Database

Giriş

Veritabanı yönetiminde, verilerin normalize edilmesi ve doğru bir şekilde yapılandırılması, veri bütünlüğünün ve kullanılabilirliğinin korunması açısından kritik öneme sahiptir. Bazen, veri noktaları arasında gerekli ilişkilerin bulunmadığı tablolarla karşılaşabilirsiniz; bu da dağınık bir veritabanı yapısına yol açar. Yaygın bir senaryo, şirket isimleri için özel bir alana sahip olmayan müşteri konumlarını kaydeden bir tabloyu içerir.

Bu gönderinin amacı, bir kişinin yalnızca “Konum Adı” için tek bir alana sahip yaklaşık 18,000 satırdan oluşan bir tabloyla karşılaştığı belirli bir örneği ele almaktır. Durum, aynı şirket tarafından işletilen birden fazla konum için uygun bir şirket tanımının eksikliği nedeniyle veri alma ve analizinde komplikasyonlara yol açabilir.

Bu blogda, böyle bir tabloyu normalize etmek, farklı konum tanımları temelinde bir şirket listesi oluşturmak ve veritabanını yeniden verimli hale getirmek için sistematik bir yaklaşımı keşfedeceğiz.

Mevcut Tablo Yapısını Anlamak

Mevcut konum tablosunun basit bir yapısı vardır:

 ID  Location_Name     
 1   TownShop#1        
 2   Town Shop - Loc 2 
 3   The Town Shop     
 4   TTS - Someplace   
 5   Town Shop,the 3   
 6   Toen Shop4

Ulaşmak istediğimiz şey, her konum için bir “Company_ID” içeren daha yapılandırılmış bir çıkıştır:

 ID  Company_ID   Location_Name     
 1   1            Town Shop#1       
 2   1            Town Shop - Loc 2 
 3   1            The Town Shop     
 4   1            TTS - Someplace   
 5   1            Town Shop,the 3   
 6   1            Toen Shop4

Bu konum tablosuna paralel olarak, ayrı bir şirket tablosu da oluşturacağız:

 Company_ID  Company_Name  
 1           The Town Shop

Şirket Adlarını Üretme

Mevcut bir şirket isimleri listesi olmadığı için bunu sağlanan konum isimlerinden üretmemiz gerekiyor. Bunu başarmak için adım adım bir yaklaşım:

Adım 1: Aday Şirket İsimlerini Belirleme

  • Konum İsimlerini Çıkarın: Temelde alfabetik karakterlerden oluşan bir Konum İsmi listesi oluşturun.
  • Düzenli İfadeleri Kullanın: İlgisiz girişleri (sayısal veya özel karakterler içeren konumlar gibi) filtrelemek için düzenli ifadeleri kullanarak verileri ayrıştırın.

Adım 2: Manuel İnceleme

  • Listeyi Sıralayın: Filtrelenen konum isimleri listesini alfabetik olarak sıralayın.
  • Şirket İsimlerini Seçin: Sıralanmış listeyi manuel olarak gözden geçirin ve hangi konumların en iyi şirket isimlerini temsil ettiğini belirleyin.

Adım 3: Eşleşme Puanlama

  • Eşleştirme için Yazılım Algoritması: Her potansiyel Şirket Adı ile çeşitli Konum İsimleri arasındaki yakınlığı değerlendirmek için Levenshtein mesafesini veya benzeri bir dize karşılaştırma algoritmasını kullanın.
  • Bir Puanlama Sistemi Oluşturun: Bu sonuçları CompanyName, LocationName ve bunların karşılık gelen MatchScore‘unu yansıtan yeni bir tabloda saklayın.

Adım 4: Eşik Değerlerin Uygulanması

  • Eşleşmeleri Filtreleyin: Bir eşik puan tanımlayın; bu önceden belirlenen puanın altında kalan herhangi bir eşleşme daha fazla değerlendirme dışında kalacaktır.

Adım 5: Manuel Kontrol

  • Verileri Gözden Geçirin: CompanyName, LocationName ve MatchScore ile listelenen her girişi manuel olarak kontrol edin ve hangi isimlerin gerçekten her şirketi temsil ettiğini kesinleştirin.
  • Verimlilik için Organize Edin: İnceleme sürecini hızlandırmak ve iş yükünü azaltmak için sonuçları MatchScore‘a göre sıralayın.

Sonuç

Bu süreç zaman alıcı gibi görünse de, yaklaşık 18,000 kaydı yönetme karmaşıklığını yönetmek için otomasyonu ve algoritmik teknikleri kullanır. Bu yapılandırılmış yaklaşım, sadece zamanı tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda verileri güvenle kategorize etmeye yardımcı olur; nihayetinde, veritabanı bütünlüğünün ve anlamlı analizlerin sağlanmasına yardımcı olur.

Bu yöntemi kullanarak, düşük bütünlüğe sahip tabloları normalize etmenin çok daha kolay hale geldiğini ve veritabanınızın kullanılabilirliğini artırdığını göreceksiniz. Her zaman unutmayın: normalizasyonun amacı yalnızca verileri yapılandırmak değil, aynı zamanda erişilebilirliğini ve güvenilirliğini artırmaktır.