Power BI – Bölüm 9 – Haritalar

Herkese merhaba!

Bir önceki bölümde, Pasta Grafiği, Halka Grafiği ve Ağaç Haritası ile ilgili görselleştirme teknikleri üzerinde örnekler üzerinden incelemeler ve yorumlamalar yaptık. Bu Pasta, Halka ve Ağaç Haritası Grafiklerinin nasıl oluşturulacağını, kırılım alanlarına nasıl değer ekleyebileceğimizi ve mantık olarak toplam içerisinden yüzdesel paylara bölerek bizlere bir görsel sonuç çıkardığını anlamış olduk.

Bir önceki bölümü okumak için buraya tıklayınız.

Bu yazımızda Power BI üzerinden Harita oluşturmaya değineceğiz. Harita üzerinde veri görselleştirme yapmak bizler için çok faydalı sonuçlar çıkarmamıza yardımcı olacaktır. Fakat bu noktada veri yapısı hakkında dikkat etmemiz gereken bir nokta bulunuyor. Anlaşılacağı üzere harita görselleştirmesi yapacağız ve bu yüzden ilgileneceğimiz veri seti içerisinde bir ülke alanı olabilir, şehir, eyalet, ilçe gibi bir alan bulunması gerekmektedir. Ayrıca bu alan içerisinde bulunan örneğin şehir verileri, yapısal olarak doğru bir formatta yazılmış olmalıdır. Buna dikkat etmemiz gerekiyor. Böyle olması gerekiyor çünkü biz veriyi yükleyeceğiz ve veri doğru olmalı ki harita görseli üzerinde doğru yeri yakalayarak Power BI bize bunu gösterebilsin.

Öncelikle bu görselleştirme tekniğinde kullanacağımız veriyi içeri almamız gerekiyor.

Bu yazıda kullanacağımız veri seti : Çalışma Dosyası.xlsx

Veriyi seçtikten sonra aşağıda da gösterildiği gibi biz Demo Data isimli çalışma dosyasının içerisinden Budgets sekmesini işaretleyerek sadece onu içeriye alacağız. Seçtikten sonra direkt olarak yükle diyoruz.

  • City : Şehir
  • Sales Budgets : Satış Bütçeleri
  • Year : Yıl
Budgets

Görüldüğü üzere veri seti içerisinde şehirler var, bu şehirlere ait satış bütçeleri var ve bunların hangi yıla ait olduğu verileri elimizde bulunuyor. Veri setini yükledikten sonra görsel öğeler alanında harita adında bir görselleştirme aracımız bulunuyor. Ona tıklıyoruz ve rapor alanımıza ekliyoruz. Burada Harita görseline göre, konum alanına düzgünce yazılmış ülke, şehir, ilçe alanını ekleyebiliyoruz. Açıklama alanına hangi sayısal değeri görmek istediğimizi ekleyebiliyoruz. Enlem ve boylam alanlarına, eğer elimizde böyle bir bilgi varsa onları da ekleyebiliyoruz fakat eklememiz şart değil, eklemeden de grafiği, görselleştirmeyi oluşturabiliyoruz. Boyut alanı, yine kendimiz belirtebileceğimiz gibi boş bırakmamız halinde sayısal verilerin büyüklüğüne göre verilerin görselleştirmelerinin noktasal büyüklüğünü bize belirtme seçeneği sunuyor. Şimdi biz burada elimizdeki verilere göre;

  • Açıklama ve Konum alanlarına  City değişkenini,
  • Boyut alanına Sales Budgets değişkenini,

yerleştiriyoruz. Karşımıza haritaya uzaktan baktığımız zaman şöyle bir görsel çıkmalı:

Harita

Burada ne yaptığımıza bir bakalım. Elimizde konum verileri var ve bu konum verilerine göre ilgili satış bütçelerini görselleştirdik ve ayrıca boyutlarını yine satış bütçesinin büyüklüğüne göre görselleştirmiş olduk. Bir de haritada yakınlaşarak bazı değerleri yakından inceleyelim.

Harita 2

Burada Yeni Zelanda’ ya yakınlaşırsanız eğer birçok verinin bu kısımda olduğunu görebilirsiniz. Satış bütçelerinin miktarlarına göre ve farklı şehir değişkenlerine göre veriler güzel ve anlaşılır bir biçimde görselleştirilmiş durumdadır. Ekstradan elimizdeki satış bütçelerinin yıl bilgisi de bizde bulunuyor. Bunu da görsele eklemek istiyorsak, harita üzerinde seçiliyken, Görsel Öğeler kısmının en altında yer alan araç ipuçları kısmına year değişkenini sürükleyip bırakırsak, herhangi bir şehrin üzerine geldiğimizde ilgili satış bütçesinin hangi yıla ait olduğu bilgisini de görebiliriz.

Toparlayacak olursak, bu yazımızda elimizde bulunan doğru bir şekilde şehir, ülke veya ilçe bilgilerinin yer aldığı bir veri seti üzerinden harita görselleştirmeyi yaptık. Bu görselleştirme üzerinden veri kırılımına göre sayısal ölçütlerin azlık veya çokluk durumuna göre boyutlarını ayarlayabildik. Bir sonraki yazımızda diğer görselleştirme araçlarına değiniyor olacağız. Görüşmek üzere! Kendinize iyi bakın ve sağlıcakla kalın!

One thought on

Power BI – Bölüm 9 – Haritalar

Bir cevap yazın

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.