Tableau Veri Birleştirme ve Blending Eğitimi

Eğitim Hakkında

Join, blend, ilişki ve extract ile çok kaynaklı veri yönetimi

Bu eğitim, Tableau Desktop'ta farklı veri dosya ve kaynaklarının nasıl birleştirileceğini ve yönetileceğini derinlemesine ele alır. Fiziksel katmandaki join türleri (inner, left, right, full outer) ile mantıksal katmandaki ilişkiler (relationships) arasındaki fark, veri taneciği (grain) üzerindeki etkisiyle gösterilir. Veri blending'in ne zaman join yerine tercih edileceği, birincil/ikincil kaynak ve blend alanları işlenir. Cross-database join, Union (dosya birleştirme), veri kaynağı filtreleri, extract (.hyper) oluşturma, artımlı yenileme ve agregasyon, veri kaynağı performans optimizasyonu uygulamalı olarak öğretilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; join ve blend'den extract yönetimine ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Tableau Desktop'ta birden fazla veri kaynağının birleştirilmesi, blend, join ve extract yönetimi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek veri setlerinde join, blend ve extract senaryolarını Tableau Desktop üzerinde uygulayarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔗Doğru Birleştirme

Join mi blend mi kararını veri taneciğine göre doğru verirsiniz.

🗂️Çok Kaynak

Cross-database join ve union ile çok kaynaklı analiz kurarsınız.

⚡Hızlı Extract

.hyper extract ve artımlı yenileme ile performansı artırırsınız.

Anahtar Konular

tableaudata blendingtableau joincross-database jointableau extracthyperveri birleştirmeuniontableau desktopveri kaynağı

“İyi bir görselin arkasında daima iyi yönetilmiş bir veri kaynağı vardır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Tableau Temeli

Tableau Desktop arayüzü ve temel çalışma sayfası bilgisi beklenir.

2

Veri Kavramı

Tablo, satır, sütun ve birincil anahtar kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3

Örnek Veri

CSV, Excel ve veritabanı örnek kaynaklarına erişim yararlıdır.

4

Tableau Kurulumu

Tableau Desktop lisanslı/deneme kurulumu önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, join türleri ile ilişkileri veri taneciği üzerinden ayırt edebilir.

Modül 1

Veri Kaynağı Temeli

Veri kaynağı sayfası yapısı
Fiziksel vs mantıksal katman
Live vs extract bağlantı
Veri türü ve rol atama
Alan yeniden adlandırma
Veri kaynağı önizleme

Modül 2

Join Türleri

Inner join
Left ve right join
Full outer join
Join koşulu (join clause)
Join nedeniyle satır çoğalması
Null davranışı

Modül 3

İlişkiler (Relationships)

Mantıksal tablo ilişkisi
Esnek grain davranışı
İlişki vs join farkı
Çoka-çok ilişki
İlişki performansı
Ne zaman ilişki kullanılır

Modül 4

Union ve Cross-Database

Satır bazlı union
Dosya wildcard union
Cross-database join
Farklı sunucu birleştirme
Union sonrası alan eşleme
Birleştirme doğrulama

Günün hedefiKatılımcı, blend ile extract yönetimini performans odaklı yapabilir.

Modül 1

Veri Blending

Birincil ve ikincil kaynak
Blend alanı (linking field)
Blend vs join seçimi
Agregasyon ve blend
Blend sınırları
Çok veri kaynağı yönetimi

Modül 2

Extract (.hyper)

Extract oluşturma
Satır/alan filtreleme
Agregasyon ile extract
Tam vs artımlı yenileme
Extract zamanlama
Extract boyut yönetimi

Modül 3

Veri Kaynağı Filtreleri

Data source filter
Context filter farkı
Extract filter
Kullanıcı bazlı filtre
Filtre performans etkisi
Filtre sırası

Modül 4

Performans ve Bakım

Materialized hesaplama
Gereksiz alan kaldırma
Veri kaynağı yeniden kullanımı (.tds/.tdsx)
Metadata yönetimi
Bağlantı değiştirme (replace)
Performance recorder

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Join Ustalığı

Inner/left/right/full join'i doğru koşulla kurarsınız.

✅

İlişki Modeli

Relationships ile esnek grain modelleri tasarlarsınız.

✅

Blend Kararı

Blend ile join arasında doğru seçimi yaparsınız.

✅

Union

Dosya ve kaynakları union ile birleştirirsiniz.

✅

Cross-Database

Farklı sunuculardan cross-database join kurarsınız.

✅

Extract Yönetimi

.hyper extract ve artımlı yenilemeyi yönetirsiniz.

✅

Kaynak Filtre

Veri kaynağı ve extract filtreleriyle veriyi sınırlarsınız.

✅

Performans

Veri kaynağını optimize ederek hızı artırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Tableau ile birden fazla kaynaktan rapor üreten analistler
BI geliştiricileri
veri görselleştirme uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Tableau ile çok kaynaklı rapor üreten analistler ve BI geliştiricileri için uygundur.

Join ile blend farkı nedir?

Join veri kaynağında tabloları satır düzeyinde birleştirir; blend ise ayrı kaynakları görsel düzeyinde, agregasyonla ortak alan üzerinden eşler. Eğitim hangisinin ne zaman kullanılacağını gösterir.

Extract ne zaman kullanılır?

.hyper extract performans, offline çalışma ve kaynak yükünü azaltma için kullanılır; eğitim tam/artımlı yenileme ve filtreleme ile extract yönetimini ele alır.

Ön bilgi gerekir mi?

Temel Tableau Desktop ve tablo/anahtar kavramı bilgisi yeterlidir.

Sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

BLENDING & MANAGING DATA FILES IN TABLEAU DESKTOP EĞİTİMİ