Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
Farklı Veri Kaynaklarını Birleştirme
Veri entegrasyonu sürecinde, farklı veri kaynaklarından gelen bilgilerin birleştirilmesi önemli bir adımdır. Bu süreçte kullanılan kavramlardan ikisi entity resolution ve keys\'dir.
Entity Resolution
Entity resolution, farklı kaynaklardan gelen benzer veya aynı varlıkların (record\'ların) tanımlanması ve birleştirilmesini sağlar. Bu süreç şu aşamaları içerir:
- Uygunluk Kontrolü: Veri setlerindeki eşleşmelerin belirlenmesi.
- Seçim Kriterleri: Hangi kayıtların eşleştiğine dair kriterlerin belirlenmesi.
- Birleştirme: Eşleşen kayıtların tek bir kayıt altında birleştirilmesi.
Keys
Keys, veri tabanlarındaki kayıtların benzersizliğini sağlamak için kullanılan belirleyicilerdir. Anahtarların türleri şunlardır:
- Primary Key: Her kaydı benzersiz şekilde tanımlar.
- Foreign Key: Bir tablodaki kaydın başka bir tablo ile ilişkilendirilmesini sağlar.
- Composite Key: Birden fazla alanın birleşimi ile oluşturulan anahtardır.
Entity resolution ve keys kullanarak, farklı veri kaynakları arasında tutarlılık sağlanabilir ve veri kalitesi artırılabilir.
Aynı kategoriden
- Overfitting nedir?
- TensorFlow nedir?
- Veri bilimci nasıl olunur?
- Hadoop nedir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Veri ambarı (data warehouse) nedir?
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin hangisi hangi durumlarda daha avantajlıdır ve neden?
- API üzerinden veri çekme nasıl yapılır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Yapay zekada veri nasıl etiketlenir?
- Veri bilimi etik kuralları nelerdir?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Zaman serisi anomali tespiti için STL ve BOCPD yaklaşımları
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
