Python programlama dili ile veri görselleştirme yaparken yapılan hatalar ve bu hataların nasıl önlenmesi gerektiği ile ilgili önerileri öğrenmek isteyenler için hazırlanmış bir içeriğe göz atın İşte veri görselleştirme yaparken yapılan yıkıcı hatalardan kaçınmanın yolları!
Veri görselleştirme, verilerin analiz edilmesine ve yorumlanmasına yardımcı olan önemli bir araçtır. Ancak, yapılan hatalar verilerin yanlış yorumlanmasına ve doğru kararlar alınamamasına neden olabilir. Bu nedenle bu makalede, Python ile veri görselleştirme yaparken sık yapılan hatalar ve bu hataların nasıl önüne geçilebileceği hakkında bilgiler paylaşılacaktır.
İlk olarak, fazla bilgi veren grafikler kullanmak yaygın bir hata olarak karşımıza çıkmaktadır. Grafiğin amacıyla ilişkili veri miktarından daha fazlasını gösteren grafikler, veri setlerinin yanlış yorumlanmasına neden olabilirler. Bu nedenle, verilerin amacına uygun ve sade bir şekilde gösterildiği grafikler tercih edilmelidir. Ayrıca, verilerin anlatımı için yanlış grafik türünün kullanılması özellikle sıklıkla yapılan bir hatadır. Hangi grafik türünün hangi veri setleri için uygun olduğunu anlamadan grafik çizmeniz, yanlış yorumlamalara neden olabilir.
Bu hataların yanı sıra, verilerin görselleştirilmesi esnasında renklerin etkili kullanılmaması da sık yapılan bir hatadır. Renklerin kullanılması sırasında kontrastın uygun olmaması, verilerin yanlış yorumlanmasına neden olabilir. Ayrıca, renk tonlamalarında yapılan hatalar da benzer şekilde yanıltıcı sonuçlara neden olabilir.
Veri görselleştirme yaparken, grafik seçilirken ortamın (örneğin sizin yazılım/editör kullanıyorsanız) göz ardı edilmemesi gerektiği unutulmamalıdır. Grafiklerin boyutunun yanlış ayarlanması, grafiklerin yanıltıcı olmasına yol açabilir. Ayrıca, grafik çekeceğiniz ortamın (yazılım/editör) yanıltıcı varsayımlarına dayanarak grafik çizmeniz de doğru sonuçlara ulaşamamanıza neden olabilir.
Sonuç olarak, veri görselleştirme yaparken dikkat edilmesi gereken birçok faktör bulunmaktadır. Yukarıda bahsedilen hataların önlenebilmesi için doğru veri setleri seçilmeli, doğru grafik türleri kullanılmalı, renkler etkili bir şekilde kullanılmalı ve ortamın (yazılım/editör) göz ardı edilmemesi gerekmektedir.
Hata 1: Fazla Bilgi Veren Grafikler Kullanmak
Grafiğin amacı, bir veri setindeki trendleri ve veriler arasındaki ilişkileri göstermektir. Ancak bazı durumlarda, grafiğin amacıyla ilişkili veri miktarından daha fazlasını gösteren grafikler kullanma hatasına düşülebilir. Bu durum, okuyucunun anlaması zor ve karışık grafikler ortaya çıkarabilir. Örneğin, çubuk grafiklerde fazla sayıda veri kullanmak, grafiği okuyucu için seçmekte zorlanmasına neden olabilir.
Bunun önüne geçmek için grafiklerde kullanılan verilerin önceden sınıflandırılması ve grafikte yalnızca önemli olan verilerin kalması önemlidir. Ayrıca, arka plan renginin aşırı yoğun olduğu grafiklerden kaçınmak ve birden fazla veri içeren grafiklerde renk kullanımını etkili bir şekilde yapmak önemlidir. Bu sayede, veri görselleştirmeyi daha anlaşılır kılmak ve okuyucunun doğru bir şekilde yorumlamasına yardımcı olmak mümkün olacaktır.
Hata 2: Verilerin Anlatımı İçin Yanlış Grafiği Kullanmak
Veri görselleştirme yaparken karşılaşılan en büyük hatalardan biri, hangi grafik türünün hangi veri setleri için uygun olduğunu bilmeden grafik çizmek ve verilerin doğru bir şekilde anlatılmamasıdır. Yanlış bir grafiğin seçilmesi, mümkün olan en iyi sonucu almanıza engel olabilir.
Örneğin, bir çizgi grafiği ile bar grafiği arasındaki farkı bilmeden, hangisinin belirli bir veri seti için uygun olduğunu söylemek zordur. Bu nedenle, verileri doğru bir şekilde anlayabilmek için grafikleri belirli bir birikimi göz önünde bulundurarak seçmek gereklidir.
Ayrıca, bazı grafiklerin verileri yanıltırken bazılarının ise verileri net bir şekilde gösterdiği de bilinmektedir. Örneğin, sıklık dağılımı gösteren histogramların, kendisine özgü sorunları vardır. Bölge sayısının yanıltıcı olabileceği ve bölge sayısını etkili bir şekilde belirlemenin önemi de unutulmamalıdır. Bar uzunluğu yerine, alan kullanarak daha doğru bir gösterim yapmak mümkündür.
Hata 2.1: Sıklık Dağılımı Gösteren Grafiklerde Değerlerin Yanıltıcı Olarak Gösterilmesi
Veri görselleştirmede sık yapılan bir hata, histogram veri gösteriminde bölge sayısının yanıltıcı olabileceği şekilde yüksek değerler gösteren grafikler kullanmak olabilir. Bu durumda, grafiklerin abartılı veya yanıltıcı olmaması için bölge sayısının belirli bir oranda tutulması gerekir. Özellikle, bin sayısının çok az veya çok yüksek olduğu durumlarda, bir histogramun analizinde ortaya çıkan yanıltıcı hareketlere neden olabilir.
Bunun yerine, verilerin alanları kullanarak bir histogram grafiği yapmak, bölge sayısını etkili bir şekilde belirleyebilir. Ayrıca, histogramlarla ilgili diğer bir yanıltıcı yöntem, sıfır noktasından uzakta olan değerlerde bar uzunluğunu kullanmaktır.
| Yanıltıcı Grafikler | Doğru Grafikler |
|---|---|
| Histogramları çok fazla bölge kullanarak ele almak. | Verilerin alanlarını kullanarak bir histogram grafiği oluşturmak. |
| Sıfır noktasından uzakta olan değerler için bar uzunluğunu kullanmak. | Alanları doğru şekilde kullanmak, grafiklerin sıfıra yakın konulmalarını sağlamak. |
Özetle, histogram grafiği hazırlarken, bölge sayısının kontrol altında tutulması, değeri göstermek için bar uzunluğu kullanmaktan ziyade alanları doğru şekilde kullanmak önemlidir. Bu şekilde, veriler doğru ve anlaşılır bir şekilde gösterilir, analiz edilir ve yorumlanır.
Hata 2.1.1: Farklı Sayıda Bölge Barındıran Histogramlarla Çalışmak
Histogramlar, verilerin dağılımını göstermek için sıklıkla kullanılan görselleştirme araçlarıdır. Ancak histogramların yanıltıcı olabileceği unutulmamalıdır. Bölge sayısı, histogramda verilerin nasıl göründüğünü etkileyen önemli bir faktördür. Belirli bir bölge sayısı ile çalışmak birçok durumda oldukça faydalı olmasına rağmen, farklı bölge sayıları farklı sonuçlar doğurabilir.
Bununla birlikte, doğru bölge sayısını belirlemek zaman zaman zor olabilir. Birçok durumda bölge sayısını gözlemcinin yargısına bırakmak daha uygundur. Ancak, bazı durumlarda bölge sayısını belirlemek için bazı yöntemler kullanmak gerekebilir. Örneğin, Freedman-Diaconis yöntemi, verilerin genişliğinden yola çıkarak bölge sayısını belirlemeye yardımcı olabilir. Burada önemli olan, doğru bölge sayısını belirlemeye çalışırken verilerin genel görünümünü kaybetmemektir.
Aşağıdaki tablo, bir örnek göstermektedir. Bu modellemede, veriler ilk olarak 10 bölgeye ayrılır. Ancak her bölge sadece ortalama bir sıklık değeri barındırır. Bu nedenle, bölge sayısı azaltılarak daha net bir histogram elde edilir.
| Bölge Sayısı | Ortalama Sıklık |
|---|---|
| 10 | 7.8 |
| 7 | 9.3 |
| 5 | 11.8 |
| 3 | 22.7 |
Sonuç olarak, verileri görselleştirmek için histogram kullanmanın doğru olduğu durumlarda bile, bölge sayısının yanıltıcı olabileceği unutulmamalıdır. Doğru bölge sayısını belirlemek için farklı yöntemler kullanılabilir. Ancak, her zaman verilerin genel görünümünü korumak, yanıltıcı sonuçlar üretmekten kaçınmak gereklidir.
Hata 2.1.2: Değerlerin Barın Uzunluğu Kullanılarak Gösterilmesi
Histogramların çiziminde bar uzunluğu yerine alan kullanarak daha doğru bir gösterim yapmanın yolları vardır. Birçok kişi, histogramların çiziminde bar uzunluğunu kullanmayı tercih eder. Fakat bar uzunluğu, farklı çubuklar arasındaki alanların değişebileceği veya farklı çubuk uzunluklarının verilerin yansıtmadığı durumlarda yanıltıcı olabilir.
Barın alanı, verilerin miktarını daha doğru bir şekilde yansıtabilir. Bunun için, verilerin bölündüğü aralık alanlarının sayısı artırılmalıdır. Bu, daha doğru bir histogramın elde edilmesine katkı sağlayabilir. Başka bir çözüm de, her çubuğun yüksekliğindeki farklılıklara dikkat ederken, barlar arasındaki boşluğu dikkate almaktır. Böylece, verilerin sadece genel noktasına değil, aynı zamanda verilerin dağılımına da dikkat edilir.
| Bar Uzunluğu | Bar Alanı |
|---|---|
| 4.5 | 10 |
| 3.3 | 10 |
| 5.1 | 20 |
| 2.8 | 20 |
Ayrıca, histogram çizmeden önce, veri setinin ne kadar büyük veya küçük olduğunu belirlemek çok önemlidir. Bu sayede, doğru bölge sayısına karar vermek daha da kolaylaşır. Kısacası, histogramlarda her zaman doğru boyutlandırmaya ve bar alanına dikkat etmek gerekmektedir.
Hata 2.2: Birden Fazla Değişkeni Göstermek İçin Çizilen Grafiklerin Yanıltıcı Olması
Veri görselleştirmede en sık yapılan hatalardan biri, birden fazla değişkeni gösterirken yanıltıcı grafikler kullanmaktır. Bu hata, çaprazlamalar, gruplama ve yığınlama yoluyla birden çok değişkenin gösterilmesi sırasında yapılabilir. Örneğin, iki değişkeni gösteren bir grafik kullanıyorsanız ve bu grafik aynı zamanda üçüncü bir değişkeni de gösteriyorsa, üçüncü değişkenin etkisi ilk iki değişkenden daha güçlü hale gelebilir. Bu, kullanıcılar için yanıltıcı sonuçlara neden olabilir.
Bu hatayı önlemek için, verilerinize neyin daha iyi uyacağını belirlemek için öncelikle her değişkenin ne olduğunu anlamalısınız. Ardından, uygun bir grafik türü seçerek verilerinizi görselleştirebilirsiniz. Çaprazlamaları kullanarak birden çok değişkeni gösterirken, gruplama ve yığınlama işlemlerini daha kolay anlaşılabilir hale getirmek için kullanabilirsiniz.
| Grafik Türü | Gösterdiği Değişken Sayısı | Açıklama |
|---|---|---|
| Çizgi Grafikleri | 1 veya daha fazla | Trendleri göstermek için kullanılır |
| Sütun Grafikleri | 1 veya daha fazla | Karşılaştırmalar yapmak için idealdir |
| Pasta Grafikleri | 1 | Bileşenlerin işlevlerini göstermek için idealdir |
Ayrıca, birden fazla değişkeni göstermek için ayrı bir grafik kullanmak da faydalı olabilir. Her grafik, sadece belirli bir değişkeni gösterirken, kullanıcının birden fazla değişkeni kullanarak kendi yargılarını yapmasını sağlar. Çoklu zıt değişkenlerin gösterimi için de farklı renkler kullanmak uygun olabilir. Bunların yanı sıra, tablo veya çizelgeler de birden fazla değişkeni göstermek için kullanılabilir.
- Kullanacağınız grafiklerin amacını belirleyin
- Hangi değişkenleri gösterdiğinden emin olmak için tüm verileri anlayın.
- Grafik türünü doğru bir şekilde seçin.
- Gerektiğinde, birden fazla grafik kullanın.
- Farklı renkler kullanarak karşıt değişkenleri gösterin.
Hata 3: Verilerin Görselleştirilmesi Esnasında Renkleri Etkili Kullanamamak
Verilerin görselleştirilmesi esnasında renk kullanımı oldukça önemlidir. Ancak renkleri etkili bir şekilde kullanmayı bilmeyen kişiler yanıltıcı ve hatalı görseller elde edebilirler. Renk tonlamalarının belli bir anlam taşıması gerektiğinden, doğru seçim yapmak, verilerin anlaşılabilir olması için oldukça önemlidir.
Hata 3: Verilerin Görselleştirilmesi Esnasında Renkleri Etkili Kullanamamak
Renk kullanımı, kitlesel olarak dağıtılan raporlar ve sunumlar gibi görsel materyallerin belirgin yanıdır. Ancak bazı renklerin okunması zor olabileceğinden, yanlış renklerin kullanıldığı durumlarda veriler yanlış anlaşılabilir. Bu nedenle, renklendirmede çeşitli ipuçlarına dikkat edilmesi gerekmektedir.
Hata 3.1: Sözü Edilen Renk Kontrastının Uygun Olmaması
Renklerin kullanımında en başarılı olmak için, farklı renklerin karşıtlığını anlamak önemlidir. Karşıt renkler, birbiriyle zıt renklerdir ve birbirleriyle olduğunda hoş bir görüntü yaratırlar. Karşıt renginşiolar akılda kalıcıdır ve okuyucuların verileri anlamasına yardımcı olur.
Hata 3.2: Renk Değişimi Doğru Anlatılamadığı Veya Doğru Şekilde Yapılamadığı Taktirde Ortaya Çıkan Sorunlar
Renk tonlamaları da veri görselleştirme sürecinde önemlidir. Ancak bunların yanlış kullanımı ve anlaşılmaması, yanıltıcı raporlara ve verilerin doğru bir şekilde anlaşılmamasına yol açabilir. Doğru renklerin kullanımı, etiketlerin ve sayıların okunabilirliğini artırır ve bu da verilerin daha rahat bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
Bu nedenle, renklerin doğru kullanımının yanı sıra, tonlama ve karşıtlığın doğru seçilmesi önemlidir. Verileri daha anlaşılır hale getirmek için, verileri görselleştirmek isteyenler renk tekerleğini de kullanabilirler. Bu, farklı renk kombinasyonlarını oluşturma sürecini kolaylaştırır.
Hata 3.1: Sözü Edilen Renk Kontrastının Uygun Olmaması
Renkler veri görselleştirme sırasında önemli bir araçtır. Ancak, renkler doğru kullanılmazsa, grafikler yanıltıcı olabilir ve mesajı doğru bir şekilde aktaramayabilir. Renk kontrastı, renkler arasındaki farkın derecesi anlamına gelir. Bunun ne kadar düşük olduğu, verilerin okunabilirliğini ve görsel açıklığını etkileyebilir.
Ayrıca, renk kontrastı, grafiklerin erişilebilirliği açısından da önemlidir. Renk körü insanlar gibi belirli bir renk algısı bozukluğu olan kişiler için, yüksek renk kontrastı olan grafikler daha okunaklıdır. Bu nedenle, renk kontrastı, bir grafik oluşturulduğunda göz önünde bulundurulması gereken bir faktördür.
Kontrastı artırmak için, farklı renklerin ve tonların kullanılması gerekiyor. Özellikle, dark mode gibi karanlık ortamlarda, yüksek renk kontrastı olan grafikler daha iyi görülebilir. Grafiklerin daha okunması ve anlaşılması için, renkleri doğru kullanmak ve kontrastı artırmak gerekiyor.
Bu nedenle, renklerin gereksinimlerine uygun olarak seçildiği ve uygun kontrast ile ayarlandığından emin olmak önemlidir. Renklerin kontrastını belirlemek için, kullanabileceğiniz araçlar vardır. Örneğin, web uygulamaları için WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) adlı bir renk engellilik kontrol standardı vardır.
Ayrıca, kontrastın nasıl kullanılabileceğine dair bazı basit kurallar da var. Örneğin, beyaz bir arka plan üzerine siyah bir metin kullanılmalıdır. Doğru renk seçimleri, verilerin daha okunabilir hale gelmesini sağlayarak, doğru bir şekilde sunulmasını sağlar.
Hata 3.2: Renk Değişimi Doğru Anlatılamadığı Veya Doğru Şekilde Yapılamadığı Taktirde Ortaya Çıkan Sorunlar
Renkler, verilerin görselleştirilmesinde oldukça önemlidir. Ancak renk tonlaması yapılırken yapılan hatalar, verilerin yanlış yorumlanmasına neden olabilir. Renk tonlamasında en önemli faktör, renk değişimlerinin doğru anlatılması ve doğru şekilde yapılmasıdır. Eğer renkler doğru bir şekilde kullanılmazsa, grafiklerin yanıltıcı olması kaçınılmazdır.
Renk tonlamaları, genellikle verileri belirli bir aralığa ayırmak için kullanılır. Ancak bu ayırma işlemi sırasında belirli renkler kullanarak renk tonlaması yapılmalıdır. Burada yapılan hata, renklerin tonlamasının uygun şekilde yapılamamasıdır. Örneğin, sadece kırmızı tonları kullanarak bir renk tonlaması yapmak, yanıltıcı sonuçlara neden olabilir.
Renk değişimi, bazen yanıltıcı şekilde anlatılabilmekte ya da doğru şekilde yapılamamaktadır. Bu durumda, görselleştirilen verilerin yanlış anlaşılmasına yol açabilir. Renk değişimi doğru bir şekilde anlatılmazsa, benzer renkler arasında bile görülebilen ince ayrımların gözden kaçmasına neden olabilir.
Renk tonlaması yaparken, tonların net bir şekilde ayrılması önemlidir. Bu noktada, yüzde, sayı veya dağılım gibi konuları göstermek için grafiğe etkili renk tonlamaları eklenmeli ve benzersiz renkler kullanılmalıdır. Bununla birlikte, çizilen grafiklerin anlaşılırlığından ödün vermeden, mümkün olan en doğru renk tonlaması yapılmalıdır.
Yanıltıcı renk tonlamalarını önlemenin bir yolu da verileri daha belirgin hale getirmektir. Bunun için, grafiklerdeki renklerin kontrastını artırmak ve daha canlı renkler kullanmak önerilir. Ayrıca, grafiklerdeki verilerin net ve anlaşılır bir şekilde okunabilmesi için bazı renkler birbirine daha yakın değil, daha zıt renkler kullanmalıdır.
Sonuç olarak, renk tonlaması yaparken yapılan hatalar verilerin yanlış yorumlanmasına neden olabilir. doğru şekilde anlatılmadığı takdirde renk değişimi de yanıltıcı olabilir. Bu nedenle, veri görselleştirmede konuyla ilgili bilgi sahibi olmak ve renk tonlaması ve renk değişimi konularında dikkatli olmak gerekmektedir.
Hata 4: Grafiğin Seçilmiş Olduğu Ortamın Göz Ardı Edilmesi
Veri görselleştirme işleminde, kullanılan yazılım veya editörün yanıltıcı olabileceği gerçeği genellikle göz ardı edilmektedir. Bu nedenle, grafiklerin boyutu ve diğer ölçüt faktörleri yanlış ayarlanabileceği gibi, programın varsayımları da göz önünde bulundurulmadığı takdirde yanlış sonuçlara yol açabilir.
Grafiklerin boyutu, ölçüt faktörleri ve ortamın yanıltıcı varsayımları, veri görselleştirme işleminin doğruluğunu doğrudan etkilemektedir. Dolayısıyla, doğru boyut belirleme, ölçüt faktörlerinin belirlenmesi ve doğru yaklaşım için programın varsayımlarının bilinmesi gereklidir.
Ayrıca, yazılım veya editörün varsayımlarını dikkate almadan grafiğin ortamında (yazılım veya editör) oluşabilecek sorunların da önüne geçilmesi gerekmektedir. Bunun için, özellikle veri setinin özelliklerini tanıyarak, uygun grafik türleri ve özellikleri seçmek doğru bir yaklaşım olacaktır.
Sonuç olarak, doğru bir veri görselleştirme işlemi için, grafiklerin boyutu ve ölçüt faktörleri doğru ayarlanmalı, yazılımın veya editörün varsayımları dikkate alınmalı ve uygun grafik türleri ve özellikleri seçilmelidir. Bu bütünleşik yaklaşım, veri görselleştirme işlemini daha doğru ve anlaşılır hale getirecektir.
Hata 4.1: Grafiklerin Boyutunun Yanlış Ayarlanması
Veri görselleştirmede en sık yapılan hatalardan biri, grafiğin boyutunun yanlış ayarlanmasıdır. Grafiğin boyutu, içeriği ile orantılı olmalıdır. Çok büyük bir grafik sınırlı alanınızda kaybolabilirken, küçük bir grafik de verimli bir şekilde bilgi aktaramayabilir. Bu sebeple grafik boyutunun doğru ayarlanması, verinin daha etkili bir şekilde görselleştirilmesini sağlayacaktır.
Öncelikle, grafiğin konumlandırılacağı alanın boyutunun ölçülmesi gerekmektedir. Alanın genişliği ve yüksekliği ölçülerek, grafiğin boyutu belirlenmelidir. Ayrıca grafik ölçüt faktörleri de belirlenmelidir. Örneğin, bir çizgi grafiği çizerken, çizgi kalınlığı, renkleri, etiketlerin boyutu gibi faktörler belirlenir ve orantılı olmalıdır.
Doğru bir yaklaşım yöntemi ise, grafik tasarlarken önceden belirlenmiş standartlardan yararlanmaktır. Örneğin, görselleştirme amacı değiştiğinde bile, grafiğin boyutu ve ölçüt faktörleri aynı kalabilir. Bu da daha konsantre ve anlaşılır bir veri görselleştirmeyi mümkün kılar.
Hata 4.2: Grafik Çekeceğiniz Ortamın (yazılım/editör) Yanıltıcı Varsayımlarının Yapılması
Grafik çizeceğiniz yazılım ya da editör, sizin varsayımlarınızı dikkate almadan yanıltıcı sonuçlar gösterebilir. Örneğin, grafik çizmede yaygın olarak kullanılan Excel programı, yatık bir eksenin okunduğu varsayımında bulunarak hataya sebep olabilir. Bu tür varsayımların yanıltıcı olduğunu fark etmek, grafikteki hataları önlemek ve doğru sonuçlar elde etmek açısından önemlidir.
Bunun yanı sıra, grafikleri hazır olarak sunan programların önceden varsaydığı renk yapılandırmaları, altı üstüne getirilen verileri yanıltıcı bir şekilde sunabilmektedir. Bu nedenle grafikleri hazırlamadan önce programın renk yapılandırmalarını değiştirmek gerekmektedir.
Yazılım veya editörlerde yanıltıcı varsayımlar yüzünden oluşacak sorunları önlemek için, başarılı bir veri görselleştirme yapmak için en uygun şekilde programın nasıl kullanılacağına dair sıkı bir araştırma yapmak gerekmektedir. Bu sayede kullanılacak programın yanıltıcı varsayımlarından kaynaklı oluşabilecek sorunlar minimuma indirilmeli ve hatasız bir grafik çizilerek amaca uygun veriler sunulmuş olunur.