VeriGörselleştirme

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.

Power BI'da en iyi görsel, kullanıcının ihtiyaçlarına ve veri türüne bağlı olarak değişebilir. İşte bazı öne çıkan görseller: 1. Hierarchy Slicer: Çok katmanlı hiyerarşileri yönetmek için kullanışlıdır, kullanıcıların verileri filtrelemesine ve alt kategorilere inmesine olanak tanır. 2. Charticulator: Sürükle-bırak arayüzü ile özel ve özgün görselleştirmeler oluşturmayı sağlar. 3. Mapbox Visual: Coğrafi veriler için gelişmiş harita görselleştirmeleri sunar, uydu görüntüleri ve 3D görselleştirme imkanları sunar. 4. Timeline Storyteller: Zaman serilerini hikâye anlatımı odaklı bir yapı içinde sunmayı sağlar. 5. Sankey Chart: Enerji, para veya malzeme akışlarını görselleştirmek için kullanılır, veri setindeki kaynakları ve hedefleri bağlantılar aracılığıyla gösterir. Ayrıca, Power BI AppSource'da daha birçok özel görsel bulunmaktadır.

Görselleştirme örnekleri çeşitli grafik ve tablo türleri kullanılarak yapılabilir: 1. Çizgi Grafikler: Zaman içindeki değişimleri göstermek için kullanılır. 2. Sütun ve Çubuk Grafikler: Farklı kategorilerin karşılaştırılması için idealdir. 3. Pasta Grafikler: Bir bütünün parçalarını görselleştirmek için kullanılır. 4. Dağılım Grafikler: İki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. 5. Isı Haritaları: Verilerin yoğunluğunu görselleştirir. Diğer görselleştirme örnekleri arasında hareket grafikleri, ağaç haritaları, kutu grafikleri ve coğrafi haritalar yer alır.

Zamana göre çizgi grafik, zaman içindeki veri eğilimlerini görselleştirmek için kullanılan bir grafik türüdür. Bu grafikte, yatay eksen zamanı, dikey eksen ise büyüklüğü temsil eder.

HMI panel ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Veri Görselleştirme: Makine ve süreçlerin durumunu grafiksel olarak izleme ve verileri görüntüleme. 2. Kullanıcı Geri Bildirimi: Makinelerle etkileşime geçerek geri bildirimde bulunma. 3. Kontrol ve İzleme: Üretim hatalarının izlenmesi ve kontrolünün sağlanması. 4. Alarm Yönetimi: Sorun veya tehlikeler konusunda alarm verme ve operatörleri uyarma. 5. Entegrasyon: PLC, SCADA, IoT, MES, ERP gibi sistemlerle entegrasyon. Bu sayede, HMI paneller operasyonel verimliliği artırır, hata tespitini kolaylaştırır ve enerji verimliliğini sağlar.

Tableau ve Power BI arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanıcı Arayüzü ve Kolaylık: Tableau, sürükle-bırak işlevi ve daha kolay görselleştirmeler sunan sezgisel bir arayüze sahiptir. 2. Veri Entegrasyonu: Power BI, Excel ve SQL Server gibi Microsoft ürünleriyle daha sıkı entegrasyona sahiptir. 3. Görselleştirme Yetenekleri: Power BI, temel grafikler ve görselleştirmeler için uygundur. 4. Performans: Tableau, büyük ve karmaşık veri kümelerini daha hızlı işleyebilir. 5. Fiyatlandırma: Power BI, daha uygun fiyatlı bir seçenek olup, ücretsiz ve düşük maliyetli ücretli sürümler sunar.

Grafik kodların çalışması, kullanılan programlama diline ve kütüphanelere bağlı olarak değişir. İşte bazı popüler grafik kütüphaneleri ve çalışma prensipleri: 1. Matplotlib: Python'da yaygın olarak kullanılan bir grafik kütüphanesidir. Nasıl çalışır: - `import matplotlib.pyplot as plt` komutuyla kütüphane import edilir. - Veri noktaları tanımlanır ve `plt.plot()` fonksiyonu ile grafik çizilir. - Son olarak, `plt.show()` ile grafik görüntülenir. 2. Seaborn: Matplotlib üzerine inşa edilmiş, daha estetik ve karmaşık görselleştirmeler sunan bir kütüphanedir. Avantajları: - Veri çerçeveleri ile daha iyi entegrasyon sağlar. - Birçok önceden tanımlı tema ve renk paleti sunar. 3. Plotly: Etkileşimli grafikler oluşturmak için idealdir. Özellikleri: - Kullanıcı etkileşimlerini destekleyen dinamik görselleştirmeler oluşturma imkanı sunar. Genel grafik çalışma prensibi: 1. Uygun veri seti belirlenir ve analiz edilir. 2. Verilere uygun grafik türü seçilir. 3. Seçilen kütüphane ile grafik oluşturulur ve gerekli özelleştirmeler yapılır. 4. Grafik, açıklayıcı etiketler ve başlıklarla tamamlanır.

"3DBI" videosu, Microsoft Power BI için geliştirilen bir 3D görselleştirme aracını anlatıyor. Kullanım alanları arasında emlak, lojistik, enerji, BIM (Yapı Bilgi Modellemesi) gibi sektörler bulunmaktadır.

Qlik Sense'in kullanımı biraz zor olabilir, özellikle de yazılımın karmaşık özellikleri ve kullanıcı arayüzü nedeniyle. Ancak, Qlik Sense'in sezgisel sürükle-bırak işlevi, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile veri görselleştirmeleri oluşturmasına olanak tanır ve bu da kullanımı kolaylaştırır.

Faaliyet raporunda görseller şu şekilde olmalıdır: 1. Veri Görselleştirme: Grafikler ve tablolar, karmaşık bilgileri basitleştirerek daha anlaşılır hale getirir. 2. Tutarlılık: Tüm grafiklerde ve görsellerde aynı renk paleti ve yazı tipi kullanılmalıdır. 3. Açıklayıcı Başlıklar: Her grafiğin ve görselin altında açıklayıcı bir başlık yer almalıdır. 4. Yüksek Kalite: Düşük çözünürlüklü görseller, raporun profesyonel görünümünü olumsuz etkileyebilir, bu nedenle yüksek kaliteli görseller tercih edilmelidir. 5. Hikaye Anlatımı: Görseller, metni desteklemeli ve okuyucunun mesajı anlamasına yardımcı olacak şekilde, hikaye anlatımı tekniğine uygun olarak hazırlanmalıdır.

ChatGPT'ye çeşitli tasarım türleri yaptırılabilir, bunlar arasında: 1. Görsel Anlatı ve Poster Tasarımı: Bir metni veya senaryoyu görsel bir anlatı veya poster haline getirebilir. 2. Karakter Tasarımı: Açıklanan özelliklere sahip bir oyun karakteri tasarlayabilir. 3. Yazıları Tasarıma Çevirme: Belirli bir metni kağıda yazılmış gibi tasarlayabilir. 4. Fotoğraf Düzenleme: Mevcut bir fotoğrafı stilistik olarak yeniden yorumlayabilir, nesne ekleyebilir veya yüz değiştirme gibi işlemler yapabilir. 5. Infografik ve Veri Görselleştirmeleri: Verileri analiz ederek profesyonel infografikler oluşturabilir. Ayrıca, ChatGPT tasarım süreçlerinde yaratıcı fikirler sunarak ve trend analizleri yaparak tasarımcılara yardımcı olabilir.

Bilişim Teknolojileri 5. sınıf 2. dönem 1. yazılı sınavında çıkabilecek konular şunlardır: 1. Problem Çözme ve Programlama: Problemler ve problem çözme, algoritma oluşturma, akış şemaları. 2. Mantıksal Operatörler: Matematiksel operatörler ve bilgisayar operatörleri arasındaki ilişki. 3. Veri Toplama ve Veri Görselleştirme: Verilerin toplanması, işlenmesi ve görselleştirilmesi. 4. Etik ve Güvenlik: Etik ilkelerin ihlali, dijital vatandaşlık, siber zorbalık. 5. Dosya Yönetimi: Dosya ve klasör işlemleri, veri saklama yöntemleri.

Mapping tekniği, veri kümesinin veya bir konseptin görselleştirilmesi anlamına gelir. Farklı mapping türleri şunlardır: - Coğrafi haritalama: Fiziksel dünyadaki nesnelerin haritalarının çıkarılması. - Veri haritalama: Veri setleri arasında ilişkilerin kurulması. - Zihin haritalama: Bir düşüncenin yapılandırılması için kullanılan grafiksel bir teknik. Mapping süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Amaç belirleme: Haritalanacak verinin ve hedef kitlenin belirlenmesi. 2. Veri toplama: Anketler, resmi istatistikler veya açık veri setleri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması. 3. Veri analizi: Verilerin gruplanması, sınıflandırılması veya istatistiksel analizlerin yapılması. 4. Araç seçimi: ArcGIS, QGIS gibi coğrafi bilgi sistemleri veya Microsoft Excel, Tableau gibi veri görselleştirme araçlarının seçilmesi. 5. Harita tasarımı: Haritada hangi bilgilerin vurgulanacağının, renk paletlerinin ve etiketlerin belirlenmesi. 6. Paylaşım ve geri bildirim: Haritanın hedef kitle ile paylaşılması ve geri bildirim alınması.

"Table" ve "tableau" farklı anlamlara sahiptir: 1. "Table" (masa) kelimesi, İngilizce'de düz bir yüzey üzerine yerleştirilmiş, genellikle yemek yemek veya çalışmak için kullanılan mobilya anlamına gelir. 2. "Tableau" kelimesi ise şu anlamlara gelebilir: - Eğitim tahtası: Öğretmenlerin kullandığı bir tür tahta. - Grafik veya çizelge: Verileri görselleştirmek için kullanılan bir tür tablo. - Veri analiz yazılımı: Tableau, büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan bir iş zekâsı ve veri görselleştirme platformudur.

Mapping (eşleme) yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Amaç Belirleme: Haritalanacak konunun ve hedef kitlenin belirlenmesi. 2. Veri Toplama: Anketler, resmi istatistikler veya açık veri setleri gibi çeşitli kaynaklardan ilgili verilerin toplanması. 3. Veri Analizi: Toplanan verilerin gruplanması, sınıflandırılması veya istatistiksel analizlerin yapılması. 4. Araç Seçimi: ArcGIS, QGIS gibi coğrafi bilgi sistemleri veya Microsoft Excel, Tableau gibi veri görselleştirme araçlarının seçilmesi. 5. Harita Tasarımı: Haritada hangi bilgilerin vurgulanacağının, renk paletlerinin ve etiketlerin belirlenmesi. 6. Paylaşım ve Geri Bildirim: Haritanın hedef kitle ile paylaşılması ve geri bildirim alınması. Kişisel haritalar oluşturmak için kullanılabilecek bazı web servisleri: - Animaps: Kapsamlı özellikler sunan, animasyonlar, resimler ve yazılar eklenebilen bir servis. - Click2Map: Google haritası üzerinden rotalar ve haritalar oluşturabilen, ücretsiz ve ücretli versiyonları bulunan bir servis. - Directions Map: İnteraktif haritalar hazırlayıp kişiselleştirebilen, animasyonlu sokak görünümü sunan bir servis.

Power BI'da kullanılan bazı görselleştirme teknikleri şunlardır: 1. Çizgi Grafikleri: Zamana göre değişen verileri görselleştirir. 2. Sütun Grafikleri: Kategorik verileri karşılaştırmak için idealdir. 3. Pasta Grafikleri: Yüzdelik verileri ve oran dağılımlarını gösterir. 4. Haritalar: Coğrafi verileri görselleştirir. 5. Matris Grafikleri: Verilerin ilişkilerini anlamak için kullanılır. 6. Scatter Grafikleri: İki değişken arasındaki ilişkiyi analiz eder. 7. Radar Grafikleri: Birden fazla kategorideki verileri karşılaştırır. 8. Kutu Grafikleri: Verilerin dağılımını görselleştirir.

Mapping analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaç Belirleme: Haritalanacak veri ve hedefler netleştirilir. 2. Veri Toplama: Anketler, resmi istatistikler veya açık veri setleri gibi çeşitli kaynaklardan ilgili veriler toplanır. 3. Veri Analizi: Veriler gruplanır, sınıflandırılır veya istatistiksel analizler yapılır. 4. Araç Seçimi: ArcGIS, QGIS gibi coğrafi bilgi sistemleri veya Microsoft Excel, Tableau gibi veri görselleştirme araçları kullanılır. 5. Harita Tasarımı: Haritada hangi bilgilerin vurgulanacağı, renk paletleri ve etiketler belirlenir. 6. Paylaşım ve Geri Bildirim: Harita hedef kitleyle paylaşılır ve geri bildirimler alınarak harita geliştirilir. Ek olarak, Değer Akış Haritalama (VSM) gibi özel analiz yöntemleri de mevcuttur ve bu yöntemler, bir ürünün veya hizmetin başlangıçtan müşteriye ulaşana kadar geçtiği tüm adımları görselleştirerek analiz eder.

İnfografik ve infovis terimleri farklı bağlamlarda kullanılır ve doğrudan bir farkları yoktur. İnfografik, verilerin görsel olarak sunulması için kullanılan bir araçtır ve karmaşık bilgileri sade ve anlaşılır hale getirir. İnfovis terimi ise, veri görselleştirme anlamına gelebilir ve bu, infografiklerin bir alt türü olarak düşünülebilir.