From a28e56fa2a5184611dd57e83f3861bc6e76fd5ea Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ekaterina <81798251+katpvlv@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 1 Apr 2024 19:13:24 +0400
Subject: [PATCH] Update README.md

---
 README.md | 10 +++++-----
 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index b7fa1f5..45050f7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -27,9 +27,9 @@ Excel-таблицы для первой задачи:
 
 ### 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](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_total_income.csv) о продавцах, у которых наибольшая выручка,
-[отчет](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/lowest_average_income.csv) о продавцах, чья выручка ниже средней, [отчет](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/day_of_the_week_income.csv) с данными о выручке по каждому продавцу и дню недели
-4. Проанализировать данные о покупателях и покупкахс помощью SQL-запросов (используется case и оконные функции). Собрана [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/age_groups.csv) с возрастными группами покупателей, [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_by_month.csv) с количеством покупателей и выручкой по месяцам, [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/special_offer.csv) с покупателями первая покупка которых пришлась на время проведения специальных акций
+2. Написать 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](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_total_income.csv) о продавцах, у которых наибольшая выручка;
+[отчет](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/lowest_average_income.csv) о продавцах, чья выручка ниже средней; [отчет](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/day_of_the_week_income.csv) с данными о выручке по каждому продавцу и дню недели
+4. Проанализировать данные о покупателях и покупках с помощью SQL-запросов (используется case и оконные функции). Собрана [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/age_groups.csv) с возрастными группами покупателей, [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_by_month.csv) с количеством покупателей и выручкой по месяцам, [таблица](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/special_offer.csv) с покупателями первая покупка которых пришлась на время проведения специальных акций
 5. Создать [дашборд с визуализацией полученных данных](https://a06e77b6.us1a.app.preset.io/superset/dashboard/SalesProject/) с помощью Apache Superset
-6. По результатм анализа подготовить [презентация в Google Slides с итоговыми графиками и выводами](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/presentation.pdf)
+6. По результам анализа подготовить [презентация в Google Slides с итоговыми графиками и выводами](https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/presentation.pdf)