SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
SQL ile Veri Analizi
SQL (Structured Query Language), veritabanlarına erişim ve yönetim için kullanılan bir dildir. Veri analizi sürecinde SQL, aşağıdaki gibi çeşitli şekillerde kullanılabilir:- Veri Sorgulama: SQL kullanarak veritabanından istenen verileri çekmek mümkündür. SELECT komutu ile belirli sütunlar ya da tüm veriler sorgulanabilir.
- Filtreleme: WHERE, HAVING gibi komutlar ile veriler üzerinde koşullar belirlenerek sadece gerekli veriler elde edilir.
- Toplama Fonksiyonları: COUNT, SUM, AVG, MAX, ve MIN gibi fonksiyonlarla istatistiksel veriler elde edilebilir.
- Gruplama: GROUP BY özelliği ile veriler belirli kategorilere ayrılarak analiz edilir.
- Veri Birleştirme: JOIN komutları ile birden fazla tablodan veriler birleştirilerek daha kapsamlı analizler yapılabilir.
- Veri Düzenleme: UPDATE ve DELETE komutları ile veriler üzerinde düzenlemeler yapılabilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- AUC neyi ifade eder?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Eğitim sektöründe veri analitiği konusunda en iyi uygulamalar nelerdir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Veri Nedir?
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- MLOps nedir?
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
