• Buradasın

    Yapılandırılmış ve yapılandırılmamıs veri arasındaki fark nedir örnek?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri arasındaki fark, verilerin organizasyon ve format özelliklerine göre belirlenir 13.
    Yapılandırılmış veri belirli bir formatta düzenlenmiş, kategorize edilmiş ve kolayca erişilebilir verilerdir 1. Örnekler:
    • İlişkisel veri tabanı tabloları: Müşteri bilgileri, ürün katalogları, finansal kayıtlar 1.
    • Elektronik tablolar: Excel dosyaları, Google Sheets dokümanları 1.
    • ERP ve CRM sistemleri: Kurumsal kaynak planlama ve müşteri ilişkileri yönetim sistemlerindeki veriler 1.
    Yapılandırılmamış veri ise belirli bir format veya şema takip etmez ve çeşitli formatlarda bulunabilir 13. Örnekler:
    • Sosyal medya gönderileri: Metin dokümanları, videolar, ses dosyaları 3.
    • E-posta içerikleri: Mesajlaşma kayıtları 1.
    • Bilimsel makaleler ve raporlar: Büyük metin belgeleri 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. komtas.com
        1
      2. isolution.pro
        2
      3. medium.com
        3
      4. ersinoguz.com
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış problemler nelerdir?

    Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış problemler, problem kurma etkinliklerinin farklı türleridir. 1. Yapılandırılmış Problemler: Bu tür problemlerde, problem kurma etkinliği mevcut bir problemin yeniden düzenlenmesi yoluyla gerçekleşir. 2. Yarı Yapılandırılmış Problemler: Öğrenciye bir durum verilir ve bu durumu kullanarak problemi formüle etmesi ve keşfetmesi istenir. 3. Yapılandırılmamış Problemler: Bu tür problemlerde herhangi bir sınırlama yoktur.
    5 kaynak

    Veri yapılarının temel amacı nedir?

    Veri yapılarının temel amacı, verileri organize etmek ve yönetmektir. Bunun yanı sıra, veri yapılarının diğer amaçları şunlardır: Verilere hızlı ve etkin bir şekilde erişim sağlamak. Verileri bellekte verimli bir şekilde depolamak. Yazılımın performansını artırmak.
    5 kaynak

    Tarihin yapılandırılmış veri örnekleri nelerdir?

    Tarihin yapılandırılmış veri örnekleri şunlardır: 1. İlişkisel Veri Tabanı Tabloları: Müşteri bilgileri, ürün katalogları ve finansal kayıtlar gibi veriler, tarih formatında yapılandırılmış veri olarak saklanır. 2. Elektronik Tablolar: Excel dosyaları ve Google Sheets dokümanları, tarihlerin belirli sütunlarda organize edildiği yapılandırılmış veri örnekleridir. 3. Veri Ambarları: Kurumsal raporlama sistemlerindeki düzenlenmiş veri setleri, tarihlerin tutarlı bir şekilde saklandığı yapılandırılmış verilerdir. 4. Online İşlem İşleme (OLTP) Sistemleri: Banka işlemleri ve e-ticaret siparişleri gibi sistemler, tarihlerin önemli bir bileşen olduğu yapılandırılmış verileri kullanır. 5. JSON ve XML Dosyaları: API'lar aracılığıyla veri alışverişinde kullanılan yapılandırılmış veri formatları, tarihleri de içerir.
    5 kaynak

    Veri tabanı nedir kısaca?

    Veri tabanı, yapılandırılmış bir şekilde organize edilmiş ve depolanmış veri koleksiyonudur.
    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 toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Veri tipleri neden önemlidir?

    Veri tipleri önemlidir çünkü: 1. Veri Bütünlüğü: Doğru veri tipi, veritabanına yanlış veri girilmesini engeller. 2. Performans: Uygun veri tipi seçimi, depolama alanının verimli kullanılmasını ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Veri İşleme: Veri tipleri, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlemleri belirler ve verilerin doğru şekilde işlenmesini sağlar. 4. Hata Önleme: Veri tiplerinin anlaşılması, programlama sırasında oluşabilecek hatalardan kaçınmayı sağlar.
    5 kaynak