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
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- PyTorch nedir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Precision ve recall arasındaki fark nedir?
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- Eksik veri (missing values) nasıl tespit ve impute edilir?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Google Colab nedir?
- TensorFlow nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda tercih edilirler?
- Veri bilimi projelerinde overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler kullanılabilir?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Doğrusal regresyon nedir?
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir