• verinin bir şema yahut benzeri herhangi bir grafik şeklinde daha kolay anlaşılabilir olmasını sağlamak, onu o şekilde sunmak.
  • stata bilenlerin stata, aptallarin excel ile yaptigi islem.
  • (bkz: ggplot2)
  • isini bilenlerin keyfine gore istedikleri arac gerecle yaptiklari islem. isini goruyorsa parmakla bile yapabilirsin o derece
  • öğrenmek isteyenler için tavsiye edebileceğim kitap
    tufte - the visual display of quantitative ınformation

    ayrıca scott berinato (bkz: harvard business review)'den "good charts" 'ı incelenebilir.

    2018 'de openvis conf 2018 gerçekleştirildi. orada yapılan konuşmalardan da

    maarten lambrechts'in
    tıktık konuşmasından;

    teorik yönler için, özellikle grafik okuma psikolojisini anlatan steven franconeri'yi de tavsiye ederim. tıktık faydalanabilirsiniz.
  • veri analizi ve görselleştirmede en yararlı olan top 50 matplotlib grafiklerinin bir derlemesini buraya bırakıyorum. liste çeşitli (bkz: python) kütüphaneleri kullanılarak oluşturulmuş. görselleştirme yapacağınız kodlara da ulaşabiliyorsunuz. 50 farklı şekilde veri görselleştirme nasıl yapılır öğrenebilirsiniz.

    tıktık
  • veri görselleştirme araçları için önerilerim.

    1- tableau - ücretsiz sürümü oldukça başarılı.

    2- google e-tablolar ve excel: kesinlikle çok başarılı görselleştirmeler yapabilirsiniz.

    3- microsoft power bı: artık birçok işletmede kullanılmaktadır. powerbi bilmek çok önemli.

    4- google data studio: google cloud platform'un bütün özellikleriyle bütünleşiktir.

    5- domo: crm sistemleri gibi bulut tabanlı veri kaynaklarıyla entegre olmanızı sağlayan birçok özelliğe sahiptir. satış ve pazarlama ekipleri domo'yu kullanıyor. sezgisel bir araç ve kullanıcı dostu. temel olarak tableau ve power bı gibi ama masaüstü yazılımı değil. tamamen cloud da çalışıyor.

    6- klipfolio, slemma, chartio, highcharts. ismini verdiğim bu uygulamalarla da data visualization da oldukça başarılı. fiyatları da uygun.

    7- helical ınsight: dahili iş akışı ve makine öğrenimi özelliği de bulunan açık kaynaklı iş zekası aracı.

    8- enhencer: odtü teknokent'te gauss statistical solutions tarafından geliştirilen bir uygulama. oldukça başarılı.

    9- flourish.studio : veri görselleştirme videoları hazırlayabiliyorsunuz.

    10- kx dashboards

    11- https://getmarple.io/: zaman serisi verileriyle uğraşıyorsanız güzel bir araç.

    12- jmp: sas enstitüsü'nün jmp iş birimi tarafından geliştirilen istatistiksel analiz için bir programı paketi.

    haritalandırma için;

    - yukarıda belirttiğim bütün yazılımların haritalarla ilgili güzel eklentileri mevcut.

    google haritalar: kullanımı tamamen hayal gücünüzle ilgili. aynı görünümde hem choropleth hem de pin haritalarını birlikte oluşturabilirsiniz.

    plot.ly: açık kaynak kodlu ve özelleştirilebiliyor.
  • numpy ve pandas öğrenmemle belirlediğim yeni hedefim. seaborn ve matplotlib bekle beni.
    sonrasında ver elini sql ve machine learning.
  • verilerin grafikler, çizelgeler ve haritalar gibi görsel bir biçimde grafiksel olarak gösterilmesi sürecidir.

    başlarken: veri görselleştirme psikolojisi: maksimum etki için renklerden, şekillerden ve desenlerden nasıl yararlanılır. link

    önemli araçlar: microsoft power bı, d3.js, tableau, ıbm watson analytics , zoho analytics, qlik sense, dundas bı, datawrapper, google charts, sisense. criteria, datawrapper?, candela, leaflet, rawgraphs,

    ayrıca;

    plotly: kullanıcı arayüzü aracılığıyla oluşturulabilen son derece özelleştirilebilir tek grafikler ve statik panolar oluşturabilirsiniz. karmaşık bilimsel grafikler üretmek için idealdir, r, python, matlab gibi yaygın veri analiz yazılımları için konektörlere sahiptir. örnek görsel

    dataseed: görsel panolar oluşturmak için veri görselleştirme aracıdır. örnek görsel

    carto db: coğrafi verileri haritalamak ve analiz etmek için mükemmeldir. çok sayıda coğrafi veri türünü destekler ve kullanıcı arabirimi aracılığıyla hızla çarpıcı görselleştirmeler oluşturabilir. örnek görsel

    datahero: statik panolar için self servis bı aracıdır. doğrudan çeşitli saas hizmetlerine bağlanır ve temel veri karıştırma yapabilir. örnek görsel

    ınfografikler oluşturmak için kullanılabilecek araçlar; venngage, piktochart, finereport, visme, animaker, mind the graph,.

    java script tabanlı veri görselleştirme araçları: anychart, amcharts, cesium, chart.js, chartist.js, d3.js, echarts, flot, fusioncharts , google charts, highcharts, leaflet, metricsgraphics, sigma.js.

    excalidraw: diyagramlar çizmek için sanal bir araç. elle yazılmış gibi görünen diyagramlar oluşturmaya olanak tanıyan küçük bir araç. örnek görsel

    okso: veri yapılarını minimalist çizimlerle görselleştirme link

    milanote: fikirlerinizi ve projelerinizi görsel tahtalar halinde düzenlemek için kullanılan kolay bir araç.

    nasa software: nasa'nın çeşitli kategorilerde kullandığı open source yazılımlar. link

    dairesel çubuk grafikler (radyal çubuk grafikler) ve daha pek çok veri görselleştirme için d3.js link
  • (bkz: data scientist) ler için (bkz: python) kullanarak ne tür görselleştirmeler yapabilirsiniz. bir liste halinde sunuyorum. hangi görselleştirmeyi nasıl yapacağınız, örneklerle anlatılıyor. örneklerde genel olarak (bkz: matplotlib) ve (bkz: pandas) kütüphaneleri kullanılıyor. matplotlib veri görselleştirmeye yönelik mukemmel bir python kütüphanesidir. hemen hemen tüm veri görselleştirme grafiklerini matplotlib kullanarak oluşturabilirsiniz.

    1- line plot & important matplotlib functions

    2- bar plot

    3- histogram and density plots

    4- scatter plot

    5- user funnel

    6- heatmap

    7- pie chart

    8- donut plot

    9- box plot

    10- time series graph

    11- violin plot

    12- treemap

    13- plotting annotations

    14- word cloud

    15- visualizing a neural network architecture

    16- visualizing a neural network architecture

    17- candlestick chart

    18- animated scatter plot

    19- sunburst plot

    20- choropleth map

    21- visualizing a decision tree

    22- auc and roc curve

    23- most important data visualizations in data science
hesabın var mı? giriş yap