M

MLOG

Türkçe

SQL sorguları ile veri analizinin gücünü keşfedin. Programcı olmayanlar için veritabanlarından değerli içgörüler çıkarmaya yönelik başlangıç dostu bir rehber.

SQL Veritabanı Sorguları: Programlama Geçmişi Olmadan Veri Analizi

Günümüzün veri odaklı dünyasında, veritabanlarından anlamlı içgörüler çıkarma yeteneği değerli bir varlıktır. Veri analizi genellikle programlama becerileriyle ilişkilendirilse de, SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili), resmi bir programlama geçmişi olmayan bireyler için bile güçlü ve erişilebilir bir alternatif sunar. Bu kılavuz, size SQL'in temellerini anlatarak veritabanlarını sorgulamanızı, verileri analiz etmenizi ve karmaşık kod yazmadan raporlar oluşturmanızı sağlayacaktır.

Veri Analizi İçin Neden SQL Öğrenmelisiniz?

SQL, ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS) ile etkileşim kurmak için standart dildir. Yapılandırılmış bir formatta depolanan verileri almanıza, manipüle etmenize ve analiz etmenize olanak tanır. İşte programlama geçmişiniz olmasa bile SQL öğrenmenin faydalı olmasının nedenleri:

İlişkisel Veritabanlarını Anlamak

SQL sorgularına dalmadan önce, ilişkisel veritabanlarının temellerini anlamak önemlidir. İlişkisel bir veritabanı, verileri tablolara organize eder; satırlar kayıtları ve sütunlar özellikleri temsil eder. Her tablonun genellikle her kaydı benzersiz şekilde tanımlayan bir birincil anahtarı ve tablolar arasında ilişkiler kuran yabancı anahtarları vardır.

Örnek: Bir çevrimiçi mağaza için bir veritabanı düşünün. Aşağıdaki tablolara sahip olabilir:

Bu tablolar, birincil ve yabancı anahtarlar aracılığıyla ilişkilidir ve SQL sorguları kullanarak birden çok tablodan veri birleştirmenize olanak tanır.

Temel SQL Sorguları

Başlamanız için bazı temel SQL sorgularını inceleyelim:

SELECT İfadesi

SELECT ifadesi bir tablodan veri almak için kullanılır.

Sözdizimi:

SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM tablo_adı;

Örnek: Müşteriler tablosundan tüm müşterilerin adını ve e-postasını alın.

SELECT Ad, Eposta
FROM Musteriler;

Bir tablodan tüm sütunları almak için SELECT * kullanabilirsiniz.

Örnek: Ürünler tablosundan tüm sütunları alın.

SELECT *
FROM Urunler;

WHERE Yan Tümcesi

WHERE yan tümcesi, verileri belirli bir koşula göre filtrelemek için kullanılır.

Sözdizimi:

SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM tablo_adı
WHERE koşul;

Örnek: Fiyatı 50$'dan fazla olan tüm ürünlerin adlarını alın.

SELECT UrunAdi
FROM Urunler
WHERE Fiyat > 50;

WHERE yan tümcesinde çeşitli operatörler kullanabilirsiniz, örneğin:

Örnek: Adı "A" ile başlayan tüm müşterilerin adlarını alın.

SELECT Ad
FROM Musteriler
WHERE Ad LIKE 'A%';

ORDER BY Yan Tümcesi

ORDER BY yan tümcesi, sonuç kümesini bir veya daha fazla sütuna göre sıralamak için kullanılır.

Sözdizimi:

SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM tablo_adı
ORDER BY sütun1 [ASC|DESC], sütun2 [ASC|DESC], ...;

ASC artan sırayı (varsayılan) ve DESC azalan sırayı belirtir.

Örnek: Ürün adlarını ve fiyatlarını, fiyata göre azalan sırada sıralanmış olarak alın.

SELECT UrunAdi, Fiyat
FROM Urunler
ORDER BY Fiyat DESC;

GROUP BY Yan Tümcesi

GROUP BY yan tümcesi, bir veya daha fazla sütunda aynı değerlere sahip olan satırları gruplamak için kullanılır.

Sözdizimi:

SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM tablo_adı
WHERE koşul
GROUP BY sütun1, sütun2, ...
ORDER BY sütun1, sütun2, ...;

GROUP BY yan tümcesi genellikle COUNT, SUM, AVG, MIN ve MAX gibi toplama fonksiyonlarıyla kullanılır.

Örnek: Her müşteri tarafından verilen sipariş sayısını hesaplayın.

SELECT MusteriID, COUNT(SiparisID) AS SiparisSayisi
FROM Siparisler
GROUP BY MusteriID
ORDER BY SiparisSayisi DESC;

JOIN Yan Tümcesi

JOIN yan tümcesi, iki veya daha fazla tablodan satırları ilişkili bir sütuna göre birleştirmek için kullanılır.

Sözdizimi:

SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM tablo1
[INNER] JOIN tablo2 ON tablo1.sütun_adı = tablo2.sütun_adı;

Farklı JOIN türleri vardır:

Örnek: Her sipariş için sipariş ID'sini ve müşteri adını alın.

SELECT Siparisler.SiparisID, Musteriler.Ad
FROM Siparisler
INNER JOIN Musteriler ON Siparisler.MusteriID = Musteriler.MusteriID;

Veri Analizi için İleri Düzey SQL Teknikleri

Temel SQL sorgularında ustalaştıktan sonra, daha karmaşık veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için daha ileri teknikleri keşfedebilirsiniz.

Alt Sorgular (Subqueries)

Alt sorgu, başka bir sorgunun içine yerleştirilmiş bir sorgudur. Alt sorgular SELECT, WHERE, FROM ve HAVING yan tümcelerinde kullanılabilir.

Örnek: Fiyatı tüm ürünlerin ortalama fiyatından daha yüksek olan tüm ürünlerin adlarını alın.

SELECT UrunAdi
FROM Urunler
WHERE Fiyat > (SELECT AVG(Fiyat) FROM Urunler);

Ortak Tablo İfadeleri (CTEs)

CTE, tek bir SQL ifadesi içinde referans verebileceğiniz geçici adlandırılmış bir sonuç kümesidir. CTE'ler, karmaşık sorguları daha okunabilir ve sürdürülebilir hale getirebilir.

Sözdizimi:

WITH CTE_Adi AS (
    SELECT sütun1, sütun2, ...
    FROM tablo_adı
    WHERE koşul
)
SELECT sütun1, sütun2, ...
FROM CTE_Adi
WHERE koşul;

Örnek: Her ürün kategorisi için toplam geliri hesaplayın.

WITH SiparisDetaylari AS (
    SELECT
        p.Kategori,
        oi.Miktar * oi.Fiyat AS Gelir
    FROM
        SiparisOgeleri oi
    JOIN Urunler p ON oi.UrunID = p.UrunID
)
SELECT
    Kategori,
    SUM(Gelir) AS ToplamGelir
FROM
    SiparisDetaylari
GROUP BY
    Kategori
ORDER BY
    ToplamGelir DESC;

Pencere Fonksiyonları (Window Functions)

Pencere fonksiyonları, mevcut satırla ilgili bir dizi satır üzerinde hesaplamalar yapar. Kümülatif toplamları, hareketli ortalamaları ve sıralamaları hesaplamak için kullanışlıdır.

Örnek: Her gün için kümülatif satış toplamını hesaplayın.

SELECT
    SiparisTarihi,
    SUM(ToplamTutar) AS GunlukSatislar,
    SUM(SUM(ToplamTutar)) OVER (ORDER BY SiparisTarihi) AS KumulatifToplam
FROM
    Siparisler
GROUP BY
    SiparisTarihi
ORDER BY
    SiparisTarihi;

Veri Temizleme ve Dönüştürme

SQL, aşağıdaki gibi veri temizleme ve dönüştürme görevleri için de kullanılabilir:

Pratik Örnekler ve Kullanım Alanları

SQL'in farklı sektörlerde veri analizi için nasıl kullanılabileceğine dair bazı pratik örneklere bakalım:

E-ticaret

Örnek: Toplam harcaması en yüksek olan ilk 10 müşteriyi belirleyin.

SELECT
    c.MusteriID,
    c.Ad,
    SUM(o.ToplamTutar) AS ToplamHarcama
FROM
    Musteriler c
JOIN Siparisler o ON c.MusteriID = o.MusteriID
GROUP BY
    c.MusteriID, c.Ad
ORDER BY
    ToplamHarcama DESC
LIMIT 10;

Finans

Örnek: Belirli bir müşteri için ortalama işlem tutarından önemli ölçüde daha büyük olan işlemleri belirleyin.

SELECT
    MusteriID,
    IslemID,
    IslemTutari
FROM
    Islemler
WHERE
    IslemTutari > (
        SELECT
            AVG(IslemTutari) * 2 -- Örnek: Ortalamanın iki katı olan işlemler
        FROM
            Islemler t2
        WHERE
            t2.MusteriID = Islemler.MusteriID
    );

Sağlık

Örnek: Teşhis kodlarına göre belirli tıbbi durumların geçmişine sahip hastaları belirleyin.

SELECT
    HastaID,
    Ad,
    DogumTarihi
FROM
    Hastalar
WHERE
    HastaID IN (
        SELECT
            HastaID
        FROM
            Teshisler
        WHERE
            TeshisKodu IN ('E11.9', 'I25.10') -- Örnek: Diyabet ve Kalp Hastalığı
    );

Eğitim

Örnek: Her ders için ortalama notu hesaplayın.

SELECT
    DersID,
    AVG(Not) AS OrtalamaNot
FROM
    Kayitlar
GROUP BY
    DersID
ORDER BY
    OrtalamaNot DESC;

Doğru SQL Aracını Seçmek

Her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri olan birkaç SQL aracı mevcuttur. Bazı popüler seçenekler şunlardır:

Sizin için en iyi araç, özel ihtiyaçlarınıza ve kullandığınız veritabanı sistemine bağlı olacaktır.

Etkili SQL Sorguları Yazmak İçin İpuçları

Öğrenme Kaynakları ve Sonraki Adımlar

SQL öğrenmenize yardımcı olacak birçok mükemmel kaynak mevcuttur:

SQL'i iyi bir şekilde anladıktan sonra, saklı yordamlar (stored procedures), tetikleyiciler (triggers) ve veritabanı yönetimi gibi daha ileri konuları keşfetmeye başlayabilirsiniz.

Sonuç

SQL, programlama geçmişi olmayan bireyler için bile veri analizi için güçlü bir araçtır. SQL'in temellerinde ustalaşarak, verilerin gücünü ortaya çıkarabilir ve daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilecek değerli içgörüler elde edebilirsiniz. Bugün SQL öğrenmeye başlayın ve bir veri keşfi yolculuğuna çıkın!

Veri Görselleştirme: Bir Sonraki Adım

SQL, verileri alma ve manipüle etme konusunda mükemmel olsa da, sonuçları görselleştirmek genellikle etkili iletişim ve daha derin bir anlayış için çok önemlidir. Tableau, Power BI ve Python kütüphaneleri (Matplotlib, Seaborn) gibi araçlar, SQL sorgu çıktılarını ilgi çekici grafiklere, tablolara ve panolara dönüştürebilir. SQL'i bu görselleştirme araçlarıyla entegre etmeyi öğrenmek, veri analizi yeteneklerinizi önemli ölçüde artıracaktır.

Örneğin, bölgeye ve ürün kategorisine göre satış verilerini çıkarmak için SQL kullanabilir, ardından farklı coğrafi bölgelerdeki satış performansını gösteren etkileşimli bir harita oluşturmak için Tableau kullanabilirsiniz. Veya müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak için SQL kullanabilir ve ardından zaman içinde temel müşteri metriklerini izleyen bir pano oluşturmak için Power BI kullanabilirsiniz.

SQL'de ustalaşmak temeldir; veri görselleştirme ise verilerle etkili hikaye anlatımına giden köprüdür.

Etik Hususlar

Verilerle çalışırken etik çıkarımları göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Verilere erişmek ve analiz etmek için gerekli izinlere sahip olduğunuzdan daima emin olun. Gizlilik endişelerine dikkat edin ve hassas bilgileri gereksiz yere toplamaktan veya saklamaktan kaçının. Verileri sorumlu bir şekilde kullanın ve ayrımcılığa veya zarara yol açabilecek sonuçlar çıkarmaktan kaçının.

Özellikle GDPR ve diğer veri gizliliği düzenlemelerinin daha yaygın hale gelmesiyle, verilerin veritabanı sistemlerinde nasıl işlendiğinin ve saklandığının hedef bölgelerinizin yasal düzenlemeleriyle uyumlu olduğundan emin olmak için her zaman bilinçli olmalısınız.

Güncel Kalmak

Veri analizi dünyası sürekli gelişmektedir, bu nedenle en son trendler ve teknolojilerle güncel kalmak önemlidir. SQL ve veri analizindeki yeni gelişmeler hakkında bilgi edinmek için sektör bloglarını takip edin, konferanslara katılın ve çevrimiçi topluluklara katılın.

AWS, Azure ve Google Cloud gibi birçok bulut sağlayıcısı, AWS Aurora, Azure SQL Veritabanı ve Google Cloud SQL gibi yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve gelişmiş işlevler sunan SQL hizmetleri sunar. Bu bulut tabanlı SQL hizmetlerinin en son özelliklerinden haberdar olmak uzun vadede faydalıdır.

Küresel Perspektifler

Küresel verilerle çalışırken kültürel farklılıkların, dil çeşitliliklerinin ve bölgesel nüansların farkında olun. Birden çok dili ve karakter setini desteklemek için veritabanı sisteminizdeki uluslararasılaştırma özelliklerini kullanmayı düşünün. Farklı ülkelerde kullanılan farklı veri formatlarına ve kurallarına dikkat edin. Örneğin, tarih formatları, para birimi simgeleri ve adres formatları önemli ölçüde farklılık gösterebilir.

Verilerinizi her zaman doğrulayın ve farklı bölgelerde doğru ve tutarlı olduğundan emin olun. Verileri sunarken kitlenizi göz önünde bulundurun ve görselleştirmelerinizi ve raporlarınızı onların kültürel bağlamına göre uyarlayın.