Bu makalede, SQLite ve MySQL veritabanları kullanılarak veri görselleştirme işlemlerine odaklanılmaktadır Veritabanlarından veri seçimi için SELECT sorgusu kullanılmakta olup, filtreleme, sıralama ve gruplama işlemleri özellikle vurgulanmaktadır Her iki veritabanı türü için veritabanı oluşturma adımları da açıklanmaktadır Bu makale, temel veri analizi ve görselleştirme bilgisi edinmek isteyenler için yararlı olacaktır
Bu makalede, SQLite ve MySQL veritabanlarının kullanımı ile birlikte veri görselleştirme işlemlerine dair bilgi bulacaksınız. Günümüzde veri analizi ve görselleştirme işlemleri oldukça yaygın hale gelmiştir. Bu nedenle, bu makalede sizinle, SQLite ve MySQL veritabanlarına nasıl erişeceğiniz ve bu veritabanlarından nasıl veri seçeceğiniz konusunda adımları göstereceğiz.
Bununla birlikte, bu makalede SQLite ve MySQL veritabanlarında veri görselleştirme işlemleri için kullanılacak filtreleme, sıralama ve gruplama teknikleri hakkında bilgiler sunacağız. Ayrıca, makalede verilerin farklı grafik türleriyle nasıl görselleştirilebileceği konusunda detaylı açıklamalarda bulunacağız.
Toparlayacak olursak, bu makalede, SQLite ve MySQL veritabanlarından veri okumak, filtrelemek, gruplamak ve grafiklere dönüştürmek için gerekli olan temel bilgileri edineceksiniz. Bu sayede, veri analizi ve görselleştirme işlemlerinde daha yetenekli olabilirsiniz.
Veritabanı Oluşturma
Veritabanı oluşturma adımları, SQLite ve MySQL veritabanları için benzerdir. İki veritabanı türü de, veritabanı oluşturma sorgusu kullanılarak oluşturulabilir. İki veritabanı türü arasındaki farklılık, veritabanı sorgu dilindeki bazı detaylarda görülebilir.
Önce SQLite veritabanı için veritabanı oluşturma adımlarına bakalım. SQLite için bir veritabanı oluşturmak için CREATE DATABASE sorgusu kullanılmaz. Bunun yerine, CREATE TABLE sorgusu kullanılarak bir tablo oluşturulur ve SQLite otomatik olarak yeni bir veritabanı oluşturur. Örneğin, aşağıdaki örnek kod bloğu ile bir "customers" tablosu oluşturarak veritabanı oluşturulabilir.
CREATE TABLE customers ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT UNIQUE);MySQL veritabanı için veritabanı oluşturma adımları farklıdır. Veritabanı oluşturmak için CREATE DATABASE sorgusu kullanılır. Örneğin, aşağıdaki örnek kod bloğu ile bir "mydatabase" adında bir veritabanı oluşturulabilir.
CREATE DATABASE mydatabase;Veritabanı oluşturma işlemi oldukça basit görünmekle birlikte, yazdığımız sorguların hatasız olması gerekiyor. Ayrıca, oluşturduğumuz veritabanlarına veri eklemek veya verileri almak için kullanılacak sorguların da doğru ve etkili olması gerekiyor. Sonuçta, veritabanları işletmeler için önemli unsurlar olduğundan, oluşturma işlemi ciddiye alınmalı ve doğru bir şekilde yapılmalıdır.
Sorgulama ve Veri Seçme
Veritabanlarında sorgulama ve veri seçme işlemleri oldukça önemlidir. Bir veritabanından veri seçmek için SQL dilinde sorgu yazmak gerekir. Her ne kadar SQL dilinde sorgular farklı şekillerde yazılabilecek olsa da genel olarak SELECT ifadesi kullanılır.
SELECT ifadesi ile birlikte WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN ifadeleri de kullanılabilir. Örnek bir SELECT sorgusu aşağıdaki gibidir:
| ID | Adı | Soyadı |
|---|---|---|
| 1 | Ahmet | Yılmaz |
| 2 | Mehmet | Demir |
| 3 | Ayşe | Kara |
SELECT * FROM Kullanıcılar;Bu sorgu, Kullanıcılar tablosundaki tüm verileri seçer.SELECT Adı, Soyadı FROM Kullanıcılar WHERE ID = 1;Bu sorgu, ID'si 1 olan kullanıcının adı ve soyadını seçer.SELECT COUNT(*) AS ToplamKayıt FROM Kullanıcılar;Bu sorgu, Kullanıcılar tablosundaki kayıt sayısını hesaplar ve ToplamKayıt olarak adlandırır.
Bu örneklerde görüldüğü gibi, SELECT kullanarak veritabanından belirli verileri seçebilirsiniz. WHERE ifadesi ile sorguların filtrelenmesi, ORDER BY ile sıralanması, GROUP BY ile gruplanması ve JOIN ile farklı tabloların birleştirilmesi sağlanabilir.
Sorgulama İşlemleri
Veri tabanları ile çalışırken en sık kullanılan işlemler sorgulama (query) işlemleridir. SQLite ve MySQL gibi veritabanları ile sorgulama işlemlerinin nasıl gerçekleştirileceği oldukça basittir. Veritabanından veri seçmek için kullanılan SELECT sorgusu en temel sorgu örneğidir. SELECT sorgusu kullanırken kullanıcıların nelere ihtiyaç duyacağı, nasıl bir sorgulama işlemi yapılacağı gibi detayları belirlemesi gerekmektedir. Veri seçmek için kullanılırken, filtreleme, sıralama ve gruplama işlemleri gibi detaylar da kullanıcının kontrolünde olmalıdır.
Bir veri tabanından veri seçmek için SELECT sorgusu ile belirtilen parametreler kullanılır. Veritabanı işlemleri için kullanılacak SQL dilinde daha spesifik sorgulama işlemleri kullanılabilir. Sorgulama işlemleri için kullanılan örnek kodlar ve açıklamalar aşağıda verilmiştir:
| Sorgulama Türü | Kod | Açıklama |
|---|---|---|
| SELECT | SELECT * FROM table_name; | Belirtilen tablodaki tüm verileri getirir. |
| Filtreleme | SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'; | Belirtilen kolonda belirtilen değere sahip olan verileri getirir. |
| Sıralama | SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name; | Belirtilen kolona göre verileri sıralar. |
| Gruplama | SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name; | Belirtilen kolona göre gruplamalı veri seçimi yapar. |
Yukarıda verilen örnekler, veritabanından veri seçmek için kullanılan sorgulama işlemlerinin en basit halleridir. Daha spesifik işlemler için veri tabanında kullanılan SQL diline hakim olunması gerekmektedir.
Filtreleme ve Sıralama
SQL dilindeki where komutu sayesinde verileri filtreleyebiliriz. Bu komut sayesinde verileri koşullara göre seçebilir ve filtreleyebilirsiniz. Örneğin, bir tabloda bulunan kişilerin yaşı 30'dan büyük olanları seçmek için where komutunu kullanabilirsiniz. Aralarında "and" veya "or" olmak üzere farklı mantıksal operatörler de kullanabilirsiniz.
Sıralama işlemi ise verileri belirli bir sıraya göre düzenlememize olanak tanır. Verileri sıralamak için "order by" komutunu kullanabilirsiniz. Bunun yanı sıra, sıralama işlemi için kullanılabilecek farklı seçenekler de vardır. Örneğin, verileri hem artan hem de azalan sıralamak istediğimizde "asc" veya "desc" seçeneklerini kullanabiliriz.
Filtreleme ve sıralama işlemleri, özellikle büyük verilerle çalışırken oldukça faydalıdır. Hangi verileri seçmek istediğinizi veya hangi sırayla listelemek istediğinizi belirlemek, veri analizinde doğru kararlar vermenize yardımcı olabilir. Bu nedenle, bu işlemleri öğrenmek veri görselleştirme işlemleri için oldukça önemlidir.
Alt Sorgular
Alt sorgular, bir SELECT sorgusunda kullanılan bir alt kümenin SQL sorgusudur. Bu sorgu, daha büyük bir sorgunun bir parçası olarak kullanılabilir ve veritabanındaki verilerin daha spesifik bir şekilde çekilmesine yardımcı olabilir.
Bir alt sorgu, bir SELECT ifadesi ve bir FROM ifadesi kullanılarak oluşturulur. Alt sorgular, INNER JOIN ve OUTER JOIN sorguları gibi daha büyük sorguların bir alt kümesi olarak da kullanılabilir.
| Alt Sorgu Örneği |
|---|
| SELECT customer_name FROM customers WHERE customer_id IN ( SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date = '2021-09-01' ); |
- Yukarıdaki örnekte, "customers" tablosundan müşteri adı çekilir
- "orders" tablosundan 1 Eylül 2021 tarihinde sipariş veren müşterilerin müşteri kimlik numaraları çekilir.
- Sonra, müşterileri sadece bu kimlik numaralarına göre getirmek için "IN" operatörü kullanılır.
Alt sorgular, karmaşık veri tabanı projelerinde oldukça faydalıdır ve SQL sorgularının daha etkili ve hızlı çalışmasına yardımcı olabilir. Ancak, alt sorguları doğru kullanmak önemlidir; aksi takdirde sorgunun performansı düşebilir.
Özetle, alt sorgular SQL sorguları içinde kullanılan bir alt kümenin sorgusudur. Veritabanındaki verilerin daha spesifik bir şekilde çekilmesine yardımcı olur ve karmaşık veri tabanı projelerinde oldukça faydalıdır.
Veri Seçme İşlemleri
Veritabanları kullanarak veri seçmek istediğinizde kullanılan SELECT komutunu kullanabilirsiniz. Bu komut ile hangi tablodan, hangi sütunların seçileceği, hangi koşulların sağlanması gerektiğini belirleyebilirsiniz. Örnek bir SELECT sorgusu aşağıdaki gibidir:
| SELECT | sütunlar |
| FROM | tablo_adı |
| WHERE | koşullar |
Örneğin, "musteriler" tablosundaki isim, soyisim ve telefon sütunlarını seçmek isterseniz aşağıdaki SELECT sorgusunu kullanabilirsiniz:
SELECT isim, soyisim, telefonFROM musteriler
WHERE komutu ile belirli koşullar sağlanan verileri seçmek mümkündür. Örneğin, sadece "musteriler" tablosundaki aktif müşterilerin isimlerini ve telefon numaralarını almak için şu SELECT komutunu kullanabilirsiniz:
SELECT isim, telefonFROM musterilerWHERE durum = 'aktif'
Böylece yalnızca 'aktif' durumunda olan müşterilerin isim ve telefon numaraları listelenecektir.
Bir başka örnek değişkenler kullanarak bir aralıkta bulunan verileri seçmek için yapılabilecek bir sorgu aşağıdaki gibidir:
SELECT * FROM personel WHERE maas BETWEEN 2500 AND 4000
Bu SELECT sorgusu, "personel" tablosundaki çalışanların maaşları 2500 ila 4000 arasında olan tüm sütunlarını seçecektir.
İşlemleri daha da kapsamlı hale getirmek isterseniz GROUP BY, ORDER BY ve JOIN gibi öğeleri de kullanabilirsiniz.
Tablo Birleştirme
SQL kullanıcıları, iki veya daha fazla tablodan gelen verileri tek bir sonuç kümesinde birleştirmek için Tablo Birleştirme yöntemini kullanabilirler. Bu yöntem, özellikle büyük miktarda veri toplayan ve birden fazla tablo üzerinden sorgu çalıştıran uygulamalarda oldukça yararlıdır.
Tablo birleştirme işlemi, join anahtar kelimesi ile gerçekleştirilir. Join anahtar kelimesi, verileri birleştirirken, belirli sütunları kullanarak verileri eşleştirir ve birden fazla tablodan gelen verileri tek bir sonuç kümesinde sunar.
Tablo birleştirme işleminde, birçok yöntem kullanılabilir. Bunlardan en yaygın olanları INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN yöntemleridir. Bu yöntemler arasındaki farklar, birleştirilen tablolardan hangilerinin dahil edileceğine ve hangilerinin hariç tutulacağına bağlıdır.
Örneğin, INNER JOIN yöntemi, her iki tablodan sadece eşleşen verileri içeren sonuç kümesi oluştururken, OUTER JOIN, birleştirilen tablolardan dahil edilemeyen verileri de içeren sonuç kümesi oluşturacaktır.
Tablo birleştirme işlemini gerçekleştirmek için, ifade içinde birleştirilecek tabloların adlarının yanı sıra, tablolar arasında birleştirme yapılacak sütun adları da belirtilmelidir. Tabloya ayrıca bir alias adı da atanabilir.
Birlikte sorgu yürütülen tablolar arasında "JOIN" anahtar kelimesi kullanılarak tanımlanır. Özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken tablo birleştirme, sorguların karmaşıklaşmasını önleyebilir ve sorgu sonuçlarının tutarlılığı sağlayabilir.
Veri Gruplama
Veritabanı işlemlerinde önemli bir konu olan veri gruplama, birden fazla tablodan alınan verilerin belirli kriterlere göre gruplandırılmasını sağlar. Bu işlem sayesinde veriler daha anlaşılır ve görsel olarak daha etkileyici hale gelir.
Veritabanında bir veya daha fazla sütuna göre gruplama işlemi yapmak için SELECT sorgusu kullanılır. Sorgu içinde kullanacağımız sütunları belirledikten sonra GROUP BY komutu ile gruplama işlemini yapabiliriz. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde kullanıcılara ait sipariş verilerini ürün kategorilerine göre gruplamak istediğimizi düşünelim. Bu durumda, aşağıdaki sorguyu kullanabiliriz:
| Sipariş Tarihi | Ürün Kategorisi | Toplam Tutar |
|---|---|---|
| 2021-01-01 | Elektronik | 1000 TL |
| 2021-01-01 | Ev ve Yaşam | 500 TL |
| 2021-01-02 | Elektronik | 2000 TL |
| 2021-01-02 | Ev ve Yaşam | 1000 TL |
Bu sorgu, sipariş tarihi ve ürün kategorisine göre gruplama yapar ve her bir grubun toplam tutarını hesaplar. Bu sayede, kullanıcılara hangi kategoride ne kadarlık bir alışveriş yaptıklarını daha net bir şekilde gösterebiliriz.
Bunun yanı sıra, bazen gruplama işlemi sonuçları bir tablo yerine bir grafikte de gösterilebilir. Örneğin, yukarıdaki örneği çubuk grafik halinde göstermek istediğimizde, çubukların yükseklikleri her bir kategorinin toplam tutarına karşılık gelecektir. Bu sayede veriler daha anlaşılır ve görsel olarak daha dikkat çekici hale gelir.
Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, günümüzde hemen hemen her alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sayede verilerin daha anlaşılır ve akılda kalıcı şekilde sunulması mümkün hale gelmektedir. Verilerin görselleştirilmesi için kullanılan grafik ve chart türleri arasında çizgi grafikleri, bar grafikleri, pasta grafikleri, scatter grafikleri, histogramlar ve kutu grafikleri yer almaktadır. Bu grafik türleri arasında verinin türüne bağlı olarak seçim yapılması gerekmektedir.
Çizgi grafikleri, X ve Y koordinatları üzerinden veriyi gösteren ve verilerin zamanla nasıl değiştiğini gösteren bir grafik türüdür. Bar grafikleri ise verilerin kategorilere göre nasıl değiştiğini göstermektedir. Pasta grafikleri ise verilerin yüzdelik dilimlerdeki oranını göstermektedir. Scatter grafikleri ise iki farklı veri setini karşılaştırmak için kullanılmaktadır. Histogramlar ise verinin dağılımını gösteren bir grafik türüdür. Kutu grafikleri ise verilerin yayılımını göstermek için kullanılan bir grafik türüdür.
Grafik türleri arasında seçim yaparken, verilerin türüne ve amacına bağlı olarak karar verilmelidir. Ayrıca grafiklerin okunabilirliği ve anlaşılırlığı da önemlidir. Grafiklerin kullanılmasıyla birlikte, verilerin özetlenmesi ve kolayca analiz edilmesi mümkün olmaktadır. Verilerin görselleştirme işlemleri, veri tabanı yönetimi işlemleri arasında oldukça önemli bir yere sahiptir.
Grafik Türleri
Grafikler, verileri daha anlaşılır hale getirmek için sıklıkla kullanılan görsel öğelerdir. Farklı veri türleri için farklı grafik türleri kullanılabilir. Aşağıda, grafik türleri hakkında bilgi edinebilirsiniz:
- Çizgi grafikleri: Verilerin zaman içindeki değişimlerini belirlemek için kullanılırlar. Çizgi grafiklerinde X ekseninde zaman yer alırken, Y ekseninde belirtilen veri yer alır.
- Sütun grafikleri: Verilerin karşılaştırılması için sıklıkla kullanılır. Birden fazla veri setinin karşılaştırılması sırasında kullanılabilecek en iyi grafik türlerinden biridir. Sütun grafiklerinde X ekseninde farklı kategoriler yer alırken, Y ekseninde belirtilen veri yer alır.
- Pie (pasta) grafikleri: Verilerin bir bütünlük içerisindeki oranlarını göstermek için kullanılırlar. Verilerin toplamı %100’e eşit olacak şekilde gösterilir.
- Alan grafikleri: İki veya daha fazla veri setinin karşılaştırılması sırasında kullanılan grafik türlerinden biridir. Tek bir veri setini göstermek zorunda kalmadan verilerin birbiri ile karşılaştırılmasını mümkün kılar.
- Bubble (baloncuk) grafikleri: İki boyutlu bir grafik üzerinde üç boyutlu bir işlem gerçekleştirmek için kullanılırlar. Verilerin farklı boyutları, belirtilen x ve y koordinatlarına göre birbirleri ile karşılaştırılır.
- Harita grafikleri: Verilerin coğrafi dağılımlarını göstermek için kullanılırlar. Veriler, belirtilen coğrafi bölgeye atanan renk kodları ile gösterilirler.
Grafik türü, verilerin görselleştirilmesinin amacına ve veri setinin özelliklerine göre belirlenir. Yukarıda belirtilen grafik türleri, farklı veri setleri için kullanılabilir ve verilerin daha anlaşılır bir şekilde görüntülenmesine yardımcı olabilirler.
Pyplot Kullanımı
Python programlama dili için matematiksel ve bilimsel grafikler oluşturmaya yarayan Pyplot kütüphanesi oldukça kullanışlı ve popüler bir seçenek haline gelmiştir. Pyplot kütüphanesi, kullanıcıların her türlü veriyi görselleştirmelerine olanak tanımaktadır.
Pyplot kütüphanesini kullanabilmek için, öncelikle Python paket yöneticisini kullanarak kütüphaneyi yüklemeniz gerekmektedir. Kütüphaneyi yükledikten sonra, import matplotlib.pyplot kodu ile Pyplot kütüphanesini projenize dahil edebilirsiniz.
Pyplot kütüphanesi ile bir grafik oluşturabilmek için, öncelikle bir veri seti hazırlamanız gerekmektedir. Daha sonra bu verileri grafik üzerine işleyebilmek için gerekli kodları yazmanız gerekmektedir. Aşağıdaki örnek kodda, "x" ve "y" değişkenleri kullanılarak bir doğrusal grafik oluşturulmuştur:
import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [0, 1, 2, 3, 4, 5] plt.plot(x, y) plt.show()
Bu kodu çalıştırdığınızda, x ve y değişkenlerindeki verileri kullanarak bir doğrusal grafik oluşacaktır. Pyplot kütüphanesi ile oluşturabileceğiniz diğer grafik türleri arasında bar chart, scatter plot ve pie chart gibi popüler seçenekler bulunur.
Örnek uygulamalar yaparak Pyplot kütüphanesinin kullanımını daha da pekiştirebilirsiniz. Bu sayede, farklı veri setleri üzerinde deneme yaparak Pyplot kütüphanesinin tüm fonksiyonlarını öğrenme fırsatı elde edebilirsiniz.
Örnek Proje
Örnek proje olarak, SQLite ve MySQL veritabanları kullanılarak bir e-ticaret sitesindeki ürünlerin yönetimi ve satış raporlaması için bir veritabanı oluşturulmuştur.
Projenin ilk aşamasında, SQL dilinde veritabanı tabloları oluşturuldu. Ürünler, müşteriler, siparişler ve kargo firmaları tabloları oluşturularak ilişkili anahtarlarla birbirine bağlandı. Daha sonra, tablolara örnek veriler eklendi.
Projenin ikinci aşamasında, verileri sorgulama ve raporlama işlemlerinde kullanılmak üzere birkaç SQL sorgusu yazıldı. Bunlar arasında bir müşterinin tüm siparişlerini listeleme, en çok satan ürünleri listeleme, bir müşterinin tüm siparişlerinin toplam tutarını hesaplama gibi sorgular yer aldı.
Projenin son aşamasında, Python programlama dili ve Pyplot kütüphanesi kullanılarak verilerin görselleştirilmesi gerçekleştirildi. Raporlama işlemlerinde kullanılan veriler, çeşitli grafiklerde görselleştirildi. Örneğin, bir çubuk grafikte en çok satan ürünler listesi, pasta grafikte müşterilerin siparişlerdeki katılım oranları gibi grafikler oluşturuldu.
Tüm aşamalar adım adım uygulandı ve sonuçları grafiklerle sunuldu. Bu sayede, bir e-ticaret sitesindeki verilerin nasıl yönetileceği, sorgulanacağı ve raporlanacağı konusunda örnek bir proje sunulmuştur.