Ay: Temmuz 2023

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Veri Unsurlarını Belirlemek

Veri Unsurlarını Belirlemek

Veri Unsurlarını Belirlemek Hepimiz bir anda yapbozlar yaptık. Yapboz kutusunu ilk açıp parçaları çalışma alanımıza döktüğümüzde, önümüze çıkanlar karşısında şaşkına dönebiliriz. Büyük bir yığının içinde yüzlerce, hatta binlerce minik parçamız var. Bu büyük yığın bir kaos halindedir. İncelemek için her yapboz parçasını elimize aldığımızda, onu benzersiz kılan özellikleri anlıyoruz. Ancak bu noktada eksik olduğumuz şey,…
Devamı


14 Temmuz 2023 0
Veri Ögelerinin İlişkileri

Veri Ögelerinin İlişkileri

Veri Ögelerinin İlişkileri Normalleştirme, sizi her bir veri öğesini ve bunların diğer veri öğeleriyle olan ilişkilerini tamamen anladığınız güzel bir manzaranın gözetleme noktasına götürebilecek bir dizi kural ve kılavuzdur. Bu yürüyüşü başarıyla tamamlamak için çok çaba ve sebat gerekiyor. Gözetleme noktasına varmak için belirli kuralları uygulamanız, belirli yönergeleri ve ipuçlarını dikkate almanız ve uyarılara dikkat…
Devamı


14 Temmuz 2023 0
Veri Normalleştirmesi

Veri Normalleştirmesi

Veri Normalleştirmesi Çoğu durumda, Normalleşme sonuna kadar gitmeme hatasına düştüğümüze dikkat edin; bunun yerine dağın aşağı kısımlarında kestirme yollar ararız. Bu, modellediğiniz veri öğeleri ve işlevsel alanların ciddi şekilde anlaşılmamasına yol açabilir ve fiziksel tasarımınızı tehlikeye atabilir. Data mart’ları modellerken bu hatayı tekrar tekrar yapıyoruz. Çoğu zaman doğrudan, genellikle boyut ve olgu tablolarına büyük ölçüde…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri Bu, veritabanı performansını ve depolamayı en üst düzeye çıkarmak için iş gereksinimlerini doğru bir şekilde temsil etmenize olanak tanır. “Normalleştirme Zammı ve Denormalizasyon Hayatta Kalma Kılavuzu”, veri gereksinimlerinizi normalleştirmeniz ve normalleştirmemeniz için araçlar sunar. Normalleşme Yürüyüşü, sizi başvurunuz için tam bir anlayış zirvesine götürebilecek bir dizi kural ve kılavuzdur. Denormalizasyon…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Klinik Müdahaleler

Veri Kalitesi Doğrulama

Veri Kalitesi Doğrulama  Bilinen Şablonda tanımlanan uzmanlara Veri Kalitesi Doğrulama Şablonu sağlanır. Bu şablonu tamamlamak ve size geri vermek onların sorumluluğundadır. Bunu yaptıklarında, her veri öğesinin kalite seviyesiyle ilgili belirli bir durumu olacaktır: ■■ Veriler meta verilerle eşleşir ve bu nedenle veri kalitesi sorunu yoktur. ■■ Veriler, meta verilerle eşleşmiyor ve veriler yanlış. ■■ Veriler,…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Veri Ögelerinin İlişkileri

Veri Değerleri

Veri Değerleri 10 ila 25 satıra baktıktan sonra, bu veri öğesinin içinde ne olduğu hakkında iyi bir fikir edinmeliyiz. Ayrıca incelediğimiz farklı değerler olmalıdır, çünkü aynı değer ilk 100 satırda görünebilir. Bu, kodlarda yaygındır. Ayrıca, 11. veya 26. değerin, adınıza ve tanımınıza tamamen ters düşecek çok garip bir şeye sahip olmayacağının garantisi yoktur. Ancak bu…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Veri Unsurlarını Belirlemek

Veri Kalitesinin Sağlanması

Veri Kalitesinin Sağlanması Veri kalitesi açısından bakılacak bu dört kategoriden çok daha fazlası var, ancak bu dördünün 80/20 kuralını karşıladığını buldum. Yani, veri kalitesini doğrulama çabasının yüzde 20’si için, veri kalitesi hatalarının en az yüzde 80’ini kapatabilirsiniz. Bu dört kategorinin yakalanması nispeten minimum bir süre alır ve yine de meta verilerin en az yüzde 80’ini…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Veri Kalitesi Yakalama Şablonu 

Veri Kalitesi Yakalama Şablonu 

Veri Kalitesi Yakalama Şablonu  Veri Öğesi Aile Ağacını ve Veri Öğesi Tahıl Matrisini tamamladıktan sonra, uygulamanın veri öğelerinin ve raporlama gerekliliklerinin çok tutarlı ve doğru bir temsiline sahip olduğunuza inanıyorsunuz. Veri öğesi listesi eksiksiz görünür ve her veri öğesinin sağlam bir tanımı ve üzerinde anlaşmaya varılan bir kaynağı vardır. Gerçek olan bu veri öğeleri için…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Veri Öğesi Matrisi Nedir? Veri Öğesi Matrisi, Konu Alanı Analizi üzerine kuruludur. Konu Alanı Tahıl Matrisinin konu alanı düzeyinde raporlama seviyelerini yakaladığını, oysa Veri Öğesi Tahıl Matrisinin her olgu için raporlama gereksinimlerini açıkladığını hatırlayın. Örneğin, Konu Alanı Tahıl Matrisi, Satışların ay düzeyinde görüntülenmesi gerektiğini yakalayabilir. Karşılık gelen Veri Öğesi Tahıl Matrisi, Brüt Satış Tutarını, Net…
Devamı


8 Temmuz 2023 0
Aile Ağacı Verileri

Aile Ağacı Verileri

Aile Ağacı Verileri Aile Ağacı hakkında bazı gözlemler aşağıda verilmiştir ve bunlardan bazıları, yinelemeye ihtiyaç duyduğumuz yerle ilgili kararlarınızı etkileyecektir: ■■ Gayrimenkul, Veri Öğesi Soy Ağacında çok değerli olduğundan, metnin bir sonraki satıra kaydırılarak okunmasını zorlaştırdığı zamanlar olacaktır. Örneğin, hedef taraftaki ad sütununun altındaki CUST_REF_DB_ID gibi bazı adlara bakın. Bu veri öğesi birkaç satıra yayılarak…
Devamı


8 Temmuz 2023 0