Veri analizi, veritabanları ve makine öğrenimi gibi konularda çalışanlar, verilerini görselleştirerek öğrenilebilir ve paylaşılabilir hale getirmek zorundadır Bu amaçla histogram, scatter plot ve line plot grafikleri kullanılır Histogram, verilerin sıklık dağılımını, scatter plot ise iki değişken arasındaki ilişkiyi, line plot ise zaman serilerinin değişimini gösterir Verileri csv formatına dönüştürüp Jupyter Notebook veya R kullanarak yükleyerek grafik türünü seçip yazılım ile oluşturabilirsiniz Bu grafikler, büyük veri kümelerindeki dağılımı görselleştirmede etkili araçlardır Örnek olarak, scatter plot grafikleri ile boy-kilo ilişkisi veya satış verileri incelenebilir

Bugün, veri analizi, veritabanları ve makine öğrenimi gibi konular üzerinde çalışan herkesin bir veri setinin görselleştirilmesi gerekiyor. Veri görselleştirme, verilerin anlaşılır, öğrenilebilir ve paylaşılabilir olmasını sağlar. Dizi verilerinde kullanılan üç farklı grafik türü olan histogram, scatter plot ve line plot tekniklerinin nasıl kullanılabileceğine ilişkin ayrıntılı bir tartışma sunacağız.

Adım 1:	Dizi verilerini belirleyin
Adım 2:	Verileri csv formatına dönüştürün
Adım 3:	Jupyter Notebook veya R kullanarak verileri yükleyin
Adım 4:	Grafik türünü seçin
Adım 5:	Grafik türünü yazılım ile oluşturun
Adım 6:	Grafikleri yükleyin ve paylaşın

• Histogram: Bu grafik türü, verilerin sıklık dağılımını grafiksel olarak gösterir. Dizi verilerinde, histogram, bir veri dağılımının merkezî eğilimi ve dağılım özelliklerini belirlemenin kullanışlı bir yoludur. Histogramlar, birçok programlama dili ve yazılım veri görselleştirme aracı ile kolayca oluşturulabilir.
• Scatter Plot: İki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılan scatter plot, dizi verilerinde, her bir veri noktasının konumlarının gösterilebildiği işaretler şeklinde gösterilir. Scatter plot, iki değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için oldukça kullanışlıdır.
• Line Plot: Line plot, zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi için kullanılan bir grafik türüdür ve dizi verilerinde, x ve y değerleri dağınık olduğu için verilerin birbirleriyle bağlantısını göstermek için kullanılır. Line plot, zaman serileri verilerindeki değişimleri ve trendleri analiz etmek için oldukça kullanışlıdır.

Grafik işlemleri, bir veri setinin anlaşılmasına ve görselleştirilmesine yardımcı olan önemli araçlardır. Histogram, scatter plot ve line plot gibi üç farklı grafik türü, dizi verilerinde kullanılan tekniklerdir ve verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır. Bu grafikler, veri analizi konusunda çalışan herkesin kullanması gereken işlem teknikleri olarak kabul edilir.

Histogram Nedir?

Histogram, veri analizi işleminde en sık kullanılan grafik türlerinden biridir. Dizideki verilerin sıklık dağılımını göstermek için kullanılır. Histogram grafiğindeki yatay çubuklar, verilerin hangi aralıklarda yoğunlaştığını gösterir. Bu çubukların her biri, temsil ettikleri veri aralığına ait sıklık sayısının yüksekliği ile belirlenir ve her çubuğun genişliği aynı olur.

Histogram grafiği, veri setlerindeki dağılımı görselleştirmede oldukça etkilidir. Özellikle büyük veri kümelerinde, verilerin sıklık dağılımını kolayca anlamak için kullanılabilir. Ayrıca, histogram grafiği kullanarak veriler arasında karşılaştırma yapmak da mümkündür. Örneğin, iki farklı veri setini karşılaştırmak ve hangi veri setinin daha homojen bir dağılıma sahip olduğunu görmek için histogram grafiği kullanılabilir.

Scatter Plot Nedir?

Scatter plot, veri analizinde kullanılan önemli bir grafiğin türüdür. Bu grafik türü, birbirleriyle ilişkili iki değişkenin arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Scatter plot grafiği, dizi verilerinde noktaların konumları ve şekilleri ile temsil edilir. Bu grafik, verilerin dağılımını gösteren histogram grafiklerinden farklıdır.

Scatter plot grafiği, verilerin herhangi bir özel düzenine sahip olmayan durumlar için idealdir. Örneğin, boy ve kilo ölçümleri bir scatter plot grafiği ile daha iyi gözlemlenebilir. İki değişken arasındaki ilişkinin yönü, noktaların konumuna göre belirlenir. Eğer noktalar üst sağ köşeye doğru yöneliyorsa, iki değişken arasındaki ilişki pozitiftir. Tersine, noktalar alt sol köşeye doğru yöneliyorsa, iki değişken arasındaki ilişkinin negatif olduğu sonucuna varılır.

Scatter Plot Örneği: Boy Kilo İlişkisi

Scatter plot grafikleri, boy-kilo ilişkisi gibi iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılan etkili bir yöntemdir. Bu grafik türü, boy ve kilo verilerinde noktaların konumları ve şekillerini kullanarak yapılandırılır.

Örneğin, bir çocuğun boyu ile ağırlığı arasındaki ilişkinin gösterildiği bir scatter plot grafiği çizilebilir. Boy uzunluğu, yatay eksende temsil edilirken kilo, dikey eksende gösterilir. Noktalar, örneğin her bir çocuk için birer veri noktası olacaktır. Grafiğin üst tarafında konumlandırılan ve boy uzunluğunun artışını gösteren eğilim çizgisi, kilonun da arttığını gösterir.

Bu grafiği yorumlarken, belirli bir boy uzunluğunda beklenen ortalama kiloya dair tahminler yapabiliriz. Ayrıca, fazla kilolu ya da obez olma riskini belirlemek için kullanılabilir. Bu tip çalışmalar, sağlıklı bir hayat sürdürmek açısından oldukça yararlıdır.

Scatter Plot Örneği: Satış Verileri

Bir mağazanın başarısının ölçüsü satış rakamlarıdır. Satışları artırmak için ise hangi ürünlerin en çok satıldığını bilmek gereklidir. Bu noktada scatter plot grafiği kullanılarak satış verileri analiz edilebilir. Bu grafik türü, birbirleriyle ilişkili iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Satış verilerinde kullanıldığında, bir eksen ürünlerin satış adeti, diğer eksen ise ürün fiyatları olarak belirlenir. Bu sayede hangi ürünlerin daha fazla sattığı görülebilir.

Bununla birlikte, scatter plot grafiğinde sadece en çok satılan ürünleri göstermekle kalmaz, aynı zamanda ürünlerin fiyatlandırması için de bir fikir verir. Örneğin, bir mağazada bir ürün yüksek fiyatla satılıyorsa, bu ürünün daha az sattığı görülebilir ve fiyatının düşürülmesi gerektiği belirlenebilir.

Scatter plot analizleri, stratejiler belirlemek için gereklidir. Örneğin, bir mağaza sahibi en çok satılan ürünlere daha fazla odaklanabilir veya daha az satılan ürünler için fiyat düşürmeyi veya takip edilmesini planlayabilir. Bu şekilde, scatter plot grafiği bir mağazanın satış stratejilerinin iyileştirilmesinde yardımcı olur.

Scatter Plot Örneği: Hava Durumu ve Trafik

Hava koşullarının trafik akışı üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Hava koşullarının değişmesi, trafik akışının yoğunluğunda ve yavaşlamasında belirgin bir değişikliğe neden olabilir. Bu nedenle, hava durumunu ve trafik akışını gözlemlemek ve bunlar arasındaki ilişkiyi anlamak önemlidir.

Bir scatter plot grafiği kullanarak hava koşulları ve trafik akışı verilerinin analiz edilmesi, bu ilişkinin anlaşılmasına yardımcı olabilir. Hava durumu verileri, sıcaklık, yağmur miktarı, rüzgar hızı vb. faktörleri içerebilirken, trafik akışı verileri, trafik yoğunluğu, hız, araç sayısı vb. unsurları içerebilir.

Scatter plot grafiği oluşturulduğunda, bir nokta her bir veri noktasını temsil eder. Hava durumu verilerine göre noktaların konumu açıkça belirlenirken, trafik akışı verilerine göre noktaların boyutu, rengi veya şekli değiştirilebilir. Böylece, hava durumu ve trafik akışı verileri arasındaki ilişki görsel olarak açıkça ortaya çıkar ve analiz edilebilir.

Scatter Plot Avantajları ve Dezavantajları

Scatter plot, verilerdeki iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek ve analiz etmek için ideal bir araçtır. Scatter plot grafiğinde, verilerin her biri bir nokta olarak gösterilir ve noktaların şekilleri veya renkleri, üçüncü bir değişkeni temsil edebilir. Böylece, noktaların konumu ve şekli, iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterir.

Scatter plot'un harika bir avantajı, iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmesi ve analiz etmesidir. Bu, verilerin incelenmesinin yanı sıra trendlerin ve kalıpların tespit edilmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, çok sayıda veri noktasına sahip veri setleri için yetersiz kalabilir. Verilerin çokluğu nedeniyle, herhangi bir kalıbı veya trendi tespit etmek zorlaşabilir ve scatter plot'un yararları azalabilir.

Line Plot Nedir?

Line plot, verilerin zaman boyutunda değişimini göstermek için kullanılan bir grafik türüdür. Bu teknik, bir dizi veride x ve y değerlerinin dağınık olabileceği durumlarda, verilerin birbirleriyle bağlantılı olduğunu göstermek için kullanılır. Line plot grafiği, verinin zaman içinde nasıl değiştiğini görselleştirmek için de kullanışlıdır. Örneğin, gelir ve gider verilerinin grafiği, kar veya zararların ne zaman meydana geldiğini gösterebilir.

Line plot grafiği, zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi için ideal bir araçtır. Bu grafik türü, bir dizi verideki değişiklikleri izlemenize ve veriler arasındaki ilişkiyi anlamanıza yardımcı olur. Line plot, özellikle finansal verilerin analizi için kullanışlıdır. Hisse senedi fiyatları, döviz kurları ve emlak fiyatları gibi finansal veriler, uzun vadeli trendleri belirlemek için line plot grafiği kullanılarak analiz edilebilir.

Line Plot Örnekleri: Hisse Senedi Fiyatları ve İşsizlik Oranları

Line plot grafiği, zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi için ideal bir araçtır. Hisse senedi fiyatları ve işsizlik oranları gibi ekonomik veriler, uzun vadeli trendleri ve değişiklikleri gösteren zaman serisi verileridir. Line plot grafiği, bu verilerdeki değişimleri birbirine bağlayan bir çizgi ile gösterir.

Örneğin, bir hisse senedinin fiyatının zaman içindeki değişimini göstermek için line plot grafiği kullanılabilir. Bu grafik türü, yatırımcıların hisse senedi fiyatlarındaki trendleri ve değişimleri analiz etmelerine olanak tanır. Benzer şekilde, işsizlik oranlarının zaman içindeki değişimlerini göstermek için de line plot grafiği kullanılabilir. Bu grafik, ekonomistlerin işsizlik oranlarındaki eğilimleri ve değişiklikleri takip etmelerine yardımcı olur.

Line plot grafiği, uzun vadeli trendleri belirlemek için ideal bir araçtır. Özellikle ekonomik ve finansal verilerdeki değişimleri analiz etmek için kullanılır. Ancak, kısa süreli değişiklikleri göstermek için yetersiz kalabilir. Bu nedenle, veri analizi yaparken, hangi grafik türünün hangi durumda kullanılacağına dikkat edilmelidir.

Line Plot Avantajları ve Dezavantajları

Line plot, zaman serisi verilerindeki uzun vadeli trendleri analiz etmek için ideal bir araçtır. Özellikle hisse senetleri veya ekonomik veriler gibi yıllar veya aylar boyunca değişen verilerde uzun vadeli trendleri belirlemek için kullanılır.

Ancak line plot, kısa süreli değişiklikleri göstermek için yetersizdir. Bu nedenle, daha kısa zaman aralıkları veya günlük veriler gibi daha detaylı zaman serilerinde scatter plot kullanmak daha uygun olabilir. Line plot grafiği, ayrıca çok sayıda veri noktasına sahip veri setlerinde de yetersiz kalabilir. Bu durumda, verileri sıkıştırılmış bir formatta sunmak için ölçeklendirme, filtreleme veya özümleme teknikleri kullanılabilir.

Line plot grafiği hızlı bir şekilde trendleri ve değişiklikleri gösterirken, diğer bazı grafik türleri gibi ayrıntılı bir bilgi sunmaz. Ayrıca, line plot, zaman serisi verilerindeki değişkenliği de göstermek için kullanılamaz. Bu nedenle, değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için scatter plot veya bölgesel çizgi grafikleri kullanmak daha uygun olabilir.