• Buradasın

    Veri tekilleştirme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri tekilleştirme yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:
    • In-line (Çevrimiçi) Tekilleştirme: Veriler diske yazılmadan önce tekilleştirme işleminden geçirilir 235. Bu yöntem, depolama alanından hemen tasarruf sağlar ancak cihazın performansını etkileyebilir 35.
    • Post-Process (Sonradan İşlem) Tekilleştirme: Veriler önce diske yazılır, ardından periyodik olarak veya belirli bir işlem tetiklendiğinde tekilleştirme yapılır 235. Bu yöntem, cihazın performansını etkilemez ancak depolama alanından tasarruf için ek bir adım gerektirir ve zaman alabilir 35.
    Veri tekilleştirme ayrıca şu programlarla da yapılabilir:
    • Windows Server Yedekleme: Optimize edilmiş bir birimi yedekleyebilir 1.
    • Pivot Tablo: Veri kümesindeki tekrarlanan değerleri belirlemek ve tekilleştirmek için kullanılabilir 4.
    • Gelişmiş Filtre: Karmaşık filtreleme işlemleri için tekrarlanan değerleri belirlemek ve tekilleştirmek amacıyla kullanılabilir 4.
    Veri tekilleştirme işlemi, kullanılan depolama sistemine ve yazılımlara göre değişiklik gösterebilir. Detaylı bilgi ve destek için uzmanlara başvurulması önerilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. vidoport.com
        1
      2. oneproxy.pro
        2
      3. kpveri.com
        3
      4. ortusiletisim.com
        4
      5. knowway.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemlerinden bazıları şunlardır: Maskeleme (data masking). Takma adlandırma (pseudonymization). Genelleme (generalization). Veri değiştirme (data swapping). Veri bozulması (data perturbation). Sentetik veriler (synthetic data). Veri anonimleştirme yöntemleri seçilirken verinin niteliği, büyüklüğü, fiziki ortamlarda bulunma yapısı, çeşitliliği, işleme amacı gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kişisel verilerin anonim halde olabilmesi için, başka verilerle eşleştirerek dahi kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmiş olması gerekmektedir. Veri anonimleştirme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: beyaz.net; acikveri.ulakbim.gov.tr; komtas.com; terabilisim.com.
    5 kaynak

    SQL'de tekilleştirme nasıl yapılır?

    SQL'de tekilleştirme (tekilleştirme) yapmak için `DISTINCT` komutu kullanılır. `DISTINCT` komutu, bir seçme sorgusunda tekrar eden kayıtları filtreleyerek yalnızca benzersiz değerleri döndürür. Kullanım formatı: ``` SELECT DISTINCT kolonlar FROM tablo_adı WHERE şartlar; ``` Örneğin, bir müşteri tablosunda yer alan tüm şehirleri listelemek için şu sorgu kullanılabilir: ``` SELECT DISTINCT sehir FROM musteriler; ``` Bu sorgu, `musteriler` tablosundaki `sehir` sütununda yer alan tüm farklı şehir isimlerini döndürür. `DISTINCT` ifadesi, birden fazla sütun için de kullanılabilir ve her bir sütundaki benzersiz kombinasyonları döndürür. `DISTINCT` kullanımı, büyük veri setlerinde sorgu süresini uzatabilir, bu nedenle dikkatli olunmalıdır.
    5 kaynak

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için ilk adım. Yapılandırma: Ham verilerin daha kullanılabilir hale getirilmesi. Temizlik: Aykırı değerlerin düzeltilmesi, kötü verilerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi ve basitleştirilmesi, yinelenen değerlerin bulunması ve yapısal sorunların giderilmesi. Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi. Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olduğunun sağlanması. Yayınlama: Düzenlenmiş verilerin erişilebilir hale getirilmesi. Ayrıca, veri düzeltme yöntemleri arasında bölme, kesme, çıkarma, düzenleme, doldurma, silme, birleştirme, taşıma, dönüştürme, kaydırma, kümeleme ve sütun oluşturma gibi işlemler de bulunmaktadır. Veri düzeltme yöntemleri, verilerin özelliklerine ve analizin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    Tekilleştirme nedir?

    Tekilleştirme, bir veri kümesi içindeki veya birden çok veri kümesindeki verilerin kopyalarını kaldırmak için kullanılan bir veri azaltma tekniğidir. Temel amacı, aynı veya benzer veri parçalarının tekrarlanmasını önleyerek depolama alanı kullanımını azaltmak ve depolama sistemlerinin verimliliğini artırmaktır. Bazı tekilleştirme teknikleri: Bit düzeyinde tekilleştirme: Dosyaların ikili değerlerini karşılaştırır. Blok düzeyinde tekilleştirme: Büyük veri bloklarını karşılaştırır. Dosya düzeyinde tekilleştirme: Dosyaları karşılaştırır. Veri parmak izi alma: Her bir veri parçası için benzersiz bir tanımlayıcı oluşturur. Makine öğrenimi tabanlı tekilleştirme: Benzerliklerine göre yinelenenleri tanımlamak ve kaldırmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
    5 kaynak