Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
Veritabanı Tasarımında Normalleştirme
Normalleştirme, veritabanı tasarımında verilerin tekrarını azaltmak ve veri tutarlılığını sağlamak amacıyla uygulanan bir süreçtir. Bu süreç, verilerin belirli kurallara göre yapılandırılmasını içerir.Amaçları
- Veri tekrarını azaltmak
- Veri tutarlılığını artırmak
- Güncelleme, silme ve ekleme işlemlerinde oluşabilecek anormallikleri önlemek
Normalizasyon Aşamaları
- Birinci Normal Form (1NF): Tekil değerler içeren alanların oluşturulması.
- İkinci Normal Form (2NF): Kısmi bağımlılıkların ortadan kaldırılması.
- Üçüncü Normal Form (3NF): Geçersiz bağımlılıkların kaldırılması.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- Karar ağaçları nasıl çalışır?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Implicit feedback verisiyle öneri sistemi nasıl kurulur?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- CRISP-DM nedir?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Jupyter Notebook en iyi uygulamaları: dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Spark nedir?
- Veri Nedir?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- Zaman serisi tahminde dışsal değişken (exogenous) kullanımı