Меня зовут Александр, я работаю в отделе пользовательских исследований. Раньше ни один мой рабочий день не проходил без Google Таблиц, теперь продолжаю использовать инструмент только в личных целях. В этой статье объясню, как и какие формулы использовать в таблицах, чтобы работать с большими объемами данных. “Сводная таблица” — мощный инструмент для анализа данных в Excel. Позволяет быстро суммировать, фильтровать и организовывать информацию, чтобы увидеть связи и тренды.

Нам для этого потребуется оператор LABEL, но тут есть нюанс, LABEL не работает с выборкой определенных полей. У нас всё получилось, но тут приходим Гриша из соседнего отдела и говорит покажи мне сумму продажи по месяца. Вспоминаем нашу исходную таблицу откуда мы импортируем данные (самая первая картинка) и понимаем, что данные с названием месяца находятся в 6-м столбце. Чтобы получить сумму продаж нам необходимо Тестирование производительности использовать функцию SUM() язык запросов API визуализации Google и оператор GROUP BY. GROUP BY — оператор в QUERY, который группирует строки с одинаковыми значениями в определенном столбце и позволяет применять агрегирующие функции к этим группам. Он используется для создания сводных данных, таких как общая сумма или среднее значение по группам.

Выбираем Данные С Помощью Кляузы Choose

Давай на практике посмотрим пару примеров, https://deveducation.com/ как работает функция QUERY в Google Таблицы. Для начала подготовим таблицу с данными к которым мы будем обращаться с помощью нашей функции. В этом вам помогут операторы CONTAINS и LIKE, которые используются для фильтрации данных в запросах QUERY. Эти операторы позволяют отфильтровать строки по различным критериям, таким как наличие подстроки или соответствие шаблону.

Функция QUERY без проблем сочетается с другими встроенными функциями в Google таблицах. Наиболее часто, на практике, ее можно встретить с функцией IMPORTRANGE. С помощью оператора LIMIT мы можем ограничить количество возвращаемых строк.

Обращение к полям базы данных осуществляется через названия столбцов рабочего листа, на котором располагается база данных. Чтобы за считанные секунды с помощью функции QUERY создать перекрестную таблицу, следует добавить в запрос описание кляузы Pivot. Построим отчет, в котором в строках будет номер дня недели, в столбцах — тип устройства, а в качестве выводимых значений рассчитаем показатель отказов. Выберем только некоторые нужные нам поля и зададим условия фильтрации и сортировки. Например, используем данные только по кампаниям Campaign_1 и Campaign_2 за период октября 2015 года. Для фильтра и сортировки в текст запроса необходимо добавить описание кляуз The Place и Order.

• QUERY – это мощный инструмент, который может значительно упростить работу с данными в Google Таблицах.
• Наиболее часто, на практике, ее можно встретить с функцией IMPORTRANGE.
• Помните, что эффективность QUERY зависит не только от правильности синтаксиса, но и от структуры ваших данных.
• Предположим, в таблице нам нужно вывести данные по всем кампаниям, показам, кликам, CTR, расходам, конверсиям, посчитать CPA и вывести с сортировкой CPA по убыванию.

Скалярные Функции

Подстановочные знаки, такие как % и _, используются вместе с оператором LIKE для создания шаблонов поиска. Они позволяют искать строки, соответствующие частичному совпадению или определенному шаблону. Знак % соответствует query гугл таблицы любой последовательности символов, а _ соответствует любому одному символу. CONTAINS ищет строки, содержащие заданную подстроку, а LIKE используется для поиска по шаблону с использованием подстановочных знаков.

Чаще всего она подходит для отправки запросов к БД с целью извлечения, обновления, удаления или вставки информации. При этом возможно применение опции в Google-таблицах, Python и даже Excel. Ниже подробно рассмотрим, в чем особенности применения для каждого из вариантов, и о каких особенностях важно знать. Функция QUERY позволяет сделать выборку данных из таблицы с помощью простых SQL запросов и отсортировать их.

Он позволяет отфильтровать строки на основе условий, таких как равенство, больше или меньше, и другие логические операторы. WHERE фильтрует строки, которые соответствуют указанным критериям. Специалисты по работе с приложением знают, что аналогом функции “QUERY” в Excel считается “Сводная таблица” (PivotTable). Она позволяет анализировать и сводить сведения из исходного диапазона в удобной и структурированной форме. Мы использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и улучшения работы сайта.

Агрегирующие Функции, Группировка Данных И Переименование Столбцов (group By, Label)

Обратите внимание на пробелы в запросе – они необходимы для правильного разделения частей запроса. Чуть больше информации об этой кляузе есть в статье от netpeak, здесь приведу пример того, как мы можем использовать эту кляузу. В эту формулу был добавлен фильтр, который проверяет ячейки, где вместо кампании пустая строка. Чтобы не запутать себя и окружающих, будет лучше отформатировать дни недели и привести их в привычный вид. После слова label мы начинаем перечислять столбцы, которые указывали в «селекте» и задавать им значения, которые нам нужны.

Массив — это виртуальная таблица, которая содержит строки и столбцы. На момент написания статьи SQL в Google Таблицах поддерживает 14 скалярных функций. Далее остается переписать запрос так, чтобы ссылаться на столбцы базы данных не по названию, а по порядковому номеру столбца.

Помимо функции dayofweek(), существуют и другие, которые мы можем применять в наших запросах. Предположим, что мы хотим создать таблицу, где по дням недели будут суммироваться конверсии. Предположим, в таблице нам нужно вывести данные по всем кампаниям, показам, кликам, CTR, расходам, конверсиям, посчитать CPA и вывести с сортировкой CPA по убыванию. Помимо суммирования можно возвращать минимальное и максимальное значение, среднее значение или подсчитать количество значений в группе.