Görselleştirme

Veri görselleştirme, verileri grafiksel olarak temsil etmek için kullanılan yöntemler bütünüdür. Grafikler sayesinde veri setindeki eğilimler, dağılımlar ve ilişkiler daha iyi analiz edilebilir. Görselleştirme, büyük veri setlerini daha anlaşılır hale getirmek ve içgörüler elde etmek için oldukça önemlidir.

Görselleştirme Teknikleri

Veri analizinde sıkça kullanılan bazı temel görselleştirme teknikleri şunlardır:

Histogram

Histogram, veri dağılımını görmek için kullanılan bir grafik türüdür. Veri gruplar halinde gösterilir ve frekansları analiz etmek için kullanılır. Sürekli verileri gruplamak ve dağılım hakkında bilgi edinmek için oldukça etkilidir.

R'da Histogram Oluşturma

R'da histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

# Veri seti
veri <- c(5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50)

# Histogram oluşturma
hist(veri, main="Veri Dağılımı", xlab="Değerler", ylab="Frekans", col="blue", border="black")

Bu kod, veri dağılımını görselleştiren bir histogram oluşturacaktır.

Kutu Grafiği (Boxplot)

Kutu grafiği, verinin çeyreklerini, medyanını ve uç değerlerini gösteren bir grafik türüdür. Özellikle aykırı değerleri belirlemek ve veri setinin dağılımını daha iyi anlamak için kullanılır.

R'da Kutu Grafiği Oluşturma

R'da kutu grafiği oluşturmak için boxplot() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

# Veri seti
veri <- c(5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50)

# Kutu grafiği oluşturma
boxplot(veri, main="Kutu Grafiği", ylab="Değerler", col="red")

Bu grafik, veri setindeki merkezi eğilim ve dağılımı daha iyi anlamanızı sağlar.

Çizgi Grafiği (Line Plot)

Çizgi grafiği, verinin zaman içindeki değişimini göstermek için kullanılır. Zaman serisi analizlerinde oldukça etkilidir ve trendleri belirlemeye yardımcı olur.

R'da Çizgi Grafiği Oluşturma

R'da çizgi grafiği oluşturmak için plot() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

# Zaman serisi verisi
zaman <- 1:10
veri <- c(5, 9, 14, 18, 23, 29, 35, 42, 47, 53)

# Çizgi grafiği oluşturma
plot(zaman, veri, type="o", col="blue", main="Zaman Serisi Grafiği", xlab="Zaman", ylab="Değerler")

Bu grafik, zaman içindeki değişimleri takip etmek için kullanılabilir.

Dağılım Grafiği (Scatter Plot)

Dağılım grafiği, iki değişken arasındaki ilişkiyi görmek için kullanılır. Verinin nasıl dağıldığını ve değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için oldukça yararlıdır.

R'da Dağılım Grafiği Oluşturma

R'da dağılım grafiği oluşturmak için plot() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

# Veri seti
x <- c(5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50)
y <- c(2, 5, 7, 10, 15, 22, 28, 35, 40, 50)

# Dağılım grafiği oluşturma
plot(x, y, main="Dağılım Grafiği", xlab="X Değişkeni", ylab="Y Değişkeni", col="green", pch=19)

Bu grafik, değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılabilir.