Veri Analizinin Temelleri – Blog Yazma – Web Tasarımı Yapımı – Web Tasarımı YouTube Videosu Yapımı – Web Sitesi Tasarlama Fiyatları
SQL Dili ile Veri Analizinin Temelleri
Veritabanı kavramı
Bir veritabanı (veritabanı olarak anılır), gerçek dünyadaki bir etki alanıyla (bilgi sistemi) ilgili, yapılandırılmış bir şekilde ve bu verilere daha sonra erişimi kolaylaştırmak ve hızlandırmak için mümkün olduğunca az fazlalıkla depolanan homojen verilerin bir koleksiyonudur.
Bu verilere, muhtemelen aynı anda farklı kullanıcılar tarafından erişilebilir olmalıdır. Bu nedenle, veri tabanı kavramı, bu bilgiyi paylaşabilmek için genellikle bilgisayar ağları ile birleştirilir.
Bir veri tabanının mühendislik süreci üç temel adımdan geçer: tasarım, veri tabanı şemasının uygun bir biçimlendirmede oluşturulması (bizim durumumuzda ilişkisel model) ve son olarak bu veri tabanının uygulanması.
Veritabanı Yönetim Sistemi
Veritabanı yönetimi, veritabanının uygulanması, işletilmesi ve yönetiminden oluşur. Bu görevler, SQL adı verilen bir sorgulama dilinde yazılmış bir dizi komut kullanılarak yazılım tarafından gerçekleştirilir.
DBMS’lerin aralığı çok çeşitlidir. Bir DBMS seçimi birkaç kritere göre yapılır: sağlanan işlevler, maliyet, performans, güvenlik vb.
İlişkisel model
1970 yılında, IBM2’de bir araştırmacı olan Edgar F. Codd, matematiksel bir tezde verilerin, bağlantıların ve hatta bir veritabanındaki bir aramanın beklenen sonuçlarının tablo biçiminde temsilini önerdi.
Bununla birlikte, o zamanlar başka bir veritabanı türü üzerinde çalışan IBM, konseptin Oracle Corporation olan bir start-up’ın kurucusu Lawrence Ellison ile ilgilendiği 1978 yılına kadar onunla ilgilenmeye başlamadı.
Bu öneri, neredeyse tüm VTYS’ler tarafından kullanılan bir model olan ilişkisel veri modelinin temelidir. Bu DBMS’ler, İlişkisel DBMS’ler (RDBMS’ler) olarak nitelendirilir. Geçmişte, DBMS’lerin çoğu ilişkisel olduğu için bu etiket açıktı. Bugün, SQL, NewSQL ve NoSQL dahil olmak üzere çok çeşitli bir manzara ile, DBMS’nin kalifikasyonunu belirlemek esastır.
Bu çalışma, ilişkisel VTYS’lerde SQL dilinin analitik işlevlerini tartışmaktadır. Açıklayıcı örnekler, Microsoft SQL Server 2014/2016 DBMS kullanımına dayanmaktadır.
SQL dili
SQL (Structured Query Language), bir veritabanı ile iletişim kurmak için kullanılan bir bilgisayar dilidir. Kullanıcının yürütme algoritmasını belirtmesinin istendiği programlama dillerinin aksine, SQL, ihtiyaçlarımızı doğal dillere yakın sorgular şeklinde basitçe formüle ederek sonuç sağlamayı mümkün kılar.
SQL komutları
SQL dili, veritabanı içindeki veri yönetimindeki rollerine göre dört alt dilde sınıflandırılabilen bir dizi komuttan oluşur.
Aşağıdaki SQL dili komutlarını ve bunların sınıflandırmalarını gösterir:
— En önemlileri veri depolama yapılarını temsil eden tablolar olan, veritabanında yönetilen nesnelerin oluşturulması, değiştirilmesi ve silinmesi için komutlar içeren Veri Tanımlama Dili (DDL);
— Verileri tablolarda aramak, eklemek, değiştirmek, silmek ve birleştirmek için komutlar içeren Veri Manipülasyon Dili (DML);
— Verilere erişim kontrolünü (tahsis, kaldırma ve yasaklama) yönetmek için komutları içeren Veri Kontrol Dili (DCL);
— İşlem kontrol komutlarını içeren İşlem Kontrol Dili (TCL).
SQL standartları
1980’lerin başındaki icadından bu yana, bu dil çeşitli değişikliklere uğradı ve RDBMS’ler tarafından kullanılan sorgulama dili açısından piyasada bir standart haline geldi.
Bu dilin geçtiği bu farklı dönemler, ANSI3 ve ISO4 tarafından geliştirilen standartlarla işaretlenmiştir. SQL dilinin farklı standartlarının en önemli özelliklerini temsil eder.
Veri analizi Nedir Makale
Veri analizi Nedir Matematik
Veri analiz yöntemleri
Veri analizi Nedir
Veri analizi örneği
Veri analiz yöntemleri PDF
Veri Analizi
Tezde veri analizi Nasıl Yapılır
SQL dilinin analitik fonksiyonları
20. yüzyılın sonuna, özellikle veri yönetimi alanında, ilişkisel veritabanlarının yaygınlaşmasıyla birlikte bir bilgisayar devrimi damgasını vurdu. Bu teknoloji, esas olarak işlem faaliyetlerine dayalı üretim bilgi sistemlerini desteklemeye büyük katkıda bulunmuştur. Bu sistemlere Çevrimiçi İşlem İşleme (OLTP) adı verilir.
Günümüzde şirket yöneticilerinden yeni taleplere tanık oluyoruz. Gerçekten de, ikincisi sürekli olarak önceden belirlenmiş hedeflere göre faaliyetlerinin durumunu yansıtan panolar arıyor. Bu panolar, Temel Performans Göstergelerine (KPI’ler) dayalıdır.
İş Zekası (BI), yöneticilerin gösterge panoları açısından gereksinimlerini karşılamayı amaçlar. Analitik BT çözümlerini yürütmek için teknikler, yöntemler ve araçlar içerir.
Bu çözümler, bir şirketin Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) olarak bilinen iş zekası sistemini kapsar. Bu ekosistemde etkili bir oyuncu olan SQL, işlemsel veri yönetimi ve analitik alanında lider konumunu garantilemek için kendini geliştirdi.
Filtreler, sıralama, birleştirme ve alt sorgular gibi veri analizi için kullanılabilecek SQL’de edinilen mekanizmalara ek olarak SQL, karmaşık analiz isteklerine tüm basitliğiyle yanıt vermek için bir dizi pratik işlevle bu analiz ihtiyacını güçlendirmeye çalışır. bu dili karakterize eden zarafet ve performans. Bu işlevler alt kategoriler halinde sınıflandırılabilir.
Toplama işlevleri
Toplama işlevleri (MIN, MAX, SUM, COUNT ve AVG), herhangi bir analitik işlemenin omurgasını temsil eder. Analitik yeteneklerini güçlendirmek için bu işlev kategorisine çeşitli seçenekler eklenmiştir.
Sayfalandırma işlevleri
Yakın zamana kadar, sorgu sonuçlarının sayfalandırılması, her bir DBMS’ye özgü yaklaşımları takip ediyordu. SQL 2011 standardı, veri analizinde bu önemli işlevselliği birleştirir.
Pencereleme işlevleri
Pencereleme işlevleri, SQL dilinde bir devrimi temsil eder. Veritabanından çıkarılan aynı veri akışının, bu veriler üzerinden çeşitli göstergeler geliştirmek için birkaç kez kullanılmasına izin verirler. Pencereleme mekanizması OVER yan tümcesi ile sağlanır.
Sıralama işlevleri
Sınıflandırma işlevleri (RANK, DENSE_RANK, NTILE ve ROW_NUMBER), sonuçların belirli bir sınıflandırmasını geliştirmek için pencereleme işlevlerinin bir uygulamasını temsil eder.
Dağıtım ve ofset fonksiyonları
Dağılım ve ofset fonksiyonları (LEAD, LAG, FIRST, LAST), sonucun farklı satırları arasında korelasyon göstergeleri geliştirmek için pencereleme fonksiyonlarının başka bir uygulamasını temsil eder.
Boş değerleri işlemek için işlevler
Boş değerleri işleme işlevleri (ISNULL ve COALESCE), ilişkisel bir veritabanındaki veri şeması kısıtlaması sorununu çözmek için gereklidir. Bunu göz ardı etmek sonuçları bozabilir.
Pivot işleçleri
Analitik işleme, Küp adı verilen çok boyutlu veri yapıları için yeni operatörler önerir. Bu operatörler arasında, verilerin farklı vizyonlarına göre göstergeler geliştirmek için iki boyutlu tablolarda döndürme operatörünü simüle etmek için ilişkisel bağlamda bile tanıtılan PIVOT operatörünü buluyoruz.
Veri modelleme, dönüşlü ilişkilere yol açabilir. Bu durumda veri analizi, aynı varlığın farklı oluşumları arasında var olabilecek ilişkileri çıkarmak için hiyerarşik sorgular kullanmalıdır.
Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır.
1) Backlink Paketi 50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)
