В аналитике часто возникает вопрос: обрабатывать данные в SQL или Python? На практике эти инструменты дополняют друг друга. 

Где связка SQL + Python особенно полезна:

1. Предварительная обработка больших данных    - SQL эффективен для фильтрации и агрегации на уровне БД (особенно при работе с миллионами строк)     - Дальнейший анализ можно проводить в Pandas, когда данные уже уменьшены до рабочего объема 

2. Сложные расчеты и преобразования    - Например, расчет скользящих средних или оконных функций сначала в SQL     - Затем доработка бизнес-логики в Python (Pandas/Numpy) 

3. Автоматизация отчетности    - SQL извлекает данные     - Python (OpenPyXL, XlsxWriter) форматирует и сохраняет в Excel     - Можно добавить автоматическую рассылку отчетов (SMTP, Slack API) 

4. Работа с внешними источниками    - Python забирает данные через API (Requests)     - Обрабатывает и загружает в БД (SQLAlchemy)     - SQL используется для дальнейшего анализа 

5. Визуализация    - SQL подготавливает агрегированные данные     - Python (Matplotlib/Plotly/Seaborn) создает интерактивные дашборды 

Когда лучше использовать только SQL? - Для простых выборок и отчетов с простой агрегацией или вычислениями - Когда важна скорость выполнения на стороне БД 

Когда переходить на Python? - При сложных преобразованиях данных  - Для машинного обучения/стат.анализа  - При интеграции с другими системами  - При более детальной аналитике