Python programlama dili ile verilerinizi görselleştirmenin önemini keşfedin Grafikler, büyük veri kümelerinde analiz yaparken çok faydalıdır Python ile grafikler oluşturmayı öğrenin ve verilerinizi daha anlaşılır hale getirin Detaylar için tıklayın!

Python, günümüzde verilerin işlenmesinde ve analizinde yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Veri işleme sürecinde en önemli aşamalardan biri de verileri görselleştirmektir. İşte tam burada Python'un grafik çizimi için ne kadar önemli olduğu ortaya çıkar.

Python'u kullanarak verileri görselleştirmek, veri analizi sürecinde olmazsa olmaz bir adımdır. İyi bir grafik, verileri kolayca anlaşılır hale getirir ve karmaşık verilerin özetlenmesine yardımcı olur. Bu nedenle, Python'un verileri görselleştirmek için kullandığı 'matplotlib' ve 'pandas' kütüphaneleri, veri analizinde önemli bir role sahiptir.

• matplotlib kütüphanesi - çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar, alan grafikleri, polar grafikleri, çubuk grafikleri vb. dahil olmak üzere birçok grafik türü için kullanılabilir.
• pandas kütüphanesi - verileri DataFrame olarak alır ve çizgi grafikleri, scatter plot'ları, bar chart'ları, histogramlar vb. dahil olmak üzere birçok grafik türünü destekler.

Python ile verilerinizi görselleştirmek, veri analizi sürecinizde size yeni bir bakış açısı kazandırabilir. Görselleştirme, verilerin hikayesini anlatmanızı ve verileri ve sonuçlarınızı daha çekici hale getirmenizi sağlar. Bu nedenle, veri analizi sürecinin bir parçası olarak, Python'un grafik çizim araçlarını öğrenmek ve kullanmak büyük bir önem taşımaktadır.

Matplotlib Kullanmak: En Temel Grafik Türleri

Python, veri görselleştirme için sayısız araç sağlar ve Matplotlib bu araçlar arasında en popüleridir. En temel veri görselleştirme yöntemleri, Matplotlib kullanılarak kolayca gerçekleştirilebilir. Matplotlib, 2D grafikler, çizgi grafikleri, dağılım grafiği, histogram gibi çeşitli özellikler sunar.

En temel grafiklerden biri, çubuk grafikleri veya bar chart'lardır. Kategorik değerlerin görselleştirilmesinde kullanılır. Matplotlib, dikey ve yatay bar chart'lar sağlar. Dikey bar chart'lar genellikle kategori değerlerini göstermek için kullanılırken, yatay bar chart'lar daha uzun verileri görselleştirmek için kullanılır.

Dikey Bar Chart	Yatay Bar Chart

Bir başka temel grafik türü, histogramlardır. Histogramlar veri dağılımını göstermek için kullanılır. Bu grafik türünü kullanarak, verilerin dağılımını ve sıklığını görebiliriz.

Çizgi grafikleri, sürekli olmayan verilerin görselleştirilmesi için kullanılabilir. Bu grafik türü, belirli bir süre boyunca değişen bir verinin izlenmesini sağlar. Matplotlib ile çizgi grafikleri kolayca oluşturulabilir.

Matplotlib, birden fazla grafik türü içeren görselleştirmeler de yapabilirsiniz. Bu özellik, Veri Bilimcilerin verileri daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Örneğin, iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için dağılım grafiği ve regresyon çizgisini kullanabilirsiniz.

• Çubuk grafikleri kullanarak kategorik değerleri görselleştirin
• Histogramlar, veri dağılımını göstermek için kullanılır
• Çizgi grafikleri, sürekli olmayan verilerin görselleştirilmesi için kullanılır

Matplotlib ile yapabilecekleriniz sayısızdır. Ancak temel grafik türlerini öğrenmek, verileri daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir. Öğrendikten sonra, Matplotlib'in birden fazla grafik türü içeren çizimler oluşturma özelliğini kullanarak, daha karmaşık görselleştirmeler de yapabilirsiniz.

Pandas DataFrame ile Veri Görselleştirme

Pandas, Python programlama dilinde yüksek performanslı, kullanımı kolay ve açık kaynaklı bir veri analizi kütüphanesidir. Pandas DataFrame'leri, veri analizi sürecinde en sık kullanılan veri yapılarından biridir ve verilerin saklanması, işlenmesi ve görselleştirilmesi için mükemmel bir araçtır. Pandas DataFrame'leri kullanarak, veri görselleştirme sürecinde verileri daha anlaşılır hale getirebilir ve sonuçları daha iyi görselleştirebilirsiniz.

Verileri görselleştirirken, Pandas DataFrame'lerini kullanarak verileri daha örgütlü bir şekilde göstermek için birçok grafik türüne başvurabilirsiniz. Bar chart, scatter plot, line chart, area plot, histogram gibi grafikler, verilerin farklı özelliklerini ortaya çıkarmak için farklı durumlarda kullanılabilir. Örneğin, bar chart, kategorik verileri görselleştirmek için tercih edilirken, histogram verilerin sayısal dağılımını göstermek için ideal bir yöntemdir.

Pandas DataFrame'leri kullanarak verileri görselleştirirken, görselleştirme özelliklerini göz önünde bulundurarak grafik tasarımınızı optimize etmek önemlidir. Renk seçimleri, grafik boyutu, etiketlerin kullanımı gibi özellikler, verilerin daha anlaşılır hale getirilmesinde büyük bir rol oynamaktadır.

Grafik Türleri	Kullanım Alanları
Bar Chart	Kategorik verilerin görselleştirilmesi
Scatter Plot	İki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirme
Line Chart	Süreksiz verilerin görselleştirilmesi
Histogram	Sayısal dağılımın görselleştirilmesi

Pandas DataFrame'leri, grafik tasarımı ve veri görselleştirme sürecinde oldukça faydalıdır. Bu nedenle, veri analizi sürecinde Pandas'ı öğrenmek ve verileri görselleştirmek için kullanmanız, verilerinizi daha anlaşılır ve anlamlı bir şekilde ifade etmenize yardımcı olabilir.

Bar Chart: Kategorik Değerleri Görselleştirme

Kategorik veriler, belirli kategori veya gruplar arasındaki farklılıkları göstermek için kullanılır. Bar chart, verileri birbirleriyle karşılaştırmak için en popüler grafik türlerinden biridir. Kategorik verileri görselleştirmek için, dikey veya yatay olarak çizilen çubuklar kullanılır. İçinde bulunduğumuz örnekte, verileri birkaç farklı şehir arasındaki ortalama sıcaklık farkı olarak ele alalım.

Şehir	Ortalama Sıcaklık
Ankara	15
İstanbul	20
İzmir	25

Yukarıdaki tabloda, sıcaklık verilerini bar chart ile görselleştirebiliriz. Bu grafik türü, çubukların yükseklikleri ile verileri karşılaştırmamızı sağlar.

Dikey bar chart'ların kullanımı tercih edilir, ancak yatay bar chart'ların kullanımı da mümkündür. Dikey çubukların yükseklikleri, farklı kategoriler arasındaki farkları gösterirken yatay çubukların uzunlukları, aynı amaca hizmet eder. Yukarıdaki tabloyu temel bir dikey bar chart'a dönüştürelim:

Görsel olarak, en yüksek bar İzmir'dir, ancak grafikte herhangi bir hata yapmamak için, her bar'ın yüksekliğini dikkatlice kontrol etmek gerekir. Bar chart'lar, kategorik verileri görselleştirmek için harika bir yoldur ve herhangi bir veri setinde kolayca kullanılabilirler.

Dikey Bar Chart

Dikey Bar Chart, yani dikey bar grafikleri, yatay çizgiler kullanılarak oluşturulan bir grafik türüdür. Bu grafik türü, kategorik verileri görselleştirmek için idealdir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde satılan ürünlerin belirli bir kategorideki satışlarını göstermek için dikey bar grafikleri kullanılabilir.

Bir dikey bar grafik oluşturmak için, öncelikle x ve y ekseni verilerini belirlemelisiniz. x eksenindeki veriler kategorik bir özellik olmalıdır, örneğin ürün adları. y eksenindeki veriler sayısal bir özellik olmalıdır, örneğin satış miktarı.

Dikey bar grafikleri, dinamik bir şekilde oluşturulabilir. Grafik boyutunu, etiketleri, renkleri ve diğer ayarları değiştirebilirsiniz. Bu şekilde, verileri daha anlaşılır ve görsel olarak daha çekici hale getirebilirsiniz.

Dikey bar grafikleri oluşturmak için Matplotlib kütüphanesi kullanılabilir. Bir dikey bar grafik oluşturmak için, öncelikle matplotlib.pyplot.bar () işlevi kullanarak verileri x ve y ekseni arasında eşleştirmeniz gerekir. Bu işlemi yaptıktan sonra, grafik boyutunu değiştirme, başlıkları ekleme ve renkleri ayarlama işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.

Dikey bar grafikleri, ayrık özellikleri görselleştirmek için en iyi yöntemdir ve verilerin analizi için oldukça kullanışlıdır. Yeterince özenle hazırlanırlarsa, dikey bar grafikleri verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilir ve daha doğru kararlar alınmasına yol açabilir.

Yatay Bar Chart

Yatay bar chart ya da yatay çubuk grafikleri, dikey bar chart'lardan farklı şekilde, değerleri yatay eksende yani sol tarafta yer alan dikey çubuklar ile görselleştirir. Bu grafik türü, birkaç farklı kategorik değişken arasındaki karşılaştırmaları göstermek için özellikle kullanışlıdır. Örneğin, bir şirketin belirli bir zaman dilimi içindeki farklı bölümlerinin performansını karşılaştırmak için yatay bar chart kullanılabilir.

Yatay bar chart için ilk adım, grafik oluşturma aracı olan Matplotlib'ın import edilmesidir. Daha sonra, verilerinizi bir pandas DataFrame'e yükleyin ve yatay çizgi grafiklerini oluşturmak için plt.barh() metodunu kullanın. Bu metod, x ve y eksenlerini ayarlamak için ek argümanlar kabul eder. Örneğin, plt.xlabel() ve plt.ylabel() fonksiyonları ile eksenleri adlandırabilirsiniz.

Bir diğer yararlı argüman, yatay bar chart'ların yanındaki etiketlerdir. Bu etiketler, değişken isimlerini ya da sayısal değerleri içerebilir ve çizimin okunmasını daha kolay hale getirirler. Etiketleri çubukların soluna, sağa ya da merkeze yerleştirmek için ise align argümanını kullanın. Ayrıca, çubukların renklerini ve boyutlarını da özelleştirebilirsiniz.

Yatay bar chart kullanırken, çubukların yatay doğrultuda olduğu için grafiği daha uzun yapmamız gerekebilir. Bu durumda, grafik daha okunaklı olacağı için ekranda büyük boyutta görüntülenmelidir. Ayrıca, yatay bar chart kullanmak verilerin görselleştirilmesi için dikey bar chart kullanmaktan daha uygun olabilir.

Histogram: Veri Dağılımını Gösterme

Histogram, verilerin dağılımını göstermek için kullanılan bir grafik türüdür. Veriler bir aralık içindeki farklı sınıflara ayrılır ve her sınıf için bir çubuk oluşturulur. Çubukların yüksekliği, o sınıftaki verilerin sayısını temsil eder.

Bu tür grafiklerin kullanımı özellikle sayısal verilerin analizinde yaygındır. Örneğin bir anket çalışması sonucunda elde edilen verilerin dağılımını gözlemlemek için histogram kullanabilirsiniz.

Kilo (kg)	Frekans
50-55	3
55-60	5
60-65	10
65-70	8
70-75	4

Yukarıdaki tablo, bir grup insanın kilo verilerinin histogramını göstermektedir. Her çubuk, bir kilo aralığını temsil eder ve sınıflandırılmış verilerin sayısını gösterir.

Histogramlar, verilerin dağılımını görselleştirmek için oldukça faydalıdır. Böylece verilerin hangi aralıklarda toplandığını, genellikle hangi değerlerde yoğunlaştığını ve hangi aralıkların nadir olduğunu hızlıca gözlemleyebilirsiniz.

Line Chart: Süreksiz Veri Görselleştirme

Verilerden yararlanmak ve etkili kararlar almak için farklı görselleştirme teknikleri kullanmak önemlidir. Line chart, sürekli olmayan verilerin görselleştirilmesinde kullanılan etkili bir yaklaşımdır. Birçok veri türü sürekli değildir, yani belirli aralıklarla belirli noktalarda kaydedilir. Line chart, bu tür verilerin trendlerinin ve değişimlerinin analiz edilmesi için kullanılır.

Line chart, aynı veri setindeki değerleri tek tek birleştirerek bir çizgi oluşturur. Bu, veriler arasındaki ilişkilerin ve eğilimlerin görülmesini kolaylaştırır. Veri setleri için en iyi grafik türlerinden biri olan line chart, örneğin hisse senedi fiyatları veya hava durumu gibi her gün farklı değerler alan veriler için çok önemlidir.

Bu grafik türü, birkaç farklı veri seti kullanarak karşılaştırma yapmak için de kullanılabilir. Bunun yanı sıra, trendleri analiz etmek ve eğilimleri tahmin etmek için de kullanılabilir.

Line chart oluştururken, x eksenindeki veriler genellikle sürekli bir zaman serisiyken, y eksenindeki veriler sayılardan veya yüzdeliklerden oluşabilir. Line chart, diğer grafik türleri gibi, doğru renkleri, fontları ve etkili başlıkları kullanarak daha etkili hale getirilebilir.

Görselleştirme Bağlamında Eleştirel Düşünme

Veri görselleştirme, bir bakıma verileri sunduğumuz bir sanat gibi de düşünülebilir. Ancak unutulmamalıdır ki, özellikle kritik kararlar alınırken verilerin doğru bir şekilde yorumlanması hayati önem taşır. Bu sebeple yapılan veri görselleştirmelerinde eleştirel düşünme becerisi son derece değerlidir.

Veriler her zaman tek bir perspektiften değerlendirilemez. Farklı veri görselleştirme teknikleri kullanılarak aynı veri setinden farklı sonuçlar elde edilebilir. Bu noktada eleştirel düşünme becerisi, veri görselleştirme sürecinde kullanılan tekniklerin, yorumların ve sonuçların sorgulanması ve doğru bir şekilde yorumlanabilmesi açısından son derece önemlidir.

Örneğin, çizilen bir grafikte veri manipülasyonu yapılabileceği gibi, yanlış bir renk kodlaması yapılabiliyor olabilir. Bu tip hataların tespit edilerek düzeltilmesi, doğru bir şekilde verilerin yorumlanması ve hatalı sonuçların önlenmesi açısından kritik öneme sahiptir.

Ayrıca, veri görselleştirme sırasında kullanılan ölçek, kategori seçimi ve haritalar gibi faktörler de sonuçları doğrudan etkiler. Bu sebeple, farklı seçenekleri bir arada değerlendirerek, verilerin en doğru şekilde sunulması adına eleştirel bir bakış açısı geliştirmek, verilerin doğru yorumlanmasında önemli bir kriterdir.

Sonuç olarak, iyi bir veri görselleştirme yaratmak için birden fazla yöntem kullanılabilir. Ancak, eleştirel düşünmeyi sürece dahil ederek, görselleştirme tekniklerinin ve sonuçların doğru bir şekilde yorumlanması ve hataların önlenmesi sağlanabilir. Bu sayede, verilerin etkili bir şekilde sunulması, doğru kararların alınması ve sonuçların güvenilir olması mümkün olacaktır.

Veriyi Okuma Biçimleri

Veri görselleştirme, verilerimizi daha anlaşılır hale getirme yoludur. Ancak, verileri doğru bir şekilde görselleştirebilmek için, verileri okuma biçimlerimizi göz önünde bulundurmamız önemlidir. Başlangıçta, verilerimizi genel olarak incelemelim ve verilerin türüne ve boyutuna göre seçtiğimiz görselleştirme türüne dikkat edelim. Ayrıca, verilerimizin doğasını ve aralarındaki ilişkileri de göz önünde bulundurmalıyız.

Bu amaçla, verileri ilk önce bir tablo olarak incelemek faydalı olabilir. Tablo, verilerin yatay ve dikey olarak hızlı bir şekilde okunabilmesine olanak tanır. Verilerimizdeki en yüksek ve en düşük değerleri ve hangi değerlerin ne kadar gözlemlendiğini ilk bakışta fark edebiliriz. Eğer veriler belirli bir tarihe göre ise zaman çizelgesi de kullanabiliriz. Zaman çizelgesi, hangi tarihlerde ne kadar veri olduğunu hızlı bir şekilde gözlemleyebilmemizi sağlar.

Ayrıca, kategorik verileri görselleştirmek için bar chart kullanabiliriz. Bar chart, verilerin kolayca karşılaştırılabilmesini ve kategorik değerlerin ne kadar sıklıkta gözlemlendiğini hızlıca anlayabilmemizi sağlar. Bar chart, verinin dağılımını daha iyi anlamamıza da yardımcı olur. Eğer sürekli verilerimiz varsa, histogram kullanarak verinin dağılımını görselleştirebiliriz.

Sonuç olarak, verileri doğru bir şekilde görselleştirmek için, verilerimizi okuma biçimlerimize göre uygun görselleştirme türünü seçmek önemlidir. Tablo, zaman çizelgesi, bar chart ve histogram, verilerimizi daha anlaşılır hale getirme yolunda bize yardımcı olabilir.

Renk Seçimi ve Kullanımı

Renk Seçimi ve Kullanımı

Veri görselleştirmede renk seçimi oldukça önemlidir. Renkler, belirli hissiyatları, anlamları ve çağrışımları yansıttığı için seçilen renkler, görselleştirilecek verinin etkililiğini büyük ölçüde etkiler. Örneğin, mavi renk güven, sadakat, profesyonellik ve huzur hissi uyandırırken, kırmızı renk heyecan, güç ve tutku çağrıştırır. Ancak, fazla veya yanlış renk kullanımı görselleştirmeden beklenen etkiyi tersine döndürebilir.

Fazla renk kullanımı görselleştirmeyi karmaşık hale getirerek birçok insanın veriyi anlamasını zorlaştırabilir. Buna ek olarak, uygunsuz renk seçimleri veri görselleştirmenin anlaşılmasını da zorlaştırabilir. Renk körü insanlar için bile anlaşılması kolay bir görselleştirme yapmak için, seçtiğiniz renklerin birbirleriyle kolayca karışmaması veya ayırt edilebilmesi gerekmektedir.

Renklerin etkisini en çarpıcı biçimde görmek için, aynı veriyi farklı renklerle görselleştiren birden fazla grafik hazırlayarak denemeler yapabilirsiniz. Renk skalaları kullanmayı düşünerek renk seçimleri arasında daha tutarlı bir tavır izleyebilirsiniz. Ayrıca, tek bir rengin farklı tonlarını kullanarak sade bir görselleştirme yapmak mümkündür.

Renk Kullanımının Etkileri

Renk seçimi ve kullanımı doğru yapıldığında, verilerinizi görselleştirirken önemli bir faktördür. Öte yandan, yanlış renk seçimi, görselleştirmenin okunmasını karmaşık hale getirebilir veya verilerinizi anlamsız gösterebilir. İyi bir görselleştirme için, seçtiğiniz renklerin anlamlarını ve etkilerini iyi anlamalı, renklerin tonlarına dikkat etmeli ve fazla renk kullanımından kaçınmalısınız. Bunları yaparak, verilerinizi etkili bir şekilde görselleştirebilir ve doğru bir mesaj verebilirsiniz.

Veri Görselleştirme Hataları

Veri görselleştirme, verilerin anlaşılabilirliğini arttırırken kesinlik ve doğruluğun korunması açısından oldukça önemlidir. Ancak, doğru yapılmayan veri görselleştirmeleri yanlış sonuçlara neden olabilir veya verileri yanıltıcı hale getirebilir. Bu nedenle, veri görselleştirme yaparken bazı hatalara dikkat etmek gerekiyor.

Bazı durumlarda, veriler manipüle edilebilir veya yanlış anlaşılabilir. Verileri manipüle etmek, onları yanıltıcı hale getirebilir ve yanlış sonuçlara neden olabilir. Verilerin yanlış anlaşılması ise, doğru sonuçlara ulaşılmadığı anlamına gelir. Bu nedenle, veri manipülasyonu yapılmadan önce verilerin doğruluğundan emin olmak ve bu verileri doğru bir şekilde görselleştirmek önemlidir.

Grafikler, genellikle verileri kolay anlaşılır ve görsel bir şekilde sunmak için kullanılır. Ancak, yanıltıcı grafik kullanımı nedeniyle veriler yanıltıcı olabilir. Örneğin, eksik bir aks ile oluşturulmuş çizgi grafikleri ve saklanan verileri göstermeyen yığılmış özdeş görünümlü çubuk grafikleri, verileri yanıltıcı hale getirebilir.

Renk kullanımı, verilerin anlaşılabilirliğini ve farklı verilerin ayrılabilirliğini arttırmak için önemlidir. Ancak, yanlış renk seçimi veya aşırı renk kullanımı, verilerin yanıltıcı hale gelmesine neden olabilir veya verilerin anlaşılabilirliğini zorlaştırabilir. Bu nedenle, doğru renk seçimi ve kullanımı önemlidir.

Bir veri analisti olarak, bu hatalara dikkat ederek ve doğru yöntemleri kullanarak verileri en doğru şekilde görselleştirmelisiniz. Unutmayın, yanıltıcı veya yanlış veri görselleştirmeleri doğru kararlar almanızı engelleyebilir.

Manipülasyonlar ve Yanlış Anlama

Veri manipülasyonları, doğrudan görselleştirmelerin etkililiğini etkileyebilir. Verilerin yanlış yorumlanması, hatalı değerlerin eklendiği veri tabanlarından kaynaklanabilir. Bu manipülasyonlar yanıltıcı sonuçlara neden olabilir ve sonuçta yanlış kararlar alınmasına yol açabilir.

Örneğin, bir reklam veren maliyet hesaplamaları yaparken yanlış bir formül kullanırsa, kampanyanın maliyetini beklenenden daha düşük gösterebilir. Bu, verilerin yanıltıcı hale gelmesine ve sonuçta yanlış kararların alınmasına neden olabilir. Yanlış hesaplamaların yapıldığı bir veritabanı, manipüle edilen verilerin sonuçlarına neden olarak işletmelerin karlarını azaltabilir.

Bir başka yaygın hata, özellikle veri görselleştirme araçları kullanılırken görülen kayan noktalardır. Bu hata, verilerin yanlış değerlendirilmesine ve veriler arasındaki ilişkilerin yanlış anlaşılmasına neden olur.

Yanlış manipülasyonların çözümü, gerçek verileri kullanmak ve manipülasyonu önlemektir. Veriler önce doğru bir şekilde toplanmalı, daha sonra düzenlemeler yapılmadan önce analiz edilmelidir. Veri hatalarının ve manipülasyonların farkında olmak, verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasını ve sonuçta daha iyi kararlar alınmasını sağlayacaktır.

Yanıltıcı Grafik Kullanımı

Grafiklerin bir amacı, verileri anlaşılabilir ve kolay bir şekilde görselleştirmektir. Ancak, yanıltıcı grafik kullanımı, verilerin yanlış bir şekilde yorumlanmasına ve hatta karşılaştırılmasına neden olabilir. Bu nedenle, grafiklerin doğru bir şekilde kullanılması son derece önemlidir.

Yanıltıcı grafiklerin en yaygın örneklerinden biri, x ve y eksenlerinin farklı ölçeklere sahip olduğu grafiklerdir. Bu durumda, veriler yanıltıcı bir şekilde yorumlanabilir ve hatta sonuçları değiştirebilir. Bu nedenle, eksenlerin doğru bir şekilde ölçeklendirilmesi son derece önemlidir.

Bir diğer yanıltıcı grafik örneği de, grafiklerin kesitlerinin farklı bir ölçekte değiştirilmesidir. Bu durumda, grafikler yanıltıcı olabilir ve sonuçları değiştirebilir.

İyi bir grafikte, veriler açık bir şekilde gösterilmeli ve yalnızca ana hatları belirtilerek okuyucuların yanıltıcı yorumlardan kaçınmaları sağlanmalıdır. Grafiklerin yalnızca belirli bir amacı yerine getirmesi ve verilerin kolay anlaşılmasını sağlaması gerektiğini unutmamalısınız.

Yanıltıcı grafik kullanımının önüne geçmek için, okuyucuların yanlış anlama veya farklı yorumlama ihtimalini ortadan kaldırmak için grafikler doğru bir şekilde ölçeklendirilmeli ve net bir şekilde okunabilir olmalıdır.

Grafiklerin doğru bir şekilde kullanılması, verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasına ve sonuçların yanıltıcı olmamasına yardımcı olur.