Google Fusion Tables ile Veri Formatı ve Yapı İpuçları

Veri bilimi dünyasında “çöp veri girerse, çöp sonuç çıkar” kuralı sıklıkla vurgulanır. Bu nedenle verinin doğru formatta ve yapıda olması, tüm analiz sürecinin sağlamlığı açısından temel oluşturur. Google Fusion Tables, verilerinizi analiz etmek ve görselleştirmek için kullanışlı bir araç olmasına rağmen, başarının anahtarı, başlangıçta doğru veri yapısını kurabilmekte yatar.

Bu yazıda, veri formatlama stratejilerinden tablo yapılarının tasarımına, sütunların tiplerinden veri tutarlılığına kadar birçok konuda kapsamlı ipuçları bulacaksınız.

Veri Formatı Nedir?

Veri formatı, bir hücreye yazılan bilginin türünü ve biçimini belirler:

• Sayısal: 150, 3.14, -25

• Metin: “İstanbul”, “Raporlama”

• Tarih/Zaman: 2024-07-17, 12:00:00

• Coğrafi Koordinat: 41.0082, 28.9784

Doğru formatlama:

• Raporlarda hata çıkmasını önler,

• Filtreleme ve sıralama işlevlerini düzgün çalıştırır,

• Görselleştirme süreçlerini kolaylaştırır.

Fusion Tables’ta Veri Türleri

Fusion Tables aşağıdaki veri türlerini destekler:

• Text (Metin): Harf, rakam, sembol içeren serbest biçimli değerler.

• Number (Sayı): Tam sayılar, ondalıklı değerler.

• Date (Tarih): Zamanla ilgili veriler.

• Location (Konum): Adres ya da koordinat bazlı bilgiler.

• URL: Tıklanabilir bağlantılar.

Her sütunun türü Fusion Tables içinde düzenlenebilir.

Doğru Sütun Yapısı Nasıl Kurulur?

1. Anlamlı Sütun Adları Kullanın

• “isim”, “tel”, “adres” gibi kısa ama açıklayıcı adlar tercih edilmelidir.

• “Column1”, “DataA” gibi belirsiz adlar kaçınılmalıdır.

2. Gereksiz Sütunları Temizleyin

• Analiz için kullanılmayan sütunlar kaldırılmalıdır.

• Boş veya sürekli aynı değere sahip sütunlar veri kalitesini düşürür.

3. Sabit ve Dinamik Sütunları Ayırın

• Sabit değerler: Ürün kodu, doğum tarihi gibi değişmeyen bilgiler

• Dinamik değerler: Günlük satışlar, ziyaret sayısı gibi sürekli değişenler

Bu ayrım veri analizinde netlik sağlar.

Biçimlendirme Stratejileri

Sayı Formatlama

• Virgül/nokta kullanımına dikkat edin: 1.500 TL ≠ 1,5 TL

• Parasal değerleri birimle birlikte ayrı bir sütunda belirtin: “1500” + “TL”

Tarih Formatları

• ISO 8601 standardı önerilir: YYYY-MM-DD

• Fusion Tables otomatik tarih tanıma yapar ama format tutarlılığına dikkat etmek gerekir

Coğrafi Veriler

• Tek hücrede “lat,long” biçimi kullanılmalı: “41.0082,28.9784”

• Adres yazılarında ülke kodları unutulmamalı: “İstiklal Cad., İstanbul, Türkiye”

Bağlantı Verisi

• URL biçimi http:// veya https:// ile başlamalıdır

• Aksi hâlde Fusion Tables tıklanabilir olarak tanımaz

Tabloda Yapısal Düzenlemeler

Sıralama

• Öncelikli analiz yapılacak sütunlar en başa konulmalı

• Örneğin “Şehir”, “Tarih”, “Satış” sıralaması daha işlevseldir

Genişletilebilirlik

• Yeni veri eklemeye uygun sütun düzeni oluşturun

• “Ek Bilgi 1, Ek Bilgi 2” gibi esnek başlıklar kullanılabilir

Anahtar Alan Belirleme

• Her satırı eşsiz kılan bir sütun olmalı: müşteri numarası, işlem kodu gibi

• Bu “primary key” olarak kullanılır ve birleştirme işlemlerinde temel alınır

Uygulama Örneği: Satış Verisi Formatlama

Ham Veri:

Dönüştürülmüş Veri:

Yaygın Hatalar ve Çözümleri

Tablo Formatlamada Otomasyon

Fusion Tables ile doğrudan biçimlendirme kısıtlıdır ancak:

• Google Sheets üzerinden veri işleyip,

• Otomatik olarak Fusion Tables’a aktararak,

• Her yüklemede tabloyu biçimli halde koruyabilirsiniz.

Apps Script ile tablo oluşturulmadan önce:

• Sütun türleri belirlenebilir,

• Boşluk kontrolü yapılabilir,

• Varsayılan veri biçimi atanabilir.

Sonuç: Format ve Yapı, Analizin Altyapısıdır

Veri analizi sadece grafikler çizmekten ibaret değildir. Asıl başarı, doğru yapılandırılmış ve formatlanmış verilerle başlar. Google Fusion Tables ile etkili bir veri analizi yapmak için, verinin nasıl saklandığı, sütunların nasıl adlandırıldığı, türlerin nasıl belirlendiği büyük önem taşır. İyi tasarlanmış bir tablo; hem anlaşılır raporlar üretir hem de görselleştirme süreçlerini kolaylaştırır. Tablonuzu bir veri kaynağından çok, bir analiz motoruna dönüştürmek istiyorsanız işe format ve yapıdan başlamalısınız.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.