Veri görselleştirmeye giriş

Databricks'te Veri Görselleştirme

Gang Wang

Senior Data Scientist

Veri görselleştirme yol arkadaşınız

Gang Wang

Kıdemli Veri Bilimci

Origin Energy, Avustralya (2021-Günümüz)

Doktora sonrası 9+ yıl deneyim

Veri görselleştirme nedir?

Veri görselleştirme, veriyi görsel biçimde sunma uygulamasıdır.

Biçimler: grafikler, diyagramlar, haritalar ve infografikler.

Temel amaç:

Karmaşık veriyi daha erişilebilir kılmak
Anlamayı ve kullanılabilirliği artırmak

Kişi başına GSYİH'nın zamana göre nasıl değiştiğini gösteren bir çizgi grafik örneği.

Farklı ülkelerdeki demografik dağılımı gösteren bir çubuk grafik örneği.

¹ Görseller: Economist Writing Every Day, The Economist

Neden veri görselleştirmeye ihtiyaç duyarız?

Faydalar:

Karmaşık veriyi basitleştirir
Önemli örüntü ve eğilimleri vurgular
Görsel işlemeyi güçlendirir
Anlama ve kalıcılığı artırır
Karar verme ve planlamayı destekler
Erişilebilirlik ve işbirliğini artırır

Veri görselleştirmenin karmaşık veriyi nasıl basitleştirdiğini, temel eğilimleri öne çıkardığını ve bilgiyi daha erişilebilir ve anlaşılır kılarak karar vermeyi nasıl güçlendirdiğini gösteren kavramsal bir görsel.

¹ Görseller: Kovair

Görselleştirme için temel istatistik kavramları

Ayrık ve sürekli veriler

Ayrık veri: sayılabilir, ayrı değerler
Sürekli veri: ölçülebilir büyüklükler, değer aralığı vardır

Betimsel istatistikler

Eğilimleri, örüntüleri ve aykırı değerleri özetler
Örnekler: ortalama, medyan, frekans dağılımları

Ayrık vs. sürekli veriler

¹ Görseller: AgencyAnalytics

Veri görselleştirme için Databricks

Faydalar:

Büyük veri kümelerini verimli işleme
Yerleşik görselleştirme seçenekleri
Etkileşimli panolar
İşbirliğine uygun ortam

Etkileşimli görselleştirmeler, gerçek zamanlı içgörüler ve özelleştirilebilir bileşenlerle etkili veri analizi ve karar verme sağlayan bir Databricks Panosu örneği.

Veri kümemizi anlama

Veri kümesi: Databricks NYC Taxi veri kümesi

İçerik: alınış/bırakılış konumları, zamanları, mesafe ve ücretler

Sütun Adı	Açıklama
tpep_pickup_datetime	Yolculuğun başladığı tarih-saat
tpep_dropoff_datetime	Yolculuğun bittiği tarih-saat
trip_distance	Yolculuk mesafesi (mil)
fare_amount	Yolculuk ücreti (USD)
pickup_zip	Yolcunun alındığı bölge kodu (ZIP)
dropoff_zip	Yolcunun bırakıldığı bölge kodu (ZIP)

Hadi pratik yapalım!

Databricks'te Veri Görselleştirme