diff --git a/README.md b/README.md
index 00f6deb..3d4b0f3 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,14 +2,17 @@
 
 В рамках проекта была проанализирована работа отдела продаж.
 SQL-запросы сформированы для PostgeSQL, с помощью редактора [DBeaver](https://dbeaver.io/download/). 
-[Файл с запросами](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/queries.sql)
+
+
+Написанные в рамках проекта запросы лежат в этом [файле](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/queries.sql)
+
 
 ### Задачи:
-1. Создать сводную таблицу excel с 10 товарами, которые продались на наибольшую сумму. Результат: https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_profitable_products.csv
-2. Напишисать SQL-запрос, который считает общее количество покупателей. Результат: https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_count.csv
-3. Проанализировать данные о продавцах с помощью SQL-запросов (используется join, concat, подзапросы, группировка и сортировка). Подготовлен отчет о продавцах, у которых наибольшая выручка - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_total_income.csv 
-Подготовлен отчет о продавцах, чья выручка ниже средней выручки - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/lowest_average_income.csv
-Подготовлен отчет с данными о выручке по каждому продавцу и дню недели - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/day_of_the_week_income.csv
-4. Проанализировать данные о покупателях и покупкахс помощью SQL-запросов (используется case и оконные функции). Собрана таблица с возрастными группами покупателей https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/age_groups.csv, таблица с количеством покупателей и выручкой по месяцам https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_by_month.csv, таблица с покупателями первая покупка которых пришлась на время проведения специальных акций https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/special_offer.csv
-5. Создан дашборд с помощью Apache Superset https://a06e77b6.us1a.app.preset.io/superset/dashboard/SalesProject/
-6. По результатм анализа подготовлена презентация в Google Slides с итоговыми графиками и выводами https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/presentation.pdf
+1. Создать сводную таблицу excel с 10 товарами, которые продались на наибольшую сумму. [Результат](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_profitable_products.csv)
+2. Напишисать SQL-запрос, который считает общее количество покупателей. [Результат](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_count.csv)
+3. Проанализировать данные о продавцах с помощью SQL-запросов (используется join, concat, подзапросы, группировка и сортировка). [Подготовлен отчет о продавцах, у которых наибольшая выручка](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_total_income.csv)
+[Подготовлен отчет о продавцах, чья выручка ниже средней выручки](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/lowest_average_income.csv)
+[Подготовлен отчет с данными о выручке по каждому продавцу и дню недели](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/day_of_the_week_income.csv)
+4. Проанализировать данные о покупателях и покупкахс помощью SQL-запросов (используется case и оконные функции). Собрана [таблица с возрастными группами покупателей](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/age_groups.csv), [таблица с количеством покупателей и выручкой по месяцам](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_by_month.csv), [таблица с покупателями первая покупка которых пришлась на время проведения специальных акций](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/special_offer.csv)
+5. Создан [дашборд с визуализацией полученных данных](https://a06e77b6.us1a.app.preset.io/superset/dashboard/SalesProject/) с помощью Apache Superset
+6. По результатм анализа подготовлена [презентация в Google Slides с итоговыми графиками и выводами](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/presentation.pdf)