Veri Analizi ve Görselleştirme nedir?

Bu konuda neler öğreneceksin?

• Veri toplama yöntemlerini amaca göre seçer ve uygun ölçüm aracını belirler.
• Ham veriyi temizler; eksik, yinelenen ve biçim hatalı kayıtları işaretler.
• Verinin türünü belirler ve nicel veride uygun merkezi eğilim ölçütünü seçer.
• Aralık ve standart sapma yardımıyla verinin yayılımını birlikte değerlendirir.
• Veriye uygun grafik türünü seçer; eksen adı, ölçek ve birimi doğru yazar.

Anahtar fikirler

• Ortalama tek başına veriyi tanıtmaz; medyan ve yayılım ölçütleriyle birlikte değerlendirilir.
• Nitel veri sayısal biçime dönüştürülmeden aritmetik ortalama hesaplanamaz.
• Eksik veri doldurulurken kullanılan yöntem ve varsayım mutlaka yazılı olarak belirtilmelidir.
• Dikey eksen sıfırdan başlamazsa küçük değişimler olduğundan büyük gösterilebilir.
• Grafik türü verinin yapısına göre seçilir; keyfî seçim grafiği yanlış anlaşılır.
• Yorum veriden doğrudan türetilmeli, kanıtı gösterilemeyen yorum ileri sürülmemelidir.

Konunun özeti

Görselleştirme bu özeti uygun grafik, doğru ölçek ve eksen etiketiyle görünür kılar; adı ve birimi yazılmayan grafik yanlış okunur.

Sık yapılan hatalar

• Ortalama tek başına kullanmak: Uç değer varsa ortalama gerçeği yansıtmaz; medyan ve standart sapma ile birlikte yorumlanmalıdır.
• Eksen etiketini atlamak: Adı ve birimi yazılmayan grafik izleyiciye ölçtüğü şeyi söylemez ve karşılaştırma yapılamaz.
• Eksik kaydı sessizce silmek: Silme işlemi küme büyüklüğünü ve dağılımı değiştirir; yerine ortalama yazılan doldurma varsayımıyla birlikte belgelenmelidir.

İlgili konular

• Bulut Bilişim ve İnternet Servisleri
• Sanayi Devrimleri
• Yapay Zekâ ve IoT