• Buradasın

    Data science'ın görselleştirmesi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Data science'ın görselleştirilmesi (data visualization), karmaşık veri setlerinin grafikler, diyagramlar ve diğer görsel öğeler kullanılarak daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir 34.
    Bu süreç, verilerin desenlerini ve ilişkilerini görsel olarak keşfetmeyi sağlar ve aşağıdaki faydaları sunar:
    • Hızlı kavrama ve anlama: Görsel temsiller, kullanıcıların verileri daha hızlı kavramasını sağlar 4.
    • Daha iyi karar alma: Görsel veriler, karar vericilerin bilgiye dayalı kararlar almasını kolaylaştırır 4.
    • İletişimi güçlendirme: Teknik olmayan paydaşların da verileri anlamasını sağlayarak organizasyon içi iletişimi geliştirir 4.
    Veri görselleştirmesi için yaygın olarak kullanılan araçlar arasında Excel, Tableau, Google Data Studio ve Power BI bulunur 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. handsonmentor.com
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. blog.venain.com
        3
      4. bitechnology.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri bilimi görselleştirme nedir?

    Veri bilimi görselleştirme, verilerin grafikler, haritalar, tablolar gibi görsel öğelerle sunulması sürecidir. Veri görselleştirmenin temel amaçları: - Veriyi özetleme: Büyük veri setlerini basitleştirmek. - Karşılaştırma yapma: Farklı veri setleri veya zaman dilimleri arasında karşılaştırmalar gerçekleştirmek. - Trend analizi: Zaman içindeki değişimleri ve eğilimleri izlemek. - Korelasyon analizi: Farklı değişkenler arasındaki ilişkileri görselleştirmek. Yaygın veri görselleştirme yöntemleri: - Çizgi grafikleri: Zaman içindeki değişiklikleri izlemek için kullanılır. - Çubuk grafikleri: Kategorik veriler arasında karşılaştırma yapmak için idealdir. - Pasta grafikleri: Bir bütünün parçalara ayrımını göstermek için tercih edilir. Veri görselleştirme araçları: Tableau, Power BI, QlikView, Python (Matplotlib, Seaborn) gibi yazılımlar bu alanda sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Data Science ne iş yapar?

    Data Science (Veri Bilimi), verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan çok disiplinli bir alandır. Data Science'ın yaptığı işler şunlardır: Veri toplama: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çeşitli kaynaklardan toplamak. Veri temizleme: Toplanan verileri standartlaştırmak, hataları düzeltmek, eksik değerleri doldurmak ve tutarsızlıkları gidermek. Veri analizi: İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak. Modelleme: Tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri modelleri oluşturmak. Görselleştirme: Verileri grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirerek daha anlaşılır hale getirmek. İletişim: Analiz sonuçlarını raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri şeklinde iş analistleri ve karar vericilere sunmak. Data Science, sağlık, finans, pazarlama ve çevre araştırmaları gibi birçok sektörde etkin karar verme süreçlerine katkıda bulunur.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), bilgilerin toplandığı, saklandığı ve işlendiği yapılandırılmış veya yapılandırılmamış parçalardır. Data iki ana türde olabilir: 1. Yapılandırılmış veri: Belirli bir düzen veya format içinde organize edilmiş veridir. 2. Yapılandırılmamış veri: Herhangi bir düzen veya format içermeyen veridir. Data analitiği, istatistiksel ve matematiksel tekniklerin kullanılarak veriyi anlamlı bilgilere dönüştürme sürecidir.
    5 kaynak

    Veri görselleştirme için hangi program kullanılır?

    Veri görselleştirme için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: 1. Tableau: Kodlama bilgisi gerektirmeyen, grafik, tablo ve harita gibi çeşitli görselleştirmeler sunan bir programdır. 2. Infogram: Grafik, çizelge, harita ve infografik oluşturma imkanı veren, kullanımı basit bir arayüze sahip araçtır. 3. ChartBlocks: Her ekran boyutu ve cihazla uyumlu, zengin kütüphaneli çevrimiçi veri görselleştirme aracı. 4. Plotly: Python kullanıcıları için bilimsel görselleştirmeler ve interaktif grafikler sunan bir platformdur. 5. Google Data Studio: Google ürünleriyle entegre çalışan, ücretsiz veri görselleştirme ve raporlama aracıdır. Ayrıca, D3.js, FusionCharts, RAW Graphs gibi açık kaynak kodlu ve ücretsiz veri görselleştirme araçları da mevcuttur.
    5 kaynak

    Büyük verinin 5V'si nedir?

    Büyük verinin 5V'si şu bileşenleri ifade eder: 1. Volume (Hacim): Büyük veri, yüksek miktarda ve genellikle terabayt seviyesinin üzerinde veri içerir. 2. Variety (Çeşitlilik): Farklı formatlarda ve kaynaklardan gelen çeşitli veri türlerini kapsar. 3. Velocity (Hız): Verilerin hızlı bir şekilde üretilmesi ve işlenmesi, gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak. 4. Veracity (Doğruluk): Veri kümelerindeki kesinlik derecesini, verilerin ne kadar doğru ve güvenilir olduğunu ifade eder. 5. Value (Değer): Büyük veri analizinin sonucunda elde edilen bilgilerin işletmeye veya kuruluşa somut bir fayda sağlaması.
    5 kaynak

    Big data ve veri bilimi arasındaki fark nedir?

    Big data ve veri bilimi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Big Data: Büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. 2. Veri Bilimi: Büyük verinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgilenen disiplindir.
    5 kaynak

    Veri biliminde görselleştirme neden önemlidir?

    Veri biliminde görselleştirme önemlidir çünkü: 1. Karmaşık verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır: Büyük veri setlerini grafik, çizelge ve haritalar gibi görsel formatlara dönüştürerek, verilerin daha basit ve sezgisel bir şekilde anlaşılmasını sağlar. 2. Hızlı karar almayı destekler: Görsel olarak sunulan veriler, karar vericilerin hızlı ve etkili kararlar almasına yardımcı olur. 3. Eğilimlerin ve ilişkilerin belirlenmesini sağlar: Verilerdeki eğilimleri, korelasyonları ve kalıpları görselleştirme sayesinde daha kolay tespit etmek mümkündür. 4. İletişim ve işbirliğini artırır: Grafikler ve infografikler, verileri herkesin anlayabileceği şekilde sunarak, farklı departmanlar arasında daha iyi iletişim ve işbirliği sağlar.
    5 kaynak