Veri Görselleştirme Nedir? Veri Nasıl Görselleştirilmeli?

Bu yazımızda Veri Görselleştirmesi Nedir? Neden Yapılır? Nasıl Yapılır? konuları üzerinde duracağız. Veri Görselleştirmesi çağımızın en önemli alanlarından biri olan verinin alt dallarından biridir. Yığınlaşan veriye karşı çözümlerden biri olan veri görselleştirmesi basitçe veriyi insanlar için daha anlaşılır kılmak demektir.

Kısaca Veri Nedir?

Veri bilginin en temel ve en küçük parçacığıdır. Başka bir deyiş ile bilginin hammaddesidir. Milenyum sonrası bilgi çağında oldukça önem kazanmış, yeni meslekler ortaya çıkartmış ve kendine ait alt dalları ile bütün sektörlerde kendine bir yer edinmiştir.

Veri Görselleştirmesi Nedir?

Veri görselleştirmesi konsept olarak oldukça basittir. Veri Görselleştirmesi verilerin beynimizin daha kolay kavraması ve anlaması için grafik benzeri görselliğe dayandırma işlemdir fakat asıl önemli olan konu verinin neden görselleştirileceği ve bu işlemin nasıl uygulanacağıdır.

Veri Neden Görselleştirilmeli?

İlk olarak verinin önemindeki artışa paralel bir şekilde akıştaki veri logaritmik bir biçimde artış göstermiştir bu da bir veri yığınının ortaya çıkmasına sebebiyet vermiş, bilginin çağlayan bir nehirden farksız olduğu bu çağda verilerden çıkarılabilecek anlamların da karmaşıklaşmasına sebep olmuştur. Peki biz kalabalığın ortasında yönümüzü nasıl bulacak, doğru analizleri nasıl gerçekleştireceğiz?

İnsan kendini ifade etmek ve aktarmak için ilk olarak resmetmeyi, şekillendirmeyi seçti. Bunun üzerine bilgilerin artması hızlandırmayı gerektirdi ve şekilleri alfabelere dönüştürdü fakat şu an da bulunduğumuz çağda yaşanan bilgi patlaması yeni bir dönüşüme daha ihtiyaç duymaktadır. Üzerinde herhangi bir yorum yapılmamış metni, alıcı algılarken çok fazla vakit harcamak zorunda kalabilir. Her saniyenin oldukça önemli olduğu günümüzde bu durum pek de gerçeğe yakın gözükmemektedir.

İşte bu anda devreye Veri Görselleştirmesi giriyor fakat veri görselleştirmesine girmeden önce veri ve veri görselleştirmesi arasındaki ilişkiyi anlamlandırmak zorundayız, bu ilişkiyi basitçe şu şekilde anlatabiliriz. Veri bir taslak hikayedir, orada öylece durmakta içindekileri sadece belli kişiler anlayabilmektedir fakat görselleştirme bu hikâyenin anlatım biçimidir, görselleştirilme aşamasından geçen veri artık sadece tablodaki sayılardan, noktalardan oluşmamaktadır. Elbette burada bir de algılama meselesi de vardır. Biricik beynimiz görsel verileri yazılı verilere göre 60.000 kat daha hızlı işlemektedir bunun yanı sıra hafızamız da görselliği sevmektedir. İnsanların %80 i gördüklerini okuduklarına göre daha fazla hatırlamaktadır son olarak insanlar arası iletişimin sadece %8 inin metin temelli olduğunu da unutmamalıyız.

Sözün özü veri görselleştirmeyi sadece veri görselleştirme sadece veriyi grafiklere dönüştürme değil iyi bir biçimde ele alındığı zaman insanların ve buna binaen toplumların algılarını yeniden yaratabilecek bir araçtır.

İlginizi çekebilir: Big Data Nedir?

Veri Nasıl Görselleştirilmeli?

Veri Görselleştirme 4 adımda gerçekleştirilir.

1- Kitleni Analiz Et

Bekle hemen grafikleri çizip verini yerleştirmeden önce yapman gereken bir şey var. Önce biraz plan yapmamız gerekiyor. İlk bakışta zaman kaybı olarak görebilirsin fakat bu planlama sana süreç boyunca sarf edeceğin kan, ter ve gözyaşından maksimum verimi almanı sağlayacaktır. Bu planlama aşamasını doğru yapmak için ise kendimize kitlemiz hakkında belli başlı sorular sormamız gerekiyor.

Kitlemiz Kim?

En temelde atmamız gereken adım kitlemizin toplumun hangi kesimden olduğunu belirlemek olacaktır. Bir örnek vermek gerekirse aynı grafiği bir grup öğrenciye ve başka bir grup öğretmen göstermek doğru olmayacaktır elbette bunun tersi de geçerlidir. Grafiği hazırladığın grupların listesini bir kâğıda aktarmalı ve bunun üzerinde yapabileceğin yaklaşımları tasarlamalısın.

Kitlenizin Matematiksel Okuryazarlık Seviyesi Ne?

Veriden hoşlanıyorlar mı yoksa çekiniyorlar mı? Bir grup istatistikçiye grafikler tasarlamadığınız sürece hata payı gibi ayrıntıları göz ardı edebilirsiniz çünkü ortalama matematiksel okuryazarlığa sahip olan kitleler hata payları ve derin istatiksel bilgiler ile değil grafiğin sağlayacağı yarar ile ilgilenirler.

Kitlenizin Veri Görselleştirme ile Aşinalık Düzeyi Nedir?

Eğer kitleniz veri görselleştirme ile yeni tanışmış ise geleneksel temel ve günlük hayatta sıklıkla karşılaştığımız grafikleri kullanmanız daha uygundur çünkü eğer gelişmiş bir grafik kullanırsanız kitleniz grafiğin verdiği bilgiler ile ilgilenmek yerine grafiğin farklılığı ile ilgilenecektir.

Kitleniz Grafiğe Ne Kadar Zaman Ayırabilir?

Size kısıtlı bir vakit veren grup için hazırlayacağınız grafik oldukça basit, geniş bir vakit sunan gruba ise gelişmiş ve interaktif bir grafik hazırlamanız daha mantıklı ve faydalı olacaktır.

Aktarım Ne Kadar Net Olmalı?

İlk okuduğunuz zaman tam olarak kavrayamamak oldukça normal fakat burada asıl kastedilen nokta verinizi aktarırken birden fazla çözümünüz olabilir ve bu çözümlerden hangisini kullanacağınız tamamen sizin özgürlüğünüze ve sorumluluğunuza kalmış durumdadır. Yazının başındaki hikaye anlatımı ve algı yönetimi kısmı buradaki asıl farkı yaratıyor.

2- Doğru Grafiği Seç

Kitlemizi analiz ettik kafamızda bir tablo oluşturduk fakat bu tabloyu nasıl aktaracağız? Veri Görselleştirmesinde yaptığımız tercih verimizin iskeletini belirleyecek ve bu tercihi yapmak kolay olmayabilir. Bunu kolaylaştırmak için ise grafikleri klasik ve gelişmiş adı altında inceleyeceğiz ve aralarından birkaçını konuşacağız.

Klasik Grafik Tipleri

Eğer veri görselleştirmesinde hangi grafiği kullanacağınız konusunda kafanızda çok soru işaretleri var ise ve çok kararsızsanız günlük hayatta sürekli karşılaştığımız bu grafik ailesinin üyelerini kullanmak doğru olacaktır. Okuması ve tasarlanması oldukça kolay olan bu grafik ailesinin birkaç üyesini inceleyelim.

Çizgi Grafiği: Verilerin yatay ve dikey eksendeki değerleri işaretlenerek bulunan noktaların çizgilerle birleştirilmesine çizgi grafik adı verilir. Çoğunlukla iki farklı değişkenin zaman içindeki değişimini anlatmak için kullanılır.

Dikey Sütün Grafiği: Grafiğin yatay ekseninde karşılaştırılan birimler dikey ekseninde ise değerler yazmaktadır. Birimlerin dikey uzunlukları karşılaştırılarak kullanılır. Dikey sütün grafiği genellikle kategorileştirdiğimiz değerlerin karşılaştırılmasında kullanım yararı sağlamaktadır. Yaş, cinsiyet, ayakkabı numarası vs. gibi örnekler verebiliriz. Ek olarak yatay ekseninde değerler, dikey ekseninde karşılaştırılan grupların olduğu versiyona yatay sütün grafiği denmektedir.

Pasta Grafiği: Veri Görselleştirmesinde en yaygın kullanılan grafik diyebileceğimiz pasta grafiği bir dairenin değerlerin büyüklüğüne göre porsiyonlara bölünür ve karşılaştırılan birimlere verilen renklere göre renklendirilir. En çok oransal değer söz konusu olduğunda kullanılır.

Yeni Nesil Grafik Tipleri

Veri görselleştirmesini neden yapmalıyız konusunda verilerin arttığından bahsetmiştik. Bu artış bir domino taşı görevi görerek elbette grafik tiplerini de arttırdı. Gelişmiş grafikler veri karmaşıklığını daha kolay çözmemizi sağlamakla birlikte ayrıntıları daha rahat kavramamızı sağlıyor. Klasiklere göre oldukça farklı yapıda olan grafikleri inceleyelim.

Donut Grafiği: Basitçe pasta grafiğinin ortası çıkarılmış halidir fakat pasta grafiğinin aksine burada porsiyonların büyüklüğü yerine kavisleri dikkat çekmektedir ve ortası boş olduğundan dolayı bilgiler ve lejant ortasına yazılabilir. Bu şekilde yerden tasarruf sağlamış olursunuz.

Radar Grafiği: Bu tür Veri Görselleştirmesi çoklu değişken veriyi göstermek için kullanılır. Hangi değişkenler benzer veya değişkenlerin arasındaki sapmaları göstermek için faydalıdır. Radar Grafiklerini ilk bakışta okuması zordur belli bir sayıdaki değişkeni geçtiğiniz zaman eksen sayınız artacak bu artış okunma kolaylığını oldukça düşürecektir.

Eğer daha fazla grafik ile tanışmak istiyorsan bu yazıya tıklamalısın.

3- Bilgisayar Ortamına Aktar

Artık verimizi görselleştirme aşamasında temel bir fikrimiz var ve bu fikirle bir program kullanarak bilgisayar ortamında görselleştirmemizi oluşturacağız. Temel işler için Excel yeterli bir seçenek olsa da günümüzde birçok yazılım bulunmaktadır. Bu yazılımların genel olarak ücretlidir fakat tekli kullanım veya öğrenci kullanımı gibi ücretsiz versiyonları olan programlarda bulunmaktadır.  Ücretsiz programları daha ayrıntılı öğrenmek için bu linke tıklayabilirsin. 

4-  Etkili Son Dokunuşlar

Veri Görselleştirmesindeki son aşamaya geldik. Bu aşamada genel amacımız kullanıcıların ana fikri daha kolay bir biçimde kapması olacaktır. Bir örnek vermek gerekirse bir pasta grafiği üzerinde sadece gözle porsiyon büyüklüğünü anlamak zor olabilir, bundan dolayı grafiğin üzerine nicel veriyi serpiştirebilir veya renkleri ayırabilirsiniz. Bunun yanı sıra renk skalası yaparken toplumdaki insanların 1/20’sinde renk körü hastalığının bulunduğu asla unutmayın. Bu yüzden renk akışı üzerine bir grafik hazırlıyorsanız yeşil-kırmızı ikilisi yerine mavi-turuncu ikilisini kullanmanızı tavsiye ederim.

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Veri görselleştirmesi insanlık tarihinde bu isimde anılmasa da hep var idi. En başta duvara çizerken şimdi bilgisayarlara çizdiriyor, derdimizi daha farklı ve etkili yollar ile anlatmaya çalışıyoruz. Bunun yanı sıra bir veriyi görselleştirmenin birden fazla yolu var ve her geçtiğimiz gün yeni grafikler yeni yollar ortaya çıkmaya devam ediyor ama görselleştirmede en çok dikkat edilmesi gereken nokta eldeki karmaşıklığın en aza indirilmesi ve ana mesaja dikkat çekilmesi olmalıdır. Bunun yanı sıra veri görselleştirmesinin bir sanat olduğunu asla unutmayın.

Bir sanatkar ile tanışmak için bu linki takip edebilirsin.