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
- Eğitim ve öğretimde öğrenci performans analizi yapmak için en iyi veri yaklaşımları nelerdir?
- Underfitting nedir?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- PyTorch nedir?
- Zaman serisi anomali tespiti için STL ve BOCPD yaklaşımları
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
- Veri gölü (data lake) nedir?
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)