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
- Hipotez testi nedir?
- Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Web scraping nedir?
- Keras nedir?
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir?
- Veri bilimi sertifika programları nelerdir?
- Veri bilimi için istatistik neden önemlidir?
- Underfitting nedir?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- NumPy nedir ve ne için kullanılır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
