Veri görselleştirme, verilerden iç görülerin anlaşılmasına, analiz edilmesine ve iletilmesine yardımcı olmak için verilerin görsel temsillerini oluşturma sürecidir. Verileri açık ve anlaşılır bir şekilde temsil etmek için çizimleri, çizelgeleri, haritaları ve diğer görsel öğeleri kullanmayı içerir.
Veri Görselleştirme Nedir?
Veri bilimcilerin analiz sonuçlarını başkalarına hızlı ve etkili bir şekilde iletmelerine olanak tanıdığı için veri biliminin önemli bir parçasıdır. Veri bilimcileri, görsel öğeleri kullanarak, ham verilere bakıldığında hemen fark edilemeyebilecek verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri vurgulayabilir.
Excel, Tableau ve R gibi yazılım programlarının yanı sıra Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi programlama kitaplıkları da dahil olmak üzere birçok araç ve teknik mevcuttur. Veri bilimcileri bu araçları dağılım grafikleri, çizgi grafikler, çubuk grafikler, histogramlar ve daha fazlasını içeren çok çeşitli görselleştirmeler oluşturmak için kullanır.
Veri görselleştirme, bulgularını başkalarına etkili bir şekilde iletmelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına olanak tanıdığından, veri bilimcilerin uzmanlaşması gereken önemli bir beceridir.
Nasıl Yapabilirim?
Görselleştirme için birçok araç ve teknik mevcuttur ve özel yaklaşım, görselleştirilen verilere ve analizin amaçlarına bağlı olacaktır. Veri görselleştirmesi oluşturmak için bazı genel adımlar şunlardır:
- Verileri toplayın ve düzenleyin: Veri görselleştirmesi oluşturmanın ilk adımı, verileri toplamak ve düzenlemektir. Bu, verileri temizlemeyi ve hazırlamayı, ilgili değişkenleri seçmeyi ve yapılandırılmış bir veri seti oluşturmayı içerebilir.
- Bir görselleştirme türü seçin: Dağılım grafikleri, çizgi grafikler, çubuk grafikler, histogramlar ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok farklı görselleştirme türü vardır. Analiz edilen verilere ve analizin amaçlarına uygun bir görselleştirme türü seçin.
- Görselleştirmeyi oluşturun: Görselleştirmeyi oluşturmak için bir veri görselleştirme aracı veya kitaplığı kullanın. Bu, uygun seçenekleri seçmeyi ve görselleştirmeyi net ve etkili hale getirmek için biçimlendirmeyi içerebilir.
- Görselleştirmeyi yorumlayın: Verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri arayın ve sonuçlara varmak ve iç görüler oluşturmak için görselleştirmeyi kullanın.
- Sonuçları iletin: Analizin sonuçlarını başkalarına iletmek için görselleştirmeyi kullanın. Bu, bir rapor veya sunum oluşturmayı veya görselleştirmeyi çevrimiçi paylaşmayı içerebilir.
Bu süreç görselleştirilen verilere ve analizin hedeflerine bağlı olacaktır. Veri görselleştirme, bulgularını başkalarına etkili bir şekilde iletmelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına olanak tanıdığından, veri bilimcilerin uzmanlaşması gereken önemli bir beceridir.
İstatistiksel Tablolar ve Veri Görselleştirme Arasındaki Farklar Nelerdir?
İstatistiksel grafikler ve veri görselleştirme, verileri temsil etmek ve analiz etmek için kullanılan araçlardır, ancak ikisi arasında bazı temel farklılıklar vardır.
İstatistiksel grafikler, istatistiksel bilgileri özetlemek ve iletmek için kullanılan istatistiksel verilerin görsel temsilleridir. Tipik olarak verilerin dağılımını gösterirler ve ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikleri içerebilirler. İstatistiksel grafiklere örnek olarak histogramlar, kutu çizimleri ve çubuk grafikler verilebilir.
Öte yandan veri görselleştirme, verilerden iç görülerin anlaşılmasına, analiz edilmesine ve iletilmesine yardımcı olmak için verilerin görsel temsillerini oluşturma sürecini ifade eden daha geniş bir terimdir. Veri görselleştirme, istatistiksel çizelgeleri içerebilir, ancak dağılım grafikleri, çizgi çizelgeleri, haritalar ve daha fazlası gibi daha geniş bir görselleştirme yelpazesini de içerebilir. Veri görselleştirme genellikle verileri keşfetmek, kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve iç görüleri başkalarına iletmek için kullanılır.
Özetle, istatistiksel grafikler, istatistiksel bilgileri özetlemek ve iletmek için kullanılan belirli bir görselleştirme türüdür; veri görselleştirme ise, verilerden iç görülerin anlaşılmasına, analiz edilmesine ve iletilmesine yardımcı olmak için verilerin görsel temsillerini oluşturma sürecini ifade eden daha geniş bir terimdir. .
Hem yazılım programları hem de programlama kitaplıkları dahil birçok araç mevcuttur. Yaygın kullanlan araçlar:
- Excel: Excel en yaygın bilinen ve kullanılan elektronik tablo programıdır.
- Tableau: Tableau grafikler, çizimler ve panolar oluşturmak için özel olarak tasarlanmış bir görselleştirme aracıdır.
- R: İstatistiksel hesaplama ve veri görselleştirme için özel olarak tasarlanmış bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. ggplot2 ve lattice gibi bir dizi görselleştirme kütüphane içerir.
- Python: Veri görselleştirme için Matplotlib, Seaborn ve Plotly dahil olmak üzere çeşitli kütüphaneler içeren popüler bir programlama dilidir.
- D3.js: Bu, web tarayıcılarında etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için bir JavaScript kütüphanesidir.
Veri bilimciler analiz edilen verilere ve analizin amaçlarına uygun görselleştirmeler oluşturmak için genellikle farklı araçların bir kombinasyonunu kullanır.
Hangi veri için hangi görselleştirme yöntemi uygun
Görselleştirme, verilerin anlaşılabilir ve anlamlı hale getirilmesinde kritik bir rol oynar. Farklı veri türleri ve analiz amaçları, çeşitli görselleştirme yöntemlerinin kullanılmasını gerektirir. Her veri türü için uygun görselleştirme tekniklerini anlamak, veri analistlerinin ve bilim insanlarının derinlemesine içgörüler kazanmalarına yardımcı olur.
Doğru görselleştirme yöntemlerini kullanmak verilerin öyküsünü daha açıklayıcı ve ikna edici bir şekilde anlatmalarını sağlar. Farklı veri türleri ve analiz amaçlarına göre seçilen görselleştirme yöntemlerini özetleyen tablo verilerinize göre yöntem seçmenizde yardımcı olacaktır.
| Veri Türü | Görselleştirme Yöntemleri | Açıklama |
| Sayısal Değerler | Histogram, Box Plot, Line Chart, Density Plot | Verinin dağılımı, merkezi eğilimi, yayılımı ve şeklini göstermek için kullanılır. |
| Kategorik Değerler | Bar Plot, Pie Chart, Count Plot | Kategorik verilerin frekansını, oranlarını ve dağılımını göstermek için kullanılır. |
| Zaman Serileri | Line Chart, Area Chart, Time Series Plot | Zaman içinde değişen verilerin eğilimini, dönemsel desenlerini ve dalgalanmaları göstermek için kullanılır. |
| İlişkisel Veriler | Scatter Plot, Heatmap, Pair Plot | Değişkenler arasındaki ilişkiyi, korelasyonu ve dağılımı göstermek için kullanılır. |
| Coğrafi Veriler | Harita, Choropleth Harita, Bubble Map | Coğrafi bölgelerdeki veri dağılımını veya farklılıklarını göstermek için kullanılır. |
| Dağılım Analizi | QQ Plot, Probability Plot, Cumulative Distribution Plot | Verinin teorik bir dağılıma ne kadar yakın olduğunu değerlendirmek için kullanılır. |
| Çok Değişkenli Analiz | Pair Plot, Parallel Coordinates Plot, Scatter Matrix | Birden fazla değişken arasındaki ilişkileri görselleştirmek için kullanılır. |
| İstatistiksel Dağılım | Violin Plot, Boxen Plot, QQ Plot | Veri dağılımlarını ve istatistiksel özelliklerini göstermek için kullanılır. |
| Büyük Veri Görselleştirme | Dendrogram, Word Cloud, Heatmap | Büyük veri setlerini anlamak ve örüntüleri keşfetmek için kullanılır. |
| İşaretçi ve Kümeler | Radar Chart, Cluster Map, Tree Map | Belirli özellikleri veya grupları vurgulamak ve görsel olarak karşılaştırmak için kullanılır. |
Kaynak
Post, F. H., Nielson, G., & Bonneau, G. P. (Eds.). (2002). Data visualization: The state of the art.
