Video: 5.Sınıf Bilişim Teknolojileri 1.Dönem 1.Yazılı Sınavı | Bilişim Teknolojileri Sınavına Hazırlık 2024
Tek bir kaynaktan gelen verilerle etkileşim kurmak tek bir sorundur; Birkaç kaynaktan gelen verilerle etkileşim kurmak tamamen başka bir şey. Bununla birlikte, günümüzde veri kümeleri genellikle birden fazla kaynaktan gelmektedir, bu nedenle birden çok veri kaynağının kullanıldığı komplikasyonları anlamanız gerekir. Birden fazla veri kaynağı ile çalışırken, aşağıdakileri yapmanız gerekir:
- Her iki veri kümesinin tüm gerekli verileri içerdiğini belirleyin. İki tasarımcı, aynı biçimde, aynı biçimde, aynı türe ve aynı sıraya sahip olan veri kümeleri oluşturma olasılığı düşüktür. Sonuç olarak, veri kümelerinin ihtiyacınız olan veriyi sağladığından veya istenen sonucu elde etmek için veriyi bir şekilde düzeltip düzeltmemeniz gerekip gerekmediğini göz önüne almanız gerekir.
- Veri türü sorunları için her iki veri kümesini de kontrol edin. Bir veri kümesi, tarih girdileri dizelerle, bir diğeri ise tarihleri gerçek tarih nesneleri olarak alabilir. Veri türleri arasındaki tutarsızlıklar, verileri bir formda bekleyen ve başka bir algoritmada alan bir algoritma için sorunlara neden olur.
- Tüm veri kümelerinin veri öğelerinde aynı anlamı taşıdığından emin olun. Bir kaynaktan oluşturulan veriler, başka bir kaynaktan oluşturulan verilerden farklı anlamlara sahip olabilir. Örneğin, bir tamsayı boyutu, kaynaklar arasında değişiklik gösterebilir; bu nedenle, bir kaynaktan 16 bitlik bir tam sayı ve başka bir kaynaktan gelen 32 bitlik bir tam sayı görebilirsiniz. Daha düşük değerler aynı anlama sahiptir; ancak 32-bitlik tamsayı, algoritmada sorunlara neden olabilecek daha büyük değerler içerebilir. Tarihler, belirli bir tarihten bu yana çok milisaniye (örneğin, 01 Ocak 1970 tarihinden bu yana milisaniye sayısını saklar JavaScript gibi) depolamanıza güveniyor çünkü sorunlara neden olabilir. Bilgisayar sadece sayıları görüyor; İnsanlar bu sayılara anlam katarlar, böylece uygulamalar belirli şekillerde yorumlar.
- Veri özniteliklerini doğrulayın. Veri öğelerinin belirli öznitelikleri vardır. Bu yorum,
numpykullanılırken değişebilir. Aslında, veri niteliklerinin ortamlar arasında değiştiğini ve geliştiricilerin bunları özel veri türleri oluşturarak daha da değiştirebileceğini fark ettiniz. Çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için, verileri doğru bir şekilde yorumladığınızdan emin olmak için bu nitelikleri anlamanız gerekir.
Bir veri kümesi için kullanmak istediğiniz her bir kaynaktan gelen verilerin uyumluluğunu doğrulama zamanınızı ne kadar çok harcarsanız, bir algoritmayla çalışırken sorunlarla karşılaşma olasılığınız o kadar az olur. Veri uyumsuzluk sorunları her zaman açık bir hata olarak görünmüyor. Bazı durumlarda, uyuşmazlık, doğru görünen ancak yanıltıcı bilgiler sunan hatalı sonuçlar gibi başka sorunlara neden olabilir.
Birden fazla kaynaktan veri birleştirmek her zaman kaynak veri kümelerine benzeyen yeni bir veri kümesi oluşturmak anlamına gelmeyebilir. Bazı durumlarda, mevcut verilerden yeni veri oluşturmak için veri toplulukları oluşturabilir veya başka işleme yöntemleri uygularsınız. Analiz her türlü form alır ve daha egzotik bazı formlar yanlış kullanıldığında hatalar üretebilir. Örneğin, bir veri kaynağı genel müşteri bilgilerini sağlayabilir ve ikinci bir veri kaynağı müşteri satın alma alışkanlığı sağlayabilir. İki kaynak arasındaki uyuşmazlıklar müşterileri yanlış satın alma alışkanlığı bilgileriyle eşleştirebilir ve bu müşterilere yeni ürünler satmaya çalıştığınızda sorunlara neden olabilir. Aşırı bir örnek olarak, çeşitli kaynaklardan gelen hasta bilgilerini birleştirirken ve her tür uyumsuzlukla birlikte yeni bir veri kaynağında kombine hasta girişleri oluştururken neler olacağını düşünün. Belirli bir hastalığı olmayan bir hasta, hastalığın tanı ve bakımını gösteren kayıtlarla sonuçlanabilir.
