Veri Ne Anlama Geliyor?
Veri bilimi bağlamında veri, bilgi ve içgörü elde etmek için işlenebilen ve analiz edilebilen bilgileri ifade eder. Veriler, sayılar, metin, resimler ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok biçimde olabilir. Veriler genellikle, bir soruyu yanıtlamak veya bir karar hakkında bilgi vermek gibi belirli bir amaç için toplanır ve düzenlenir.
Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Yapılandırılmış veriler, belirli bir biçimde, tipik olarak bir tablo veya sabit bir şemada düzenlenen verilerdir. Araması, sıralaması ve analizi kolaydır ve bir veritabanında veya elektronik tabloda kolayca saklanabilir. Yapılandırılmış verilere örnek olarak mali kayıtlar, müşteri verileri ve ürün bilgileri verilebilir.
Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir biçimi olmayan ve genellikle analiz edilmesi ve işlenmesi daha zor olan verilerdir. Genellikle düzensizdir ve bir tabloya veya elektronik tabloya düzgün bir şekilde sığmaz. Yapılandırılmamış verilere örnek olarak metin, ses ve video verilebilir.
Veri biliminde, veriler genellikle modeller oluşturmak, tahminler yapmak ve sorunları çözmek için kullanılır. Veri bilimcileri, değerli içgörüler elde etmek ve karar verme sürecini bilgilendirmek için çeşitli kaynaklardan veri toplamak, işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır.
Veri Seti Nedir?
Veri seti, belirli bir amaç için düzenlenmiş ve yapılandırılmış bir veri topluluğudur. Bireysel veri noktalarını (müşteriler veya ürünler gibi) temsil eden satırlar ve her veri noktasıyla ilişkili farklı bilgi parçalarını (ad, yaş veya gelir gibi) temsil eden sütunlarla bir tablo veya elektronik tablo olarak düşünülebilir.
Bir veri seti, yalnızca birkaç yüz veya bin veri noktasıyla küçük olabilir veya milyonlarca veya milyarlarca veri noktasıyla çok büyük olabilir. Bir veri setinin boyutu ve karmaşıklığı, ele alınan soruna veya sorulan sorulara bağlı olabilir.
Veri kümeleri, veri bilimcilerin bilgi ve içgörü elde etmek için kullandıkları ham maddeyi sağladıkları için veri biliminin önemli bir parçasıdır. Veri bilimcileri, önemli soruları yanıtlamak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır.
Veri Tabanı Nedir?
Veritabanı, genellikle bir bilgisayar sisteminde belirli bir şekilde depolanan ve düzenlenen, yapılandırılmış bir veri koleksiyonudur. Hızlı ve verimli bir şekilde erişilip güncellenebilecek şekilde tasarlanmıştır ve genellikle birden çok kullanıcı tarafından erişilmesi gereken büyük miktarda veriyi depolamak için kullanılır.
İlişkisel veri tabanları, NoSQL veri tabanları ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok veri tabanı türü vardır. Her tür, farklı veri türlerini depolamak ve yönetmek ve belirli sorgu ve işlem türlerini desteklemek için tasarlanmıştır.
Bir veritabanında, veriler tipik olarak tablolar halinde düzenlenir ve her tablo satırlar (kayıtlar veya demetler olarak da bilinir) ve sütunlar (alanlar veya nitelikler olarak da bilinir) içerir. Tablolar, verilerin mantıksal ve organize bir şekilde bağlanmasına ve erişilmesine olanak tanıyan anahtar alanlar aracılığıyla birbirleriyle ilişkilendirilebilir.
Veri tabanları, büyük miktarda veriyi depolamak, düzenlemek ve yönetmek için bir yol sağladıkları için veri biliminin önemli bir parçasıdır. Veri bilimcileri genellikle birlikte çalıştıkları veri kümelerini depolamak ve yönetmek için veri tabanlarını kullanırlar ve gerektiğinde verilere erişmek ve bunları değiştirmek için veri tabanı yönetim araçlarını kullanırlar.
Veri Seti ve Veri Tabanının Farkı Nedir?
Bir veri seti, belirli bir amaç için düzenlenen ve yapılandırılan bir veri koleksiyonudur; bir veri tabanı ise, tipik olarak bir bilgisayar sisteminde belirli bir şekilde depolanan ve organize edilen yapılandırılmış bir veri koleksiyonudur.
Veri kümesi ile veritabanı arasındaki temel farklardan biri, veri kümesinin tipik olarak daha küçük, kendi kendine yeten bir veri koleksiyonu olması, veritabanının ise genellikle daha büyük ve daha karmaşık olması ve birden çok kullanıcı tarafından erişilip güncellenebilecek şekilde tasarlanmış olmasıdır.
Diğer bir fark, bir veri setinin tipik olarak analiz ve görselleştirme için kullanılması, bir veritabanının ise verilerin depolanması ve yönetimi için kullanılmasıdır. Bir veri seti genellikle bilgi ve içgörü elde etmek için kullanılırken, bir veritabanı birden çok kullanıcı tarafından erişilmesi gereken büyük miktarda veriyi depolamak ve yönetmek için kullanılır.
Son olarak, veri kümeleri genellikle belirli bir soruyu yanıtlamak veya bir karar hakkında bilgi vermek gibi belirli bir amaç için oluşturulurken, veritabanları genellikle daha genel amaçlıdır ve çok çeşitli verileri depolamak ve yönetmek için kullanılır.
Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri
Küçük bir yapılandırılmış veri kümesi örneği aşağıda verilmiştir:
| Customer ID | Customer Name | Age | Gender | Income |
| 1 | John Smith | 32 | Male | $50,000
|
| 2 | Jane Doe | 28 | Female | $40,000 |
| 3 | Bob Johnson | 45 | Male | $60,000 |
| 4 | Sarah Williams | 35 | Female | $55,000 |
Bu veri seti, müşteri kimliği, adı, yaşı, cinsiyeti ve geliri dahil olmak üzere dört müşteri hakkında bilgi içerir. Her bir bilgi parçası, her müşterinin verileri ayrı bir satırda ve her bir bilgi parçası (müşteri kimliği veya geliri gibi) ayrı bir sütunda düzenlenmiş olacak şekilde belirli bir biçimde düzenlenmiştir. Bu verilerin aranması, sıralanması ve analiz edilmesi kolaydır ve bir veritabanında veya elektronik tabloda kolayca saklanabilir.
Yapılandırılmış veriler genellikle doğası gereği sayısal veya kategoriktir ve genellikle belirli soruları yanıtlamak veya kararları bildirmek için kullanılır. Bu örnekte veriler, müşteri tabanının demografisini anlamak veya müşterileri gelir düzeyine göre segmentlere ayırmak için kullanılabilir.
Yapılandırılmamış Verilere Bir Örnek:
“Güzel bir yaz gününde dağlarda yürüyüş yapmaya karar verdim. Bir çantama su, atıştırmalıklar ve fotoğraf makinemi koyup yola koyuldum. Manzaralar nefes kesiciydi ve bazı fotoğraflar çekebildim. harika fotoğraflar. Daha fazla yürüdükçe, dinlenmek ve öğle yemeği yemek için durduğum küçük bir göletle karşılaştım. Boş bir gün geçirmek için mükemmel bir yoldu.”
Bu metin, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmadığı ve belirli bir şekilde düzenlenmediği için yapılandırılmamış verilere bir örnektir. Doğal dilde yazılmış bir anlatıdır ve bir tabloya veya elektronik tabloya düzgün bir şekilde sığmaz. Yapılandırılmamış veriler genellikle metin ağırlıklıdır ve belgeler, e-postalar, sosyal medya gönderileri, ses ve video kayıtları ve daha fazlası gibi çok çeşitli biçimleri içerebilir.
Yapılandırılmamış verilerle çalışmak genellikle yapılandırılmış verilerden daha zordur, ancak yalnızca yapılandırılmış verileri kullanarak ortaya çıkarılması mümkün olmayabilecek değerli içgörüler sağlayabilir. Bu örnekte, yazarın duygu ve düşüncelerini anlamak ya da yürüyüşün yeri veya yapılan faaliyetler gibi belirli ayrıntıları çıkarmak için metin analiz edilebilir.
Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Verilerin Farkı Nedir?
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasındaki temel farklardan biri, düzenlenme şeklidir. Yapılandırılmış veriler belirli bir formatta düzenlenir ve aranması, sıralanması ve analiz edilmesi kolaydır, oysa yapılandırılmamış veriler genellikle düzensizdir ve üzerinde çalışılması daha zordur. Diğer bir fark, her kategoriye dahil edilen veri türleridir. Yapılandırılmış veriler genellikle doğası gereği sayısal veya kategoriktir, yapılandırılmamış veriler ise genellikle metin tabanlıdır.
Veri biliminde, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler, bir sorun veya durum hakkında daha eksiksiz bir anlayış elde etmek için genellikle birlikte kullanılır. Veri bilimcileri, modeller oluşturmak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonunu kullanabilir.
