# Data Modeling (Data Analytics)

> Yıldız şeması, fact ve dimension tabloları, normalleştirme, denormalleştirme, SCD, grain

- 20 mülakat soruları
- Mid-Level
- [Mülakat Soruları: Data Analytics](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari.md)

## 1. Data modeling'de star schema nedir?

**Cevap**

Star schema, merkezi bir fact table'ın doğrudan bağlı dimension tablolarıyla çevrelendiği boyutsal modelleme mimarisidir. Bu yapı, analitik sorguları basitleştirir ve boyutlar arasındaki çoklu join'lerden kaçınarak performansı optimize eder. İsim, diyagramın görsel şeklinden gelir; merkezi fact table bir yıldızın gövdesine, boyutlar ise dallarına benzer.

## 2. Boyutsal bir modelde fact table'ın rolü nedir?

**Cevap**

Fact table, niceliksel ölçümleri (gelir, satılan miktar, tıklama sayısı) ve dimension tablolarına yabancı anahtarları depolar. İş olaylarını veya işlemlerini temsil eder. Her satır, tanımlanmış bir granülerlik seviyesindeki ölçülebilir bir olaya karşılık gelir. Sayısal sütunlar (ölçüler), analistlerin sorgularında topladığı verilerdir.

## 3. Boyutsal bir modelde dimension table nedir?

**Cevap**

Bir dimension table, fact table'daki ölçümleri niteleyen açıklayıcı öznitelikleri içerir. Örneğin, bir Ürün boyutu adı, kategoriyi, markayı ve birim fiyatı içerir. Boyutlar, analiz sırasında verilerin filtrelenmesini, gruplanmasını ve dilimlenmesini sağlar. Genellikle sorguları basitleştirmek ve ek join'lerden kaçınmak için denormalize edilirler.

## 17 soru daha mevcut

- Bir fact table'ın grain (granülerliği) nedir?
- Toplanabilir bir ölçüm ile yarı toplanabilir bir ölçüm arasındaki fark nedir?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Analytics mülakat konuları

- [Google Sheets - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Gelişmiş Formüller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-advanced.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 25 soru, Junior
- [SQL - Toplama ve Gruplama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-aggregations.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Join İşlemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-joins.md): 20 soru, Junior
- [BigQuery - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-fundamentals.md): 20 soru, Junior
- [Data Cleaning - Veri temizleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-cleaning.md): 20 soru, Junior
- [KPI'lar ve İş Metrikleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/kpis-metrics.md): 20 soru, Junior
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/descriptive-statistics.md): 20 soru, Junior
- [Zapier ve No-Code otomasyonu](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/zapier-automation.md): 20 soru, Junior
- [Veri Görselleştirme İlkeleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-viz-principles.md): 20 soru, Junior
- [Python & Pandas - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-pandas-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Otomatik Panolar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-dashboards.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Alt Sorgular ve CTE'ler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-subqueries-ctes.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-window-functions.md): 20 soru, Mid-Level
- [BigQuery - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-advanced.md): 20 soru, Mid-Level
- [Funnel ve Dönüşüm Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/funnel-analysis.md): 20 soru, Mid-Level
- [Cohort ve Retention Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/cohort-retention.md): 20 soru, Mid-Level
- [Google Tag Manager ve Tracking](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/gtm-tracking.md): 20 soru, Mid-Level
- [API'ler ve Webhook'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/apis-webhooks.md): 20 soru, Mid-Level
- [dbt - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [AB Testing ve Uygulamalı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/ab-testing.md): 20 soru, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/looker-studio.md): 20 soru, Mid-Level
- [Power BI - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Gelişmiş Analitik Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-advanced-analytics.md): 20 soru, Senior
- [dbt - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-advanced.md): 20 soru, Senior
- [Power BI - DAX ve Gelişmiş Dashboard'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-dax.md): 20 soru, Senior
- [Python Analytics - Gelişmiş Analiz ve ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-analytics-advanced.md): 20 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-modeling