса.
SQL для аналитиков: что нужно знать и уметь
SQL для бизнес-аналитика и дата-аналитика: ключевые темы, типичные задачи, аналитические паттерны. Что спрашивают на собеседованиях в аналитику.
Агрегатные функции SQL: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
Агрегатные функции SQL: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX — синтаксис и примеры. Как считать, суммировать и анализировать данные с GROUP BY.
Подготовка к SQL собеседованию: что спрашивают и как готовиться
Реальные SQL-вопросы с собеседований в Яндекс, Сбер, Авито, Озон. Разбор типичных задач, частые ошибки кандидатов, план подготовки за 2 недели.
ClickHouse vs PostgreSQL: когда что выбрать для аналитики
Сравнение ClickHouse и PostgreSQL для аналитических задач: скорость на агрегациях, колоночное vs строчное хранение, SQL-совместимость, типичные сценарии.
ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS в SQL: многоуровневые итоги
Как строить многоуровневые отчёты в SQL с ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS: subtotals, grand total, кросс-таблицы без CASE WHEN. Примеры для аналитики.
Качество данных в SQL: находим аномалии, дубликаты и пропуски
Как проверять качество данных в SQL: поиск дубликатов, NULL-анализ, выбросы, несогласованные данные, профилирование таблицы, data quality checks.
dbt и SQL: трансформация данных в современном стеке
Что такое dbt, как он использует SQL для трансформации данных: модели, ref(), тесты, документация, lineage. Введение для аналитиков и дата-инженеров.
Медиана и процентили в SQL: PERCENTILE_CONT, PERCENTILE_DISC, NTILE
Как считать медиану, квартили и процентили в PostgreSQL: PERCENTILE_CONT, PERCENTILE_DISC, NTILE, MODE, оконные варианты, практические кейсы для аналитики.
SQL для Junior аналитика: с чего начать в 2026
Roadmap по SQL для начинающего аналитика данных: что учить, в каком порядке, какие задачи решать на практике и как подготовиться к первому собеседованию.
Функции для работы с датами в SQL (PostgreSQL)
Работа с датами в SQL: DATE_TRUNC, EXTRACT, INTERVAL, AGE, NOW, TO_CHAR. Примеры для аналитики — метрики по периодам, разница дат, форматирование.
Воронка продаж в SQL: анализ конверсии пошагово
Как построить воронку продаж в SQL: горизонтальная и вертикальная, CASE WHEN, поиск узких мест, когортная воронка, сравнение периодов.
SQL для продакт-менеджера: 10 запросов которые нужно знать
Практические SQL-запросы для продактов: DAU/MAU, конверсия, retention, воронка, топ-фичи, когортный анализ. Без лишней теории — только рабочие паттерны.
Функция нарастающего итога (Running Total) в SQL: объясняем за 5 минут
Как считать нарастающий итог в SQL: SUM OVER с ROWS/RANGE, кумулятивная сумма по дням, скользящее среднее, нарастающие количества пользователей.
LTV в SQL: как посчитать Lifetime Value пользователя
Как рассчитать LTV (Lifetime Value) в SQL: исторический LTV, предиктивный, LTV по когортам, LTV/CAC соотношение. Примеры для e-commerce и SaaS.
LEAD и LAG в SQL: работа с соседними строками
Оконные функции LEAD и LAG в PostgreSQL: синтаксис, примеры — рост продаж, разница между событиями, цепочки платежей, поиск пропусков в данных.
Churn-анализ в SQL: считаем отток пользователей
Как считать churn rate в SQL: определение оттока, ежемесячный churn, когортный churn, быстрый и медленный отток, Net Revenue Retention.
ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK: разбираем разницу с примерами
Чем отличаются ROW_NUMBER, RANK и DENSE_RANK в SQL: как работает нумерация при одинаковых значениях, практические примеры и типичные задачи на собеседовании.
SQL для аналитика данных: что нужно знать в 2026 году
Какой SQL нужен аналитику данных: от базовых SELECT до оконных функций и оптимизации. Реальные задачи из аналитики с примерами запросов.
Агрегатные функции SQL: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
Полный разбор агрегатных функций SQL: COUNT(*) vs COUNT(col), SUM с NULL, AVG и деление на ноль, оконные функции vs агрегация. Примеры для аналитиков.
SQL для маркетингового аналитика: задачи скрининга
SQL-задачи для найма маркетингового аналитика: атрибуция, воронки, когорты, ROI кампаний и работа с UTM-метками.
Подзапросы vs JOIN vs CTE: когда что выбрать в SQL
Сравниваем подзапросы, JOIN и CTE в SQL: производительность, читаемость, типичные случаи применения. Разбираем на одной задаче тремя способами.
Метрики технического скрининга: как измерить эффективность
Как измерить эффективность SQL-скрининга кандидатов: ключевые метрики, benchmarks и способы улучшения воронки найма.
CASE WHEN в SQL: условная логика в запросах
Как использовать CASE WHEN в SQL: простой и поисковый вариант, применение в SELECT, GROUP BY, ORDER BY и агрегатных функциях. Примеры на реальных данных.
Оконные функции SQL: ROW_NUMBER, RANK, LAG и другие с примерами
Полный разбор оконных функций SQL: синтаксис OVER (PARTITION BY ORDER BY), ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, SUM с нарастающим итогом. Примеры и типичные задачи с собеседований.
SQL для Product Analyst: что проверять при найме
Специфика SQL-собеседования для продуктового аналитика: воронки, retention, A/B тесты, когортный анализ.
SQL CTE: что такое WITH и зачем нужны общие табличные выражения
CTE (Common Table Expressions) с ключевым словом WITH — как писать читаемые запросы, рекурсивные CTE и чем они лучше подзапросов.
GROUP BY и агрегация: задачи для найма
Практические задачи на GROUP BY, агрегатные функции и HAVING для технического скрининга SQL-аналитиков и разработчиков.
Скрининг аналитиков данных: SQL-часть
Как провести SQL-часть технического скрининга аналитика данных: темы, задачи, уровни сложности и критерии оценки.
SQL тест для Data Scientist: что должен знать
Какой уровень SQL ожидать от Data Scientist на собеседовании: темы, задачи, отличие от требований к аналитику данных.
Бенчмарки SQL-тестов: средние результаты кандидатов по рынку
Какой балл считается нормой на SQL-тесте при найме аналитиков и разработчиков — ориентиры для HR по уровням.
Как нанять SQL-аналитика: полный чеклист
Пошаговый чеклист найма SQL-аналитика: от составления вакансии до оффера. Технические требования, этапы проверки, красные флаги.
Топ-10 SQL вопросов для собеседования аналитика
Лучшие SQL-вопросы для технического интервью с аналитиком данных: от базовых JOIN до оконных функций. С примерами ответов.
Какой SQL нужен BI-аналитику: требования и тест
Разбираем, какие SQL-навыки обязательны для BI-аналитика, и как HR может проверить их на собеседовании.