VeriGörselleştirme

Google Data Studio kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Hesap Oluşturma: Google Data Studio'yu kullanmak için Google hesabınıza ihtiyacınız vardır. 2. Veri Kaynaklarını Bağlama: Data Studio'ya verileri aktarmak için Google Analytics, Google Sheets, BigQuery, MySQL gibi çeşitli veri kaynaklarını bağlayabilirsiniz. 3. Rapor Oluşturma: Veri kaynağınızı bağladıktan sonra bir rapor oluşturabilirsiniz. 4. Veri Görselleştirme: Data Studio'da verileri görselleştirmek için grafikler, tablolar, haritalar, zaman çizelgeleri gibi birçok farklı seçenek bulunmaktadır. 5. Raporu Paylaşma: Oluşturduğunuz raporu PDF veya Excel formatında dışa aktarabilir ya da doğrudan paylaşarak erişimi sınırlayabilirsiniz. Google Data Studio'nun kullanımı ücretsizdir, ancak bazı gelişmiş özellikler ve entegrasyonlar için ücretli sürümleri de mevcuttur.

Google Data Studio çeşitli alanlarda işe yarayan bir veri görselleştirme ve raporlama aracıdır: Pazarlama: Pazarlama faaliyetlerinin etkinliğini takip etmek, web sitesi trafiğini, dönüşüm oranlarını ve reklam performansını görselleştirmek için kullanılır. Finansal analiz: Gelir tabloları, nakit akışı tabloları ve finansal oranlar gibi finansal raporları oluşturmak için finansal verileri izlemek ve raporlamak amacıyla kullanılır. Sosyal medya analitiği: Sosyal medya hesaplarının performansını izlemek ve takipçi sayısı, etkileşim oranları gibi metrikleri görselleştirmek için kullanılır. Müşteri deneyimi analizi: Kullanıcı davranışını izlemek ve web sitesinin veya uygulamanın kullanıcı deneyimini anlamak için kullanılır. Proje yönetimi: Proje ilerlemesini, iş süreçlerini ve takım performansını izlemek için verileri görselleştirmek için kullanılır. E-ticaret analitiği: Satışları, siparişleri ve ürün performansını analiz etmek için e-ticaret sitelerinin performansını takip etmek amacıyla kullanılır. Google Data Studio'nun kullanımı ücretsiz olup, Google'ın kendi araçları ve diğer platformlarla entegrasyon sunar.

Google'ın iki farklı stüdyo uygulaması bulunmaktadır: 1. Product Studio: Google for Developers tarafından sunulan, ürünlerin başlık ve açıklamalarını optimize etmeye yardımcı olan bir araçtır. 2. Looker Studio (eski adıyla Google Data Studio): Veri görselleştirme ve raporlama için kullanılan, çeşitli veri kaynaklarından bilgileri birleştirip interaktif dashbordlar oluşturan bir platformdur.

Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Analizi: Ham verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecidir. 2. Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir.

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.

Jamovi yazılımı, çeşitli istatistiksel analizlere bakar, bunlar arasında: Temel analizler: Ortalama, standart sapma, t-testleri, ANOVA gibi yöntemler. İleri düzey analizler: Regresyon analizi, faktör analizi, MANOVA. Veri görselleştirme: Histogram, kutu grafikleri, saçılım grafikleri. Güvenilirlik analizleri: Cronbach’s alpha gibi ölçütlerin hesaplanması. Ayrıca, R entegrasyonu sayesinde daha karmaşık ve özelleştirilmiş analizler de yapılabilir.

Radar ve kutupsal grafikler, veri görselleştirme araçlarıdır ve farklı amaçlar için kullanılırlar. Radar grafik, çoklu nicel değişkenleri karşılaştırmak için kullanılır. Kutupsal grafik ise, seriyi 360 derecelik bir daire üzerinde kategoriye göre gruplandırılmış bir nokta kümesi olarak görüntüler.

SOS formatı farklı bağlamlarda çeşitli dosya türlerini ifade edebilir: 1. Dynamite VSP Swept Object Style File: 3AM Solutions tarafından geliştirilen Dynamite VSP yazılımı ile ilişkili bir CAD dosyası formatıdır. 2. DRS SOSKit Barcode Decode Instructions: DRS Data & Research Services plc tarafından üretilen SOS dosyaları, optik işaret okuyucu formları için kod çözme talimatları içerir. 3. EnSight Master Server File: ANSYS, Inc. tarafından geliştirilen EnSight bilimsel görselleştirme ve post-işlem programı ile kullanılan bir veri dosyası formatıdır. 4. Geospatial Data: SOS dosyaları, Norveçli bir coğrafi vektör veri formatı olan SOSI standardını kullanarak coğrafi bilgileri depolar. 5. Science On a Sphere Playlist: SOS dosyaları, NOAA gibi kuruluşlar tarafından kullanılan küresel görselleştirme sistemleri için oynatma listesi tanımlar.

Koroplet ve korokromatik haritalar, tematik haritaların farklı türleridir, ancak bazı benzerlikler taşırlar. Koroplet haritalar, belirli bir coğrafi bölgedeki verilerin renk tonları veya desenlerle gösterildiği haritalardır. Korokromatik haritalar ise, bir bölgedeki farklı alanların çeşitli özelliklerini renklerle gösteren haritalardır. Özetle, koroplet haritalar daha çok veri dağılımını gösterirken, korokromatik haritalar daha genel coğrafi özellikleri renklerle temsil eder.

Salınımlı grid terimi, belgelerde rastlanmayan bir terimdir. Ancak "yapılandırılmış grid" ve "grid tasarım" kavramları hakkında bilgi verilebilir. Yapılandırılmış grid, verilerin daha düzenli, anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulmasını sağlayan bir yapı oluşturma yöntemidir. Grid tasarım ise, bir sayfayı sütunlara veya modüllere bölen bir dizi çizgiden oluşan bir yapıdır.

Isı haritası analizi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Kullanıcıların sayfada nerelere tıkladığını, fare hareketlerini ve sayfanın hangi bölümlerinde daha uzun süre vakit geçirdiğini kaydeden araçlar kullanılır (Google Analytics, Hotjar vb.). 2. Veri Analizi ve Sınıflandırma: Toplanan veriler analiz edilir ve farklı türlerde ısı haritaları oluşturulur (tıklama ısı haritası, kaydırma ısı haritası, göz takip ısı haritası vb.). 3. Yoğunluk Değerlerinin Renk Kodlaması: Analiz edilen veriler, yoğunluklarına göre renk kodlarına dönüştürülür. 4. Görselleştirme: Renk kodlamasıyla hazırlanan ısı haritası, veri görselleştirme araçları ile görsel bir haritaya dönüştürülür. 5. Optimizasyon: Isı haritasının sunduğu verilerle, sayfa tasarımı, içerik düzeni veya pazarlama stratejileri optimize edilir.

Twitter Atlas 01 ifadesi, iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Twitter Atlas: Fresh Logic Studios tarafından geliştirilen, Twitter kullanıcılarının dünya genelindeki "Tweetler"ini görselleştiren bir Flash mapping arayüzüdür. 2. Atlas 1: UiPath ve Microsoft gibi otomasyon araçlarının tasarım güncellemeleri nedeniyle yaşadığı sorunlara çözüm sunan, semantik hedeflerle çalışan bir multimodal modeldir.

Kök ve yaprak grafiğinin avantajları şunlardır: 1. Veri Desenlerinin Anlaşılması: Verilerin dağılımını, sıklığını ve aralığını görsel olarak göstererek veri desenlerinin ve eğilimlerinin anlaşılmasını kolaylaştırır. 2. Orijinal Verilerin Korunması: Histogramların aksine, kök ve yaprak grafikleri orijinal verileri en az iki anlamlı basamağa kadar korur. 3. Hızlı Karşılaştırmalar: Birden fazla veri kümesini karşılaştırmak için kullanılabilir ve bu da hızlı ve sezgisel bir anlayış sunar. 4. Aykırı Değerlerin Belirlenmesi: Medyan, çeyrekler ve aykırı değerlerin belirlenmesi sürecini basitleştirir. 5. Eğitim Amaçlı Kullanım: Öğrencilerin veri görselleştirme tekniklerini anlamaları için erişilebilir bir araç olarak hizmet eder.

Grafana danışmanlığı, Grafana platformunun kurulumu, yapılandırılması ve etkin bir şekilde kullanılması konusunda uzman desteği sağlar. Bu hizmetler şunları içerebilir: Kurulum: Grafana'nın kurumsal ortamlarda doğru bir şekilde kurulması ve çalıştırılması. Eğitim: Grafana'nın sunduğu potansiyelin en üst düzeye çıkarılması, özel gereksinimlere uygun çözümler geliştirilmesi ve performansın optimize edilmesi. Bakım ve Destek: Grafana çözümünün sürekli güvenli ve sorunsuz çalışmasını sağlamak için teknik destek sunulması. Ayrıca, Grafana danışmanlığı, platformun veri görselleştirme ve izleme yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmak için mevcut altyapıyla entegrasyon ve özelleştirme konularında da yardımcı olabilir.

Nesne görselleştirme iki ana yöntemle yapılabilir: 3D mimari görselleştirme ve veri görselleştirme. 3D mimari görselleştirme için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Modelleme: Mimari yapının 3D modeli oluşturulur ve mimari öğelerle (kapı, pencere, kolon vb.) zenginleştirilir. 2. Işık ve Kamera Ayarları: Gerçekçi bir görsel elde etmek için ışık ayarları yapılır ve uygun kamera perspektifi belirlenir. 3. Render: 3D tasarım programının render motoru kullanılarak görüntü işlenir. 4. Animasyon (Opsiyonel): 3D animasyonlar eklenebilir. Veri görselleştirme süreci ise şu adımları içerir: 1. Hedef Belirleme: Analiz edilecek veriler ve görselleştirme amacı tanımlanır. 2. Veri Toplama: İç ve dış kaynaklardan veriler toplanır. 3. Veri Temizleme: Gereksiz veriler kaldırılır ve matematiksel işlemler uygulanır. 4. Görsel Seçimi: Çubuk grafik, pasta grafiği gibi uygun görsel türleri seçilir. 5. Görsel Oluşturma: Veri görselleştirme araçları kullanılarak grafikler oluşturulur.

AutoCAD'de yapay zeka (YZ) çeşitli şekillerde kullanılabilir: Otomatik çizim ve tasarım: YZ, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek çizim süreçlerini hızlandırır ve tasarımcıların daha karmaşık ve yaratıcı işlere odaklanmasını sağlar. Veri analizi ve optimizasyon: YZ, mimari çizim verilerini analiz ederek en uygun tasarım çözümlerini önerir ve tasarım süreçlerini optimize eder. Öğrenme ve kişiselleştirme: YZ, kullanıcı davranışlarını ve tercihlerini öğrenerek gelecekteki tasarım projelerinde daha iyi öneriler sunar. Hata tespiti ve kalite kontrol: YZ, tasarım süreçlerindeki hataları tespit eder ve düzeltme önerileri sunar, böylece daha doğru ve kaliteli çizimler elde edilir. Görselleştirme ve simülasyon: YZ, tasarımın daha gerçekçi görselleştirilmesini sağlar ve farklı senaryolarda nasıl davranacağını simüle eder. Bazı YZ destekli AutoCAD araçları: Autodesk Forma: Gerçek zamanlı çevresel analiz yapar. Autodesk Fusion: 2B dokümantasyonu otomatikleştirir. Autodesk InfoDrainage: Makine öğrenimi ile sel haritalarını tahmin eder. Autodesk Construction Cloud: Proje verilerini analiz ederek riskleri belirler.

İstatistiksel verileri görselleştiren yapay zeka, büyük veri kümelerindeki desenleri ve ilişkileri analiz ederek verileri daha anlaşılır grafiklere dönüştüren yapay zeka araçlarıdır. Bu tür yapay zeka araçları arasında öne çıkanlar: Julius AI: Verileri sezgisel ve kullanıcı dostu bir şekilde yorumlayan, analiz eden ve görselleştiren bir veri analisti aracıdır. PowerDrill AI: Dosyaları yükleyerek konuşma arayüzü aracılığıyla verilerle etkileşim kurmayı sağlayan hızlı ve etkili bir veri analizi platformudur. Tableau: Veri görselleştirme ve analiz platformu olup, yapay zeka destekli özellikleriyle verileri hızlıca görsel hale getirir. Echobase: Ekiplerin yapay zeka modellerini kullanarak verileri sorgulamasına, oluşturmasına ve analiz etmesine yardımcı olan bir platformdur.

Grafana'da dashboard oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Grafana'yı Kurmak: Resmi web sitesinden uygun işletim sistemine uygun versiyonu indirip kurmak gerekmektedir. 2. Veri Kaynağını Bağlamak: Sol menüdeki dişli simgesine tıklayıp "Data Sources" (Veri Kaynakları) bölümüne girerek ilgili veri kaynağını seçmek ve bağlantı bilgilerini doldurmak gerekmektedir. 3. Dashboard Oluşturmak: Sol menüden "+" işaretine tıklayıp "Dashboard" seçeneğini seçmek gerekmektedir. 4. Panel Eklemek: "Add Panel" butonuna tıklayarak yeni bir panel eklemek ve bu panelde veri görselleştirmesi için grafik, tablolama, harita gibi uygun bir format seçmek gerekmektedir. 5. Veri Sorguları Oluşturmak: Panelde "Queries" sekmesine tıklayıp, veri kaynağına göre doğru sorguyu yazmak gerekmektedir. 6. Paneli Düzenlemek ve Görselleştirmek: Başlık, etiketler, eksen ayarları gibi ayarları yaparak paneli özelleştirmek mümkündür. 7. Dashboard'u Paylaşmak: Sağ üst köşedeki "Share" butonuna tıklayıp link veya iFrame seçeneğini kullanarak dashboard'u başkalarıyla paylaşmak mümkündür. 8. Alarm ve Uyarılar Kurmak: İlgili panelde "Alert" sekmesine tıklayıp, uyarı şartlarını belirlemek gerekmektedir.

İllere göre buğday haritasını yapmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Harita Yapma Programı Seçimi: Visme gibi bir harita yapma programı kullanarak haritanızı oluşturabilirsiniz. Bu programlar, coğrafi bölgeleri renk kodlayarak ve veri ekleyerek haritalar oluşturmanıza olanak tanır. 2. Veri Toplama: Buğday üretiminin yapıldığı illeri ve bu illerdeki üretim miktarlarını belirlemek için tarım istatistiklerinden veya ilgili kaynaklardan veri toplayın. 3. Haritayı Oluşturma: Harita yapma programında, dünya haritası, kıta veya belirli bir ülke seçerek haritanızı oluşturun. 4. Etkileşimli Özellikler: Haritayı etkileşimli hale getirmek için, kullanıcıların farklı bölgelerin üzerine gelerek daha fazla bilgi edinmelerini sağlayan özellikler ekleyin. Bu adımları takip ederek, illere göre buğday üretimini gösteren bir harita oluşturabilirsiniz.

Power BI'da mevsimsellik ayarı yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Hazırlığı: Tarih ve ilgili ölçümlerin bulunduğu bir veri seti hazırlanmalıdır. 2. Görselleştirme: "Görselleştirmeler" panosunda "Çizgi Grafik" seçilmelidir. 3. Forecast (Tahmin) Ekleme: Grafik seçildikten sonra "Analiz" panosunda "Forecast" (Tahmin) bölümü açılıp "Add" (Ekle) seçeneği seçilmelidir. 4. Sezonluluk Ayarı: "Forecast - Options" (Tahmin - Seçenekler) bölümünde "Seasonality" (Mevsimsellik) ayarı yapılmalıdır. - Otomatik Ayar: Power BI'ın mevsimselliği otomatik olarak tespit etmesi için bu seçenek seçilebilir. - Manuel Ayar: Mevsimsellik dönemi manuel olarak ayarlanmak istenirse, ilgili değer girilmelidir. 5. Diğer Ayarlar: "Forecast Length" (Tahmin Süresi), "Ignore the Last" (Sonu Yoksay) gibi diğer gerekli ayarlar da yapılmalıdır. Bu ayarlar, mevsimsel dalgalanmaları dikkate alarak daha doğru tahminler yapılmasını sağlar.