Veri Görselleştirme (Data Visualization)

Veri görselleştirme tekniğinin anlaşılabileceği iki grafikten söz etmek istiyorum.
Bu görselde Joseph Minard tarafından ‘Carte figurative des pertes successives en hommes de l’Armée Française dans la campagne de Russie 1812-1813’ adıyla hazırlanan grafik görünmekte. 1869 yılında ortaya çıkan bu grafik Rusya seferindeki duruma ait bazı izler içeriyor. Ordunun konumu, hareket yönü, sıcaklık hakkında bilgiler veriyor.

Bu görsel Florence Nightingale’in, çalıştığı askeri hastanede ölüm nedenlerini temsil eden diyagram. Nightingale yaklaşık iki yıl veri topladıktan sonra önlenebilir hastalıkların neden olduğu ölümleri mavi renk ile yaraları kırmızı renk ile ve diğer bilinmeyen nedenlerin sonucunu ise siyah renk ile tanımlamıştı.

Bu alana ilgi duyan herkesin aşina olduğu görsellerden hareketle veri görselleştirme kavramını şu şekilde açıklayabiliriz: Verilerin dikkat çekici noktalarının ortaya çıkarılması ve analiz edilmesi için çeşitli araçlar kullanılarak sunulmasıdır. Kısaca verinin hikâye yolculuğudur.

Veri görselleştirme bilgi ve verilerin grafiksel temsilidir. Görselleştirme birbirinden bağımsız olarak çalışan ayrık kategoriler değil istatistiksel grafiklerden veri sanatına kadar uzanan sonsuz süreklilik olarak düşünülebilir.


Araştırmaların çoğu göstermektedir ki insan beyni görsel uyaranlara daha fazla tepki vermektedir. Rakamlar arasındaki canlılık ile veri daha açık ve anlaşılır bir duruma getirilmiş olur. Metin tabanlı sunumlar yerine görsel sunumlar bir bakışta görme becerisine fayda sağlar. Bahsettiğim bu ve benzeri durumlar bilgiyi iletmek için veri görselleştirmesi kullanmanın önemini ortaya çıkarmaktadır.

Elbette ki veri görselleştirme sürecinde bazı kurallar ele alınmalıdır. Bu kuralları genel hatlarıyla şöyle sıralayabiliriz:

– Gereksiz biçimlendirmeden uzak durulmalı
– Gereksiz renkler kullanılmamalı
– Doğru veri setine karar verilmeli.

Görselleştirmelerin büyük bir kısmı periyodik tabloda yer alan yöntemler aracılığı ile geliştirilir. Veri setleri için görsel seçimleri, hangi yöntemin kullanılacağı gibi karar aşamalarında yardımcı olacaktır.

Tabloyu buradan inceleyebilirsiniz:
https://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

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.