Ekim 19, 2021
11 11 11 ÖÖ
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2
Aktarım Katmanı Tcp Nedir
Yönlendirme Nedir 2 ?
Yönlendirme Nedir ?
Ağ Katmanı Nedir 2 ?
Ağ Katmanı Nedir ?
Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ?
Android Studio Nasıl Kurulur ?
Veri Bağı Katmanı Nedir ?
Fiziksel Katman Nedir ?
Son Yazılar
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2 Aktarım Katmanı Tcp Nedir Yönlendirme Nedir 2 ? Yönlendirme Nedir ? Ağ Katmanı Nedir 2 ? Ağ Katmanı Nedir ? Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ? Android Studio Nasıl Kurulur ? Veri Bağı Katmanı Nedir ? Fiziksel Katman Nedir ?
veri küpü

Olap Analizi Nedir ?

Paylaşım , Takip İçin

Olap Nedir ?

  • Çevrimiçi analitik işlem (OLAP) ilişkisel veritabanlarının babası olan E. F. Codd tarafından önerilmiştir.
  • İlişkisel veritabanları verileri tablolara yerleştirirken, OLAP çok boyutlu dizi sunumunu kullanır.
  • ­Verinin bu türden sunumu daha önceden istatistik ve diğer alanlarda kullanılmıştır.
  • Böylesi bir veri sunumu ile veri analiz ve veri keşif işlemleri daha kolay hale gelmiştir.

Çok Boyutlu bir dizinin oluşturulması

 Çizgisel veriyi çok boyutlu bir diziye çevirmede iki adım bulunur.

  • ­Öncelikle, hangi özniteliklerin boyutları ve hangi özniteliğin hedefi oluşturacağı  tanımlanır ve bu değerler çok boyutlu dizide giriş değerlerini oluştururlar.
    • ­Boyut olarak kullanılan öznitelikler ayrık değerlere sahip olmalıdır. 
    • ­Hedef değer tipik olarak bir sayı veya sürekli bir değerdir, örn. Bir nesnenin adedi gibi
    • ­Öznitelik değerlerinin aynı kümesine sahip nesneler, onların miktarı bilgisi dışında hiçbir hedef değişkene sahip olmayabilirler. 
  • ­İkincisi, değerlerin özetlenmesi yöntemiyle çok boyutlu dizideki her bir veri girişinin değeri bulunur veya girişe bağlı öznitelik değerlerine sahip bütün nesneler sayılabilir.

Örnek : Süsen Çiçeği verisi

 (1) Çanak yaprak boyu, (2) çanak yaprak eni ve (3) tür özniteliklerinin çok boyutlu uzaya nasıl çevrildiği gösterilecektir.

 – dışarıda bırakılan (a) Taç yaprak boyu, (b) Taç yaprak eni

  • ­Öncelikle, çanak yaprak genişliği ve boyu; low, medium ve high şeklinde kategorik değerlere ayrıklaştırılır.
  • ­Bu ayrıklaştırma sonucunda aşağıdaki tablo elde edilmiştir – count özniteliği oluşturulmuştur.
olap analizi nedir
  •  Çanak yaprak boyu, çanak yaprak eni ve tür tipine ait her bir tekil satır, dizinin bir elemanını tanımlar.
  •  Bu eleman count değerine bağlı olarak atanır.  
  •  Ortaya çıkan şekil sonucu gösterir.
  •  Belirtilmeyen satırlar için count değeri 0 dır.

OLAP işlemleri : Veri Küpü (Data Cube)

  •  OLAP için ana işlem bir veri küpünün oluşturulmasıdır.
  •  Bir veri küpü, olası bütün birliktelikler ile verinin çok boyutlu bir sunumunu verir.
  •  Örneğin, süsen çiçeği verisinin tür tipi boyutunu seçer ve diğer bütün boyutları toplarsak sonuç üç adet veri ile tek boyutlu bir giriş olacaktır.  

Veri Küpü örneği

 Çeşitli tarihlerde şirketin depolarından elde edilen ürün satış  rakamları verilmiş olsun.

 Bu veri 3 boyutlu dizi olarak sunulabilir.

 Bu sunumun ardından

  • ­Genel hasılat bir tane sıfır boyutlu dizi ile,
  • ­Yerleşime göre 3 tane iki boyutlu dizi ile,
  • ­Ve her iki boyutlu dizi de kendi içinde 3 tane tek boyutlu dizi ile sunulur.

 Aşağıdaki tablo iki boyutlu toplamaların bir tanesini gösterir, aynı zamanda tek boyutlu toplamaların iki tanesini ve bütün toplamı göstermektedir.

 Tablonun tamamı, iki boyutlu, satır toplamları ve sütün toplamları ise tek boyutlu toplamları gösterir.

veri küpü

OLAP işlemleri : Slicing and Dicing

  • Dilimleme (slicing) bir veya daha fazla boyut için çok boyutlu diziden bir grup hücrenin seçilmesidir.
  • Küp şeklinde kesme (dicing), öznitelik değerlerinin bir aralığını belirleyerek hücrelerin bir alt kümesinin seçilmesidir.
    • ­Bu bütün bir diziden alt bir dizinin tanımlanmasına eştir.
  • Pratikte, bu işlemlerin ikisi birden bazı boyutların bir araya getirilmesinde birlikte çalışabilirler.

OLAP işlemleri : Roll-up and Drill-down

  •  Öznitelik değerleri sıklıkla hiyerarşik bir yapıya sahiptir.
    • ­Her bir tarih bir yıl, ay ve hafta ile ifade edilir.
    • ­Bir yer bir kıta, ülke, eyalet ve şehir ile ifade edilir.
    • ­Ürünler giyim, elektronik, ve mobilya gibi çeşitli kategorilere ayrılabilirler.
  •  Bu kategoriler sıklıkla bir ağaç veya kafes şeklindedir
    • ­Bir yıl içinde günler bulunan aylar içerir.
    • ­Bir ülke içinde bir şehir bulunan eyaletler içerir.

OLAP işlemleri : Roll-up and Drill-down

  •  Bu hiyerarşik yapı roll-up ve drill-down işlemlerinin ortaya çıkmasına destek olmaktadır.
    • ­Alışveriş verisi için bir ay içindeki bütün tarihlere ait alışverişler bir araya getirilebilir (roll up).
    • ­Tersine olarak, aylık satış toplamları günlere bölünerek zaman boyutunda bir bölme (drill down) işlemi yapılır.
    • ­Aynı şekilde, drill down veya roll up işlemlerini location veya product ID öznitelikleri üzerinde de yapabiliriz.

Bir önceki veri madenciliği konusu için tıklayınız — Veri Keşfi


Paylaşım , Takip İçin
5 1 vote
Article Rating

Bir Cevap Yazın

0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x
HAYALİNDEKİ YAZILIM
%d blogcu bunu beğendi: