Yazar: akademi222 takımı

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

Kavramsal Veri Modeli ile Karşılaştırma

Meta Servisleri

Meta Servisleri Meta seviyesinde oldukça soyut hale geliyoruz. Meta-meta verileri, meta veriler hakkında tanımlayıcı bilgi ise, meta-meta-meta verileri, meta-meta verileri hakkında tanımlayıcı bilgilerdir. Meta-meta verileri Tanım diyebilir; oysa meta-meta-meta verileri, iyi bir tanımın ne olduğu, bir tanımın maksimum uzunluğu, içinde bulunduğu dil vb. dahil olmak üzere tanımla ilgili bilgileri içerebilir. Aşağıda listelenen meta-meta-meta verileri örnekleri…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
UYGULAYICI MODEL

Sunumları Uygulama Adımları

Sunumları Uygulama Adımları Bir veri modelleme sunumu oluşturma örneğini inceleyelim. 1. Konunuzu tanımlayın. Diyelim ki insanları normalleşmenin iyi bir şey olduğuna ikna etmeye yönelik 30 dakikalık bir sunum yapıyoruz. Dolayısıyla konumuz “Neden normalleşiyoruz?” olabilir. Dinleyicileri normalleşmenin bu konu için önemli olduğuna ikna etmeye çalışacağımıza dikkat edin. 2. Başlıklarınızı tanımlayın. Başlıkları tanımlamadan önce, hedef kitlenin kim…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Kaynak Sütunu

Veri Modelleme Adımları Nelerdir?

Veri Modelleme Adımları Nelerdir? Ortalama bir veri modelleyici muhtemelen kariyeri boyunca yüzlerce sunum yapar. Bu sunumlar, veri modeli incelemeleri, modelleme kavramlarının açıklamaları, yılın başarıları vb. dahil olmak üzere birçok konuyu kapsayabilir. Bu sunumların konunuzu ilginç bir şekilde kısa ve öz bir şekilde sunması gerekir. Kitlenizi kaybetmenin en kesin yolu, aşağıdaki sunum tuzaklarından birine düşmektir: Yön…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Denormalizasyon Nedir?

Standart Planlamalar

Standart Planlamalar Bu benzetme, veri standartlarını imar ve şehir planlama standartlarıyla karşılaştırarak aşağıdaki standartlara uyulmasının ardındaki nedenleri açıklar. Birçoğumuz, imar veya şehir planlama kuralları ve yönetmelikleriyle karşılaştığımız durumlarda bulunduk. Birimiz “Komşumun çiti çok yüksek!” demiş olabiliriz. veya “Kasabamızda o şehir evi kompleksini inşa etmelerine imkan yok!” Bu kural ve düzenlemelerden ister olumlu ister olumsuz etkilensin,…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Ayrıntı Düzeyleri

Ayrıntı Düzeyleri Farklı ayrıntı düzeyleri, hedef kitleye ve amaca bağlı olarak aynı yapının farklı görünümlerinin olabileceği anlamına gelir. Örneğin, yemek odasını genişletmek isteyen bir evin sahipleri, işi yapan müteahhitlerle aynı düzeyde ayrıntıyı bilmek zorunda değildir. Evin sahipleri, genişletilmiş yemek odalarında iki elektrik prizine ihtiyaç duyduklarını biliyorlar. Elektrik yüklenicilerinin, yeni kablo tesisatı ve mevcut kablo tesisatına…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Data Element

Veri Modelleme Analojileri

Veri Modelleme Analojileri Bu Analoji Çalışma Sayfası, karşılaştırdığınız kavramları ve kavramların ortak noktalarına dair birkaç ifadeyi listeler. Bu, analojilerinizi net bir şekilde yakalamak ve belgelemek için değerli bir araçtır. Ayrıca, yeni analojiler geliştirdikçe bu tabloya zaman içinde eklemeler yapın. Veri yönetiminde yanlış anlaşılan herhangi bir kavram, analoji için birincil adaydır. Uygulamada Veri Modelleme Analojileri Veri…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Aile Ağacı Verileri

Veri Modelleme Anekdotları

Veri Modelleme Anekdotları Başarılı bir veri modelleme fıkrası oluşturmanın ve anlatmanın üç basit adımı vardır: 1. Bir konu tanımlayın. Anlattığınız anekdotun, bu durumda bir veri modelleme kavramını veya terimini açıklamak için belirli bir amacı veya konusu olduğundan emin olun. Hikaye ile cevaplamayı planladığım bir konuyu soru şeklinde ifade etmeyi seviyorum. Konular ya sadece bir açıklama…
Devamı


30 Mayıs 2023 0
Veri Normalleştirmesi

Veri Modelleme Kavramlarını Örneklemek 

Veri Modelleme Kavramlarını Örneklemek  Avrupa’da tatil yaparken Kuzey İtalya’da çok küçük bir köyde birkaç gün geçirmeye karar verdik. Harika yürüyüş parkurlarıyla dolu, zirveleri karla kaplı dağlarla çevrili son derece pitoresk bir kasabaydı. Kasabada sadece dört restoran vardı ve denemeye karar verdiğimiz ilk restoran birkaç yüz yıllık bir binada bulunuyordu. Girer girmez, restoranın atmosferi ve karakterinden…
Devamı


30 Mayıs 2023 0