# Data Studio Her veri seti sayfası, veri setinin içeriğini 100 satırlık sayfalar halinde düzenleyen bir tablo içerir. Tablonun altındaki düğmeleri kullanarak sayfalar arasında gezinebilirsiniz. ## Veri dağılımlarını incele Sütunların üst kısmında, verilerinin dağılımını temsil eden grafikleri görebilirsiniz. Bu, sınıflarınızın ne kadar dengeli olduğunu, sayısal verilerin ve metin uzunluklarının aralığı ile dağılımının nasıl olduğunu ve sütun verisinin ne kadarının eksik olduğunu hızlı bir şekilde anlamanızı sağlar. ## Değere göre filtrele Sayısal bir sütundan histogramın bir çubuğuna tıklarsanız, veri seti görüntüleyicisi verileri filtreler ve yalnızca seçilen aralığa giren değerlere sahip satırları gösterir. Benzer şekilde, kategorik bir sütundan bir sınıf seçerseniz, yalnızca seçilen kategoriden gelen satırları gösterir. ## Veri setinde bir kelime ara Tablonun üstündeki arama çubuğuna bir kelime yazarak veri setinde arama yapabilirsiniz. Arama büyük/küçük harf duyarsızdır ve kelimeyi içeren herhangi bir satırla eşleşir. Değerler bir sözlükte veya listede iç içe olsa bile metin, `string` sütunlarında aranır. ## Veri setinde SQL sorguları çalıştırın You can run SQL queries on the dataset in the browser using the SQL Console. This feature also leverages our [auto-conversion to Parquet](data-studio#access-the-parquet-files). Daha fazla bilgi için [SQL Konsolu](./datasets-viewer-sql-console) rehberimize bakın. Aynı DuckDB SQL sorgularını [`hf datasets sql`](/docs/huggingface_hub/package_reference/cli#hf-datasets-sql) ile veya doğrudan [DuckDB](./datasets-duckdb) ile komut satırından çalıştırabilirsiniz. ## Belirli bir satırı paylaş Belirli bir satırı paylaşmak için üzerine tıklayıp ardından tarayıcınızın adres çubuğundaki URL'yi kopyalayabilirsiniz. Örneğin https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue/viewer/mrpc/test?p=2&row=241 bağlantısı, MRPC veri setinde, test bölüntüsünde ve 241. satırda veri seti stüdyosunu açar. ## Agent izleri Claude Code, Codex veya Pi gibi araçlardan gelen ham JSONL izlerinizi bir veri setine aktararak Data Studio'da görüntüleyebilir veya bunları bir [Storage Bucket](./storage-buckets)'a senkronize ederek orada bireysel `.jsonl` dosyalarını açabilirsiniz. Her iki yol da oturumlar, turlar, araç çağrıları ve model yanıtları arasında adım adım ilerlemek için aynı iz görüntüleyicisini kullanır. Desteklenen ajanlar ve izleri görüntüleme hakkında [Agent Traces](./agent-traces) bölümüne bakın. ## Büyük ölçekli veri setleri Dataset Viewer büyük ölçekli veri setlerini destekler ancak veri formatına bağlı olarak veri setinin yalnızca ilk 5 GB'ını gösterebilir: - Parquet veri kümeleri için: Dataset Viewer veri kümesinin tamamını gösterir ancak sıralama, filtreleme ve arama yalnızca ilk 5 GB için etkinleştirilmiştir. - Diğer formatlarda (ör. [WebDataset](https://github.com/webdataset/webdataset) veya JSON Lines) 5GB’tan büyük veri setleri için: Dataset Viewer yalnızca ilk 5GB’ı gösterir ve sıralama, filtreleme ve arama bu ilk 5GB üzerinde etkinleştirilir. Bu durumda, bilgilendirici bir mesaj, Görüntüleyici'nin kısmi olduğunu bildirir. Bu, tam veri setini doğru bir şekilde temsil edecek kadar büyük bir örneklem olmalıdır; daha büyük bir örnekleme ihtiyacınız varsa bize bildirin. ## Parquet dosyalarına erişin Veri seti görüntüleyicisini çalıştırmak için, her veri setinin ilk 5 GB'ı otomatik olarak Parquet biçimine dönüştürülür (zaten bir Parquet veri seti değilse). Veri seti görüntüleyicide (örneğin [GLUE](https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue)'a bakın), Parquet dosyalarına erişmek için [_"Parquet'e otomatik dönüştürüldü"_](https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue/tree/refs%2Fconvert%2Fparquet/cola) öğesine tıklayabilirsiniz. Polars, Pandas veya DuckDB gibi kütüphanelerle veri seti Parquet dosyalarını nasıl sorgulayacağınızı öğrenmek için [veri seti görüntüleyici belgelerine](/docs/datasets-server/parquet_process) başvurun. > [!TIP] > Parquet, büyük veri setlerinin sorgulanması ve işlenmesi için optimize edilmiş sütun tabanlı bir depolama biçimidir. Parquet, büyük veri işleme ve analitik için popüler bir seçimdir ve veri işleme ile makine öğreniminde yaygın olarak kullanılır. Bu biçimle ilişkili avantajlar hakkında daha fazla bilgiyi belgelendirmede bulabilirsiniz. ### Dönüşüm botu Yeni bir veri seti oluşturduğunuzda, [`parquet-converter` botu](https://huggingface.co/parquet-converter) veri setini Parquet biçimine dönüştürdüğünde size bir bildirim gönderir. Depoda açtığı [tartışma](./repositories-pull-requests-discussions), Parquet biçimi hakkında ayrıntılar ve Parquet dosyalarına bağlantılar içerir. ### Programatik erişim Parquet dosyalarının listesine [Hub API](https://huggingface.co/docs/dataset-viewer/parquet#using-the-hugging-face-hub-api) aracılığıyla programatik olarak da erişebilirsiniz; örneğin [`https://huggingface.co/api/datasets/nyu-mll/glue/parquet`](https://huggingface.co/api/datasets/nyu-mll/glue/parquet) uç noktası, `nyu-mll/glue` veri setinin parquet dosyalarını listeler. `hf` CLI, aynı listeyi [`hf datasets parquet`](/docs/huggingface_hub/package_reference/cli#hf-datasets-parquet) ile sağlar ve [`hf datasets sql`](/docs/huggingface_hub/package_reference/cli#hf-datasets-sql) komutu dosyaları SQL ile sorgulamanıza olanak tanır. [Dataset Viewer API](https://huggingface.co/docs/dataset-viewer) hakkında doğrudan çağrılabilen özel bir dokümantasyona da sahibiz. Bu API, Hugging Face Hub’daki tüm veri kümelerinin içeriğine, meta verilerine ve temel istatistiklerine erişmenizi sağlar ve Dataset viewer ön yüzünü destekler. ## Veri kümesi önizlemesi En büyük veri kümeleri için sayfa, tam özellikli bir görüntüleyici yerine ilk 100 satırın önizlemesini gösterir. Bu kısıtlama yalnızca 5 GB'tan büyük, yerel olarak Parquet biçiminde olmayan veya Parquet'e otomatik dönüştürülmemiş veri kümeleri için geçerlidir. ## Veri Seti Görüntüleyiciyi bir web sayfasına yerleştirin Dataset Viewer'ı kendi web sayfanızda bir iframe kullanarak gömebilirsiniz. Kullanılacak URL `https://huggingface.co/datasets///embed/viewer` şeklindedir; burada `` veri setinin sahibini, `` ise veri setinin adını belirtir. Ayrıca alt küme, split, filtre, arama veya seçili satır gibi diğer parametreleri de iletebilirsiniz. Daha fazla bilgi için [Dataset Viewer'ı bir web sayfasına nasıl gömebileceğinizi](./datasets-viewer-embed) anlatan rehberimize göz atın. ## Veri Seti Görüntüleyicisini Yapılandır Veri setiniz için düzgün çalışan bir Dataset Viewer'a sahip olmak için, veri setinizin desteklenen bir biçimde ve yapıda olduğundan emin olun. Veri setinizi YAML kullanarak yapılandırma seçeneği de mevcuttur. Dataset Viewer'da hangi dosyaların görüntüleneceğini belirtmek için veri setinizin `README.md` dosyasının başına bir YAML yapılandırma bloğu ekleyebilirsiniz. Örneğin, hangi dosyanın hangi bölüme gideceğini seçmek için: ```yaml --- configs: - config_name: default data_files: - split: train path: "data.csv" - split: test path: "holdout.csv" --- ``` Ayrıca her bölme için birden fazla dosya seçebilir veya glob desenleri kullanabilirsiniz: ```yaml --- configs: - config_name: default data_files: - split: train path: - "data/train_part1.csv" - "data/train_part2.csv" - split: test path: "data/*.csv" --- ``` **özel** veri kümeleri için Dataset Viewer, [PRO kullanıcıları](https://huggingface.co/pricing) ve [Team veya Enterprise kuruluşları](https://huggingface.co/enterprise) için etkinleştirilmiştir. Daha fazla bilgi için [Dataset Viewer'ı nasıl yapılandırılır](./datasets-viewer-configure) rehberimize göz atın.