Verileri anlaşılmasını kolaylaştıracak şekilde düzenlemek veya düzenlemek için bu işleme "veri manipülasyonu" diyoruz. DML olarak da bilinen veri işleme dili, genellikle veri işleme için gereklidir. Veriler, verilerin yeniden düzenlenmesini sağlayan DML kodlama dili kullanılarak bir veritabanı programı içinde değiştirilebilir. Veri işleme araçları, verilerin işlenmesini ve değiştirilmesini mümkün kılar. Bu nedenle excel, kullanmak için iyi bir veri işleme aracıdır.
Veri İşleme
Veri manipülasyonu, daha iyi organize edilmiş ve anlaşılması daha basit olacak şekilde bir veri koleksiyonunun düzenlenmesini içerir. Bankacılık, satış, pazarlama, emlak, muhasebe, finans ve bilgisayar programlama, veri manipülasyonunu kullanan sektörlerden sadece birkaçıdır. Verileri ayıklamak, temizlemek, bir veritabanı oluşturmak, ihtiyaçlarınıza göre filtrelemek ve analiz etmek, verimli bir veri işleme sürecinin adımlarıdır.
Verileri Etkili Şekilde Manipüle Etme
Birden çok adımı kullanmak, en etkili veri işleme stratejilerinden biridir. Verileri manipüle ederken gerçekleştirebileceğiniz bazı tipik taktiksel eylemler şunlardır:
1 numara. Çeşitli Kaynaklardan Veri İçeren Bir Veritabanı Oluşturun
Çeşitli kaynaklardan gelen bilgi ve verilerle bir veritabanı oluşturmak, ortak bir ilk taktik adımdır. Yerleşik bir veritabanı veya otomatik bir program, bunu yapmak için sahip olduğunuz seçeneklerdir. Veritabanınızı oluşturmaya karar verirseniz, kullanma seçeneğiniz vardır. Microsoft Excel, Google Data Studio veya diğer veri modelleme araçları.
2 numara. Verilerin İçeriğini Temizleyin ve Yeniden Düzenleyin.
Veri içeriğini doğru ve iyi düzenlenmiş hale getirmek için yeniden düzenlemek ve temizlemek, başka bir tipik stratejik adımdır. Otomatik yazılım kullanmak bu görevi sizin yerinize tamamlayabilir. Bu, tüm verilerin ve analitiklerin yapılandırılmış modellerde doğru bir şekilde bağlanmasının sağlanmasını içerebilir.
3 numara. Verileri Birleştirin ve Yinelemeleri Ortadan Kaldırın
Veritabanı organizasyonunu takiben, bir sonraki taktiksel adım, tipik olarak kopyaları aramak için verilerinizi birleştirmeyi içerir. Bu, yinelenen bilgileri temizlemenize ve veritabanınızı daha fazla düzenlemenize yardımcı olabilir. Ek olarak, bu, iş ihtiyaçlarını karşılamak için kapsamlı niş veriler üretmek için formüllerdeki verilerin harmanlanmasını gerektirebilir.
#4. İlgili Bilgileri Keşfetmek için Verileri İnceleyin
Kapsamlı veri sonuçları analizi, yararlı verileri ortaya çıkarmak için tipik olarak son taktik adım olarak hizmet eder. Tüketici harcamalarındaki eğilimler, iş içgörüleri veya dijital markalarla etkileşim, bu yararlı verilere birkaç örnektir. Keşfettikleri ve inceledikleri ilgili veriler de her şirketin gereksinimlerine göre farklılık gösterebilir.
Veri Manipülasyonunun Faydaları
Veri manipülasyonu, işletmelerin ve kuruluşların büyümesini artırır. Üretkenliği artırmak, trendleri tespit etmek, maliyetleri düşürmek ve müşteri davranışını analiz etmek için gerekli olan birincil verilerin yapılandırılmış organizasyonunu kolaylaştırır. Tutarlı ve iyi organize edilmiş veriler, işletmelerin organize veritabanlarına erişmelerini sağladığı için verilerini manipüle etmelerine olanak tanır. Sınıflandırma, benzer verileri gruplandırarak işletmelerin bilgilerini organize etmelerini sağlar ve bilgi aramayı kolaylaştırabilir.
1 numara. Anlayışlı Proje Verilerine Erişim
İşletmelerin proje bilgilerini kaydetmelerini ve yeni bir proje geliştirirken veya iş hedeflerine karar verirken kaynak olarak kullanmaları gerektiğinde daha sonra geri almalarını sağlar. İşletmeler, finansmanı değerlendirirken ve kârların artıp artmadığını belirlerken önceki verilerine de başvurabilir.
#2. Ek Bilgiler
İşletmeler, belirli içgörüler sunmak için bulgularını değiştirebilir. Bir işletme, ziyaretçileri zaman içinde izlemek istiyorsa ve web sitesine gelen trafiğin hacmiyle ilgileniyorsa, bu sonuçlara ulaşmak için web sitesi trafiği verilerini manipüle edebilir.
3 numara. Anlamsız Verileri Azaltır
Veriler bazen yanlış olabilir veya içgörülü bilgiler sunmayabilir. Şirketler ayrıca doğru sonuçlar elde etmek için veri manipülasyonunu kullanarak yanlış verileri temizleyebilir ve yardımcı olmayan veri içgörülerini kaldırabilir.
Veri İşleme Excel
Hesaplamalar ve işlevler Excel, toplama, çıkarma, çarpma ve bölme gibi bazı temel matematik işlemlerini içerir. Bu temel öğeleri kullanabilmeniz gerekir. Excel özellikleri.
Aynı denklemi Excel'de birden çok hücrede kullanırken, otomatik doldurma özelliği yararlıdır. Formülü yeniden yazmak, bunu yapmanın bir yöntemidir. Tersine, farklı yaklaşım, imleci hücrenin sağ alt köşesinden aşağı doğru hareket ettirmektir. Aynı formülü aynı anda birden çok satıra uygulamanıza yardımcı olacaktır.
- Sıralama ve Filtreleme – Excel'in sıralama ve filtreleme özellikleri, kullanıcılara excel işleme ve veri analizinde yardımcı olabilir.
- Kopyaların ortadan kaldırılması: Veri toplama ve entegrasyon süreci sırasında bazı veriler muhtemelen çoğaltılacaktır. Excel'in Yinelenenleri Sil özelliği, excel veri işlemede yinelenen elektronik tablo girişlerinden kurtulmanızı sağlar.
- Excel, sütunların ve satırların sık sık eklenmesine ve çıkarılmasına izin verir. Veri organizasyonu için birden çok veri sayfasını entegre etmek, bölmek veya birleştirmek sıklıkla gereklidir.
- Silmek faydalıdır çünkü aklınıza gelmeyen konulara ışık tutabilir. Önemsiz verileri kaldırarak odak noktanızı belirli bir veri kümesine daraltabilirsiniz. Verileri manipüle etmenin daha az popüler olan yollarından biri pivottur, ancak yine de bilmeniz gereken bir şeydir.
- Veri türlerindeki değişiklikler yalnızca o anda görüntülenmekte olan ve neredeyse her zaman metin veya sayılardan oluşan verileri etkiler. Görünümünüzü yalnızca metin verilerini gösterecek şekilde değiştirebilirsiniz, örneğin yalnızca adları görmek istiyorsanız veya yalnızca finansal verileri görüntülerken metni görüntüleyebilirsiniz. Bu iki tür arasında seçim yaptığınızda metni, sayıları, tarihleri, saatleri, mantığı ve nesneleri/gömmeyi görüntüleme yeteneği iyileştirilir.
Diğer Excel Veri İşleme Faaliyetleri
- Daha az popüler olan transpoze veri işleme tekniğini kullanarak sütunları ve satırları taşıyabilir veya değiştirebilirsiniz. Verilerinizde yalnızca küçük değişiklikler yapmanız gerekmedikçe bu yöntemi genellikle kullanmazsınız.
- Çeşitli kaynaklardan gelen verilerle çalışıyorsanız, sütun ve satır ekleme özelliğini kullanabilirsiniz. Her şeyi tek bir veri kümesinde birleştirmeniz gerekmeyeceğinden, yalnızca ilgili sütunları ve satırları eklemek, daha uygun verileri dahil etmenize olanak tanır.
- Yeni sütunlar ve satırlar ekleme yeteneği tam olarak göründüğü gibidir. Bu hücreler, diğer veri kaynaklarından yeni bilgiler veya birisinin zaten sahip olduğu ancak kaydetmediği verileri içerebilir.
- Verileri incelerken, sütunların ve satırların adları olduğunda neye baktığınızı hızlı bir şekilde belirlemek daha kolaydır. Muhtemelen bu bileşenlerin gizlendiği veri kümeleriyle uğraşmışsınızdır, bu da verileri neredeyse işe yaramaz hale getirmiştir.
Veri işleme dili
İşletmelerin veritabanını düzenlerken herhangi bir veri kaybetmeyeceklerini garanti etmek için bu değişiklikleri yapmak üzere veritabanı programıyla etkileşime geçmek gerekebilir. Kullanıcılar, kullanıcı isteklerini işleyen veri işleme dili işlemlerini kullanarak veritabanlarında sakladıkları verilere erişebilir ve bunları değiştirebilir. Veri ekleme, güncelleme ve veri tabanı alma, işletmelerin sıklıkla gerçekleştirdiği görevlerden bazılarıdır.
Veri işlemeye yönelik bazı tipik veri işleme dili komutları aşağıda listelenmiştir:
- “Seç” komutu, verilerini değiştirmek istediğiniz veritabanı kayıtlarını seçmenizi sağlar. Veritabanına hangi verilerin seçileceği ve nerede bulunacağı konusunda talimat verir.
- Güncelle: Bu komutu kullanarak, veritabanında zaten var olan verilerde değişiklik yapabilirsiniz. Özellikle, hangi bilgilerin güncellenmesi gerektiği, yeni bilgilerin nereye girileceği ve kayıtların sırayla mı yoksa tümünün bir kerede mi ekleneceği konusunda talimat vermek için veritabanıyla iletişim kurabilir.
- Ekle: Bu komutu kullanarak verileri veritabanı içinde hareket ettirebilirsiniz. Daha ayrıntılı olarak, verinin mevcut konumu ve aktarılması gereken yeni konum hakkında veri tabanını bilgilendirir.
- Sil: Bu komutu kullanarak verileri veritabanından kaldırabilirsiniz. Veritabanına hangi verilerin silineceği ve nerede bulunacağı konusunda talimat verir.
- Yapılandırılmış Sorgu Dili veya SQL, veri işleme için en popüler veritabanı dillerinden biridir.
Veri Manipülasyonu Neden Önemlidir?
1.. organizasyon
Veri manipülasyonu sayesinde kuruluşlar verileri daha kolay organize edebilir ve analiz edebilir. Trend analizi, tüketici davranışı araştırması gibi önemli ticari operasyonları gerçekleştirmelerini sağlar. finansal Veri analizi.
#2. Tutarlılık
Veri manipülasyonu, çeşitli kaynaklardan toplanan veriler arasındaki tutarlılığı da koruyarak işletmelere daha iyi, daha bilgili kararlar vermelerine yardımcı olan birleşik bir görüş sunar.
#3. kullanılabilirlik
Kullanıcılar ayrıca veri manipülasyonu yoluyla verileri temizleyebilir ve düzenleyebilir, bu da kullanımı kolaylaştırır. Veri manipülasyonu, özellikle finansal veri analizi bağlamında, şirketlerin geçmiş verileri kavramasını sağlar ve gelecek tahminlerinin oluşturulmasına yardımcı olur.
#4. Temizlik
Veri manipülasyonu, ilgisiz verileri kaldırırken önemli bilgilerin saklanmasını mümkün kılar. İşletmeler ayrıca verilerini düzenleyebilir, ilgisiz değişkenleri ayırabilir ve hatta ortadan kaldırabilir ve ihtiyaç duydukları bilgilere odaklanabilir.
Veri Manipülasyon Araçları
Veri işleme araçları, verilerin temel özelliklerini korurken verilerin sıralanmasına, yeniden düzenlenmesine ve taşınmasına olanak tanır. İster bilgi örnekleniyor ister yeni bir analiz modeli beslenip eğitiliyor olsun, veriler ihtiyaca göre ayarlanır. Verileri manipüle etmeye yönelik araçlar, verinin kendisinden ziyade veri öğeleri arasındaki ilişkileri değiştirmeye çalışır. İşletmeler bu araçları, satırları ve sütunları filtrelemek ve verileri sınıflandırmak, ayrıca regresyon analizleri yapmak ve dizeleri manipüle etmek gibi çeşitli görevler için kullanabilir.
#1. tablo
Satış Gücü herhangi bir veritabanına bağlanabilen verileri işlemek için bir araç olan Tableau'yu yarattı. En çok İş Zekası sektörü kullanıyor ve ham veriyi kullanıcıların anlayabileceği herhangi bir formata dönüştürmeyi kolaylaştırıyor. Öncelikle bir raporlama aracı olarak anılsa da, başka bağlamlarda da kullanılır. Veri keşfi, görüntülemeve rapor hazırlama aynı veriler için faydalıdır. Verileri tutan veya depolayan birçok farklı kaynak için veri bağlayıcıları veya ayrıştırıcıları olduğundan, heterojen verileri yönetebilir.
#2. excel
Kullanıcılar, Excel'i kullanarak verileri yönetebilir ve çeşitli görevleri otomatikleştirebilir. Satır ve sütunlar halinde de düzenleyebileceğiniz Excel'i kullanarak birçok veri toplayabilirsiniz. Veriler harfler, sayılar, grafikler, çizelgeler ve resimler kullanılarak girilebilir. Veriler bir Excel uygulaması kullanılarak eklenebilir, kaldırılabilir, değiştirilebilir, bağlanabilir ve taşınabilir.
#3. BIÇAK
KNIME veya Konstanz Information Miner, çeşitli makine öğrenimi ve veri madenciliği bileşenlerini Lego kullanarak entegre eden bir veri işleme aracıdır. analitik modüler veri boru hattı kavramı. Bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir ve çeşitli veri kaynaklarını birleştiren düğümlerin birleştirilmesini sağlamak için JDBC'yi kullanır.
#4 apaçi kıvılcımı
Apache Spark ile hızlı veri işleme mümkündür. Uygulamanın işlenmesini hızlandıran bellek kümesi bilgi işlemi, onun temel özelliğidir. Spark'ın toplu işleme, yinelemeli algoritmalar, grup sorguları ve akış dahil olmak üzere çeşitli işletme maliyetleri vardır.
5 numara. SAS
İstatistiksel Analiz Sistemi şirketin adıdır ve SAS iş zekası ve analitik çözümleri sunmaktadır. SAS Enstitüsü tarafından geliştirilmiştir. veri manipülasyonu için en sık kullanılan araç. Kapsamlı makine öğrenimi (temizleme, dönüştürme, ön işleme ve filtreleme) algoritmaları ve işlevleri koleksiyonu, kullanıcıların tahmine dayalı analiz oluşturmasını ve sunmasını sağlar. Kendi kendini organize eden haritalar, dağılım ölçümleri ve üç boyutlu grafikler dahil olmak üzere çeşitli görselleştirmeleri önemli ölçüde geliştirdi. Ağaç modellemeyi açıklamak için XML kullanır ve veri girişi ve çıktı dosyası formatları için esnek bir dosya operatörü içerir.
#6. Tensor Akışı
tarafından geliştirilen popüler bir açık kaynak kitaplığıdır. Google TensorFlow denir. İşletmeler tarafından veri akış grafiklerini içeren sayısal hesaplamalar için kullanılırlar. TensorFlow, yapay zeka çağında makine ve derin öğrenmeyi güçlü bir şekilde destekler. Python tabanlı platformlarda, görüntüleri tanımak, sözcükleri gömmek, el yazısı rakamları kategorilere ayırmak ve çeşitli dizi modelleri üretmek için derin sinir ağları kullanılabilir.
7 numara. RapidMiner
RapidMiner olarak bilinen veri işleme aracını yaratan şirket, adını buradan alıyor. Yazmak için kullanılan dil Java'dır. Tahmine dayalı analiz, iş uygulamaları, akademik ve araştırma amaçları ve diğer amaçların tümü hızlı madenci kullanılarak gerçekleştirilebilir. Teslimatı hızlandıran şablon çerçevesini takip eder. Yalnızca teslimatı hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda dönüştürme hatalarını da azaltır.
Veri Manipülasyon Teknikleri Nelerdir?
Veri manipülasyonu, daha iyi organize edilmiş ve anlaşılması daha basit olacak şekilde bir veri koleksiyonunun düzenlenmesini içerir. Veri manipülasyonu, daha iyi organize edilmiş ve anlaşılması daha basit olacak şekilde bir veri koleksiyonunun düzenlenmesini içerir.
Veri Manipülasyonu Ne İçin Kullanılır?
Veri manipülasyonu, kuruluşları ve işletmeleri genişletmek için çok önemlidir. Trend analizi, müşteri davranışı analizi, üretkenliği artırma, maliyet düşürme vb. amaçlarla etkin bir şekilde kullanmak için ham verilerde ayarlamalar yapılmalıdır.
Veri Manipülasyonu ve Veri Değiştirme Nedir?
Veri manipülasyonu, verilerin mevcut değerlerini veya verilerin kendisini değiştirmeyi içeren veri modifikasyonunun aksine, verilerin anlaşılmasını kolaylaştıracak şekilde düzenlenmesini içerir. Genel olarak, veri manipülasyonu, verileri okumayı kolaylaştırmak veya daha kesin hale getirmek için düzenleme eylemini ifade eder. Veri modifikasyonu ise, verinin gerçek değerlerini değiştirme prosedürünü ifade eder.
Hangi Cihazlar Verileri Manipüle Eder?
Veri işleme için kullanılan dile DML denir ve genellikle gereklidir. DML kodlama dili verinin yeniden düzenlenmesine izin vererek, bir veritabanı programı içindeki verilerin değiştirilmesine izin verir. Veri manipülasyonu sıklıkla aşağıdaki işlemleri içerir: Toplama
Üç Temel Veri İşleme Talimatı Türü Nedir?
Veri manipülasyonu talimatları, bazı hesaplama becerilerini kullanır ve verileri değiştirmek (manipüle etmek) için işlemler uygular. Tipik bir bilgisayar tipik olarak üç farklı tipte temel veri işleme talimatına sahip olacaktır.
- Aritmetik talimatlar.
- Mantıksal ve bit işleme komutları.
- Talimatları değiştirin.
Sonuç
Veri işleme, veri analizine ve karar vermeye başlayabilmeniz için verilerinizi yönetmenize yardımcı olabilecek bir süreçtir. İşinizdeki her şey için kullanılabilir, ancak iş kararları vermek için sayıları kullanırken en iyi sonucu verir. Veri Manipülasyon Dili, bir veritabanı anlaması için sıfırdan tasarlanmış bir şekilde, ona ne yapması gerektiğine dair kesin talimatlar veriyor.
İlgili Makaleler
- Nakit Akışı Tahmini: Anlam, Yöntemler, Araçlar, Modeller (+ Ayrıntılı Şablonlar)
- Proje Yönetim Araçları Excel Ücretsiz: Bilmeniz Gereken Her Şey, Türler ve Kullanılacak Ücretsiz Araçlar
Referanslar
