Tableau Veri Hazırlama ve Temizleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Tableau'da analiz öncesi veri hazırlama ve temizlemeye odaklanmak

Bu eğitim, Tableau Desktop'ta görselleştirmeden önce gelen veri hazırlama adımlarına odaklanır. Veri kaynağına bağlanma (dosya, veritabanı), fiziksel ve mantıksal katman (relationships, join, union), Data Interpreter ile kirli Excel'i düzeltme, pivot ve split işlemleri, veri tipi ve veri rolü (coğrafi, tarih) atama, null ve yinelenen değer yönetimi işlenir. Live bağlantı ve extract (.hyper) farkı, extract filtreleri ve toplulaştırma, veri kaynağı filtreleri ile birleştirilmiş, tutarlı bir veri kaynağı hazırlanır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; veri bağlantısı ve temizleme ağırlıklı uygulamalı lab.

Seviye

Temel Seviye — Tableau Desktop'ta veri kaynağına bağlanma, birleştirme, pivot, veri yorumlayıcı ve veri temizleme tekniklerini kapsar.

Öğrenme Metodu

Kirli örnek veri setleri Tableau Desktop'ta adım adım birleştirilip temizlenerek analize hazırlanır.

Neden Bu Eğitim?

🧹Temiz Kaynak

Data Interpreter ve pivot ile kirli Excel'i hızla analize uygun hâle getirirsiniz.

🔗Doğru Birleştirme

Relationship, join ve union farkını bilip veri tekrarından kaçınırsınız.

⚡Extract Performansı

.hyper extract ile büyük veride hızlı ve istikrarlı analiz yaparsınız.

Anahtar Konular

tableau eğitimitableau veri hazırlamatableau data interpretertableau join uniontableau extracthyper extracttableau pivotveri temizlemetableau desktop

“Temiz veri, doğru grafiğin görünmeyen temelidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel Veri

Tablo, satır/sütun ve alan kavramına aşinalık beklenir.

2

Excel Deneyimi

Excel tablolarıyla çalışma tecrübesi faydalı olur.

3

Tableau Desktop

Tableau Desktop (deneme veya lisanslı) kurulu olmalıdır.

4

Örnek Veri

Birleştirilecek ve temizlenecek örnek veri setleri sağlanmalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı farklı kaynaklara bağlanıp relationship, join ve union ile veriyi birleştirebilir.

Modül 1

Veri Bağlantısı

Dosya (Excel/CSV) bağlantısı
Veritabanı bağlantısı
Live ve extract (.hyper) farkı
Çoklu tablo seçimi
Bağlantı yenileme
Kaynak değiştirme (replace)

Modül 2

Mantıksal Katman

Relationships (ilişkiler) mantığı
Fiziksel vs mantıksal katman
Granülarite ve çoklu olgu tablosu
İlişki anahtarları
Performans etkisi
Ne zaman relationship kullanılır

Modül 3

Join

Inner/left/right/full join
Join koşulu ve çoklu anahtar
Join'de satır çoğalması tuzağı
Cross-database join
Join vs relationship kararı
Join uyarılarını okuma

Modül 4

Union

Tabloları alt alta birleştirme
Wildcard union (klasör)
Union ile kaynak adı alanı
Uyumsuz sütun yönetimi
Manuel ve otomatik union
Union doğrulama

Günün hedefiKatılımcı Data Interpreter, pivot ve split ile veriyi temizleyip extract olarak kaydedebilir.

Modül 1

Data Interpreter

Kirli Excel'i yorumlama
Başlık ve alt başlık ayıklama
Birleştirilmiş hücre çözümü
Metadata gezgini kullanımı
Alan yeniden adlandırma
Veri önizleme doğrulama

Modül 2

Pivot ve Split

Geniş veriyi pivot ile uzuna çevirme
Split ile sütun ayırma
Custom split
Hesaplanan temizleme alanları
Trim/temizleme fonksiyonları
Null değer yönetimi

Modül 3

Veri Rolleri

Veri tipi atama
Coğrafi rol (ülke/il)
Tarih ve tarih-saat rolü
Boyut/ölçü ayrımı
Hiyerarşi oluşturma
Takma ad (alias) tanımı

Modül 4

Extract Yönetimi

Extract oluşturma (.hyper)
Extract filtreleri
Toplulaştırılmış extract
Artımlı (incremental) yenileme
Veri kaynağı filtreleri
Extract ve performans

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Veri Bağlantısı

Dosya ve veritabanı kaynaklarına doğru bağlantı türüyle bağlanırsınız.

✅

İlişki Kurma

Relationship, join ve union arasında doğru seçimi yaparsınız.

✅

Join Tuzakları

Join'de satır çoğalması gibi tuzakları fark edip önlersiniz.

✅

Data Interpreter

Kirli Excel dosyalarını otomatik yorumlayıp düzeltirsiniz.

✅

Pivot ve Split

Pivot ve split ile veriyi analize uygun biçime dönüştürürsünüz.

✅

Veri Rolleri

Coğrafi ve tarih rolleriyle alanları doğru tanımlarsınız.

✅

Extract

.hyper extract ve filtrelerle performanslı kaynak oluşturursunuz.

✅

Temiz Kaynak

Tutarlı ve analize hazır bir Tableau veri kaynağı teslim edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Tableau'ya yeni başlayan
analiz öncesi veriyi doğru hazırlamak isteyen analistler ve raporlama uzmanları

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Tableau'ya yeni başlayan ve analiz öncesi veriyi doğru hazırlamak isteyen analistler ve raporlama uzmanları için uygundur.

Relationship ile join farkı nedir?

Mantıksal katmandaki relationship ve fiziksel join'in davranışı, granülaritesi ve kullanım yeri örneklerle karşılaştırılır.

Extract ne zaman kullanılır?

Büyük veri ve performans için .hyper extract, filtreler ve artımlı yenileme ile ele alınır.

Kirli Excel'i düzeltebilir miyim?

Evet; Data Interpreter ile başlık/birleştirilmiş hücre sorunlarını çözme uygulamalı gösterilir.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda 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

PREPARING & CLEANING DATA IN TABLEAU DESKTOP EĞİTİMİ