Hikaye Anlatıcılığında Görselleştirmenin Önemi: İçgörüleri İletmek İçin Görselleştirmeyi Kullanma

Veri görselleştirme, bireylerin ve işletmelerin karmaşık bilgileri anlamlandırmasına yardımcı olan güçlü bir araçtır. Veri ve bilgilerin grafiksel gösterimidir. Verileri görselleştirmek, karmaşık bilgileri daha erişilebilir bir biçimde sunarak anlamayı ve yorumlamayı kolaylaştırır. Her biri kendi güçlü ve zayıf yönleri olan birçok farklı grafik türü vardır. Bu yazıda, çeşitli grafik türlerini ve ne zaman en uygun olduklarını keşfedeceğiz.

Bu yazıda aşağıdaki soruları cevaplıyorum:

1. Veri görselleştirme nedir?
2. Farklı grafik türleri nelerdir ve bunlar ne zaman kullanılmalıdır?
   Her bir grafik türünü kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir?
3. Her grafik türü için ne kadar sayıda verinin kullanılmasının uygun olduğuna ilişkin genel geçer doğrular nelerdir?
4. Verileri anlamak, basit tutmak, doğru grafiği seçmek ve renkleri etkili bir şekilde kullanmak gibi grafikleri kullanırken dikkate alınması gereken bazı noktalar nelerdir?
5. Görselleştirme, veri hikaye anlatımı yoluyla içgörüleri iletmek için nasıl kullanılabilir?

Çubuk grafiği

Çubuk grafikler, kategorik verileri karşılaştırmak için idealdir. Farklı kategorilerin frekansını veya büyüklüğünü karşılaştırmak için kullanılabilirler. Okuması kolaydır ve veri kümeleri arasındaki farkları hızla vurgulayabilir.

Avantajları:

• Okuması ve anlaması kolay.
• Farklı kategoriler arasında karşılaştırma yapmak kolaydır.
• Birden fazla veri setini aynı anda gösterebilir.

Dezavantajları:

• Çok fazla kategori gösterilmeye çalışılırsa karmaşık hale gelebilir.

Çizgi grafiği

Çizgi grafiği, zaman içindeki eğilimleri göstermek için idealdir. Genellikle bir süre boyunca sayısal verilerdeki değişiklikleri göstermek için kullanılırlar. Çizgi grafikler, birden fazla veri setini karşılaştırmak için de kullanılabilir.

Avantajları:

• Zaman içindeki eğilimleri gösterir.
• Birden fazla veri setini karşılaştırabilir.

Dezavantajları:

• Verilerde çok fazla dalgalanma varsa yorumlamak zor olabilir.

Dağılım grafiği

Dağılım grafikleri, iki veya daha fazla sayısal değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için idealdir. Genellikle iki değişken arasındaki kalıpları veya ilişkileri tanımlamak için kullanılırlar.

Avantajlar:

• Modelleri veya eğilimleri kolayca belirleyebilir.

Dezavantajları:

• Çok fazla veri noktası varsa yorumlamak zor olabilir.

Pasta grafiği

Pasta grafikler oranları göstermek için idealdir. Genellikle bir bütünün farklı parçalara nasıl bölündüğünü göstermek için kullanılırlar.

Avantajları:

• Anlaması kolaydır.

Dezavantajları:

• Birden fazla veri setini karşılaştırmak zor olabilir.
• Veriler doğru bir şekilde temsil edilmezse yanıltıcı olabilir.

Alan grafiği

Alan grafikleri, zaman içindeki eğilimleri göstermek için idealdir. Çizgi grafiklere benzerler ancak verileri bir çizgi yerine bir alan olarak gösterirler.

Avantajları:

• Birden fazla veri setini karşılaştırabilir.

Dezavantajları:

• Ayrık (discrete) veriler için uygun olmayabilir.
• Verilerde çok fazla dalgalanma varsa yorumlamak zor olabilir.

Gantt şeması

Gantt şemaları, proje takvimini görselleştirmek ve görevler arasındaki bağımlılıkları göstermek için kullanılır. Ekip üyelerinin görevlerin zamanlamasını ve sırasını anlamalarına yardımcı olmak için genellikle proje yönetiminde kullanılırlar.

Avantajları:

• Görevler arasındaki bağımlılıkları gösterebilir.

Dezavantajları:

• Çok sayıda görev varsa okumak zor olabilir.

Isı haritası

Isı haritaları, büyük bir veri kümesindeki değerlerin dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Değerlerin nerede yoğunlaştığını göstermek için renk kodlaması kullanırlar.

Avantajları:

• Büyük veri kümelerindeki kalıpları kolayca gösterebilir.
• Birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılabilir.

Dezavantajları:

• Çok fazla veri noktası varsa yorumlamak zor olabilir.

Kabarcık grafiği

Kabarcık grafikleri, üç değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Veri noktalarını temsil etmek ve üç değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için farklı boyutlarda baloncuklar kullanılır.

Avantajları:

• Birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılabilir.

Dezavantajları:

• Çok fazla veri noktası varsa dağınık hale gelebilir.

Her grafik türü için gösterilmesi önerilen veri sayısı, iletmek istediğiniz belirli bağlama ve mesaja bağlı olarak değişkenlik gösterir. Ancak, her bir grafik türü için tipik olarak ne kadar verinin uygun olduğuna ilişkin bazı genel yönergeler aşağıda verilmiştir:

Çubuk grafikler: Çubuk grafikler, herhangi bir sayıda veri noktasını görüntülemek için kullanılabilir, ancak genellikle 5–15 aralığındaki veri noktasının görüntülenmesi önerilir.

Çizgi grafikler: Çizgi grafikler genellikle zaman içindeki eğilimleri göstermek için kullanılır ve büyük miktarda veriyi görüntülemek için etkili olabilir. Bununla birlikte, okumayı zorlaştırabileceğinden, grafiği çok fazla veri noktasıyla doldurmaktan kaçınmak önemlidir. Genel bir kural olarak, veri noktalarının sayısını 20–25 veya daha azıyla sınırlandırmak en iyisidir.

Dağılım grafikleri: Dağılım grafikleri, herhangi bir sayıda veri noktasını görüntülemek için kullanılabilir, ancak genellikle 50–100 aralığındaki veri noktasının görüntülenmesi önerilir.

Isı haritaları: Isı haritaları büyük miktarda veriyi görüntülemek için kullanılabilir, ancak çok fazla veri noktası varsa okunması zorlaşabilir. Genel bir kural olarak, veri noktalarının sayısını 1.000 veya daha azıyla sınırlamak en iyisidir.

Kabarcık çizelgeleri: Kabarcık çizelgeleri, herhangi bir sayıda veri noktasını görüntülemek için kullanılabilir, ancak genellikle makul sayıda veri noktasını (örn. 50–100) görüntülemek için en etkilidir.

Pasta grafikler: Pasta grafikler genellikle az sayıda veri noktasını (ör. 3–5) görüntülemek için kullanılır ve büyük miktarda veriyi görüntülemek için pek uygun değildir.

Grafikleri kullanırken dikkate alınması gerekenler:

Verilerinizi tanıyın: Bir grafik türü seçmeden önce verilerinizi anlamak önemlidir. Sahip olduğunuz veri türünü, veri noktalarının sayısını ve veri noktaları arasındaki ilişkileri göz önünde bulundurmalısınız.

Sadeliği tercih edin: Grafiklerinizi çok fazla bilgi ile karıştırmaktan kaçının. Bu, okumayı ve yorumlamayı zorlaştırabilir.

Doğru grafiği seçin: Verilerinizi en iyi temsil eden grafik türünü seçin. Bu, bilgilerin açık ve doğru bir şekilde sunulmasını sağlayacaktır.

Renkleri etkili bir şekilde kullanın: Renkler, belirli bilgileri vurgulamak ve tabloyu görsel olarak daha çekici hale getirmek için kullanılabilir. Ancak çok fazla renk dikkati dağıtabilir.

Görselleştirme ne zaman kullanılır?

Veri görselleştirme, karmaşık bilgileri anlaşılması kolay bir şekilde sunmak için güçlü bir araç olabilir. Görselleştirmeyi kullanmanın en iyi olabileceği bazı durumlar şunlardır:

Kalıpları veya eğilimleri göstermeniz gerektiğinde: Görselleştirme, verilerde bir tablo veya metin biçiminde hemen görünmeyebilecek kalıpları veya eğilimleri tanımlamanıza yardımcı olabilir.

Verileri karşılaştırmanız gerektiğinde: Görselleştirme, verileri karşılaştırmayı ve farklı veri kümeleri arasındaki farkları görmeyi kolaylaştırabilir.

Karmaşık bilgileri iletmeniz gerektiğinde: Görselleştirme, karmaşık bilgilerin anlaşılması kolay bir şekilde iletilmesine yardımcı olabilir. Bu, bilgilerin farklı uzmanlık seviyelerine sahip geniş bir kitle tarafından anlaşılması gerektiği durumlarda özellikle yararlıdır.

Grafikleri kullanmaktan ne zaman kaçınmalısınız?

Grafikler, veri görselleştirme için güçlü bir araç olabilse de, bunları kullanmaktan kaçınmanın tercih edilebileceği bazı durumlar vardır.

Örneğin:
Veriler çok seyrek olduğunda: Anlamlı bir görselleştirme oluşturmak için yeterli veri yoksa, verileri başka bir biçimde sunmak en iyisi olabilir.

Veriler çok karmaşık olduğunda: Veriler çok karmaşıksa, verileri doğru şekilde temsil eden bir görselleştirme oluşturmak zor olabilir.

Veriler alakalı olmadığında: Veriler, anlatmaya çalıştığınız bağlamla ilgili değilse, onu görselleştirmenin dışında bırakmak en iyisi olabilir.

Çekici görselleştirmeler oluşturma

Şekillendirme, veri görselleştirmenin önemli bir yönüdür çünkü grafikleri daha ilgi çekici ve anlaşılması kolay hale getirmeye yardımcı olabilir.

Grafiklerinizi şekillendirmek için bazı ipuçları:
Yazı tipi seçimi: Grafiğiniz için bir yazı tipi seçerken, okunabilirliği ve estetik çekiciliği dikkate almak önemlidir. Genellikle Arial veya Helvetica gibi basit, okunması kolay bir yazı tipi kullanılması önerilir. Okunması zor olabileceğinden ve dikkati verilerden uzaklaştırabileceğinden süslü veya dekoratif yazı tipleri kullanmaktan kaçının.

Yazı tipi boyutu: Yazı tipi boyutu kolayca okunabilecek kadar büyük olmalı, ancak çok fazla yer kaplayacak veya karmaşık görünecek kadar büyük olmamalıdır. İyi bir kural, en az 10–12 puntoluk bir yazı tipi boyutu kullanmaktır, ancak grafiğin boyutuna ve metin miktarına bağlı olarak değişebilir.

Kılavuz çizgiler: Kılavuz çizgiler, görüntüleyenlerin grafiği okumasına ve verileri anlamasına yardımcı olmak için kullanılabilir. Grafiği bölümlere ayırmak için kullanılabilirler ve belirli veri noktalarını vurgulamak için kullanılabilirler. Bununla birlikte, kılavuz çizgilerini idareli kullanmak önemlidir, çünkü çok fazla olması grafiği karmaşık ve okunması zor gösterebilir.

Etiketler: Etiketler, veri noktalarını tanımlamak ve grafiğin okunmasını kolaylaştırmak için kullanılabilir. Grafiği etiketlerken, okunması kolay, net, özlü etiketler kullanın. Kafa karıştırıcı olabileceğinden kısaltmalar veya akronimler kullanmaktan kaçının.

Ve tabii ki renkler…

Zıt renkler kullanın: Farklı veri noktaları arasında ayrım yapmayı kolaylaştırmak için birbiriyle zıt renkler kullanın. Örneğin, açık bir arka plan üzerindeki çubuklar için koyu renkleri veya koyu bir arka plan üzerindeki çubuklar için açık renkleri kullanın.

Renk körlüğünü göz önünde bulundurun: Erkeklerin yaklaşık %8'i ve kadınların %0,5'i renk körüdür, bu nedenle renk körlüğü olan kişilerin ayırt edebileceği renkleri seçmek önemlidir. Farklı renk körlüğü türlerini simüle etmek ve grafiğinizin erişilebilirliğini test etmek için çevrimiçi araçları kullanabilirsiniz.

Sınırlı bir renk paleti kullanın: Çok fazla renk kullanmak, bir tabloyu bunaltıcı ve kafa karıştırıcı hale getirebilir. Bunun yerine, sınırlı sayıda renk kullanın ve bunları grafik boyunca tutarlı bir şekilde uygulayın. İyi bir kural, bir çizelgede altıdan fazla renk kullanmamaktır.

Verilerle eşleşen renkleri seçin: Renkleri seçerken görselleştirilen verilerin doğasını göz önünde bulundurun. Örneğin, pozitif değerleri temsil etmek için sıcak renkleri (kırmızı, turuncu ve sarı gibi) ve negatif değerleri temsil etmek için soğuk renkleri (mavi ve yeşil gibi) kullanın.

Parlak veya gösterişli renkler kullanmaktan kaçının: Parlak, gösterişli renkler dikkati dağıtabilir ve sunulan verilerden uzaklaştırabilir. Bunun yerine, gözleri yormayan ve tablonun tasarımını tamamlayan sessiz renkler kullanın.

Renk ölçeği kullanın: Verileriniz düşükten yükseğe doğru değişiyorsa, değer aralığını göstermek için bir renk ölçeği kullanabilirsiniz. Örneğin, düşük değerleri temsil etmek için mavi, orta değerleri temsil etmek için yeşil ve yüksek değerleri temsil etmek için kırmızı renk gradyanını kullanabilirsiniz.

Dikkate alınması gereken diğer önemli kavramlar

Veri doğruluğu: Sunulan verilerin doğru, güvenilir ve güncel olmasını sağlamak önemlidir. Verilerdeki herhangi bir hata veya yanlışlık, grafiğin güvenilirliğini baltalayabilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir.

Grafik başlığı: Grafik başlığı, sunulan verileri açık ve doğru bir şekilde tanımlamalıdır. Grafiğin ana mesajını iletmek için açık ve özlü bir dil kullanın.

Bağlam: İlgili arka plan bilgilerini dahil ederek veya zaman içindeki eğilimleri vurgulayarak sunulan veriler için bağlam sağlayın. Bu, görüntüleyenlerin verileri ve önemini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.

Kitle: Grafik için hedeflenen kitleyi göz önünde bulundurun ve stili ve içeriği buna göre ayarlayın. Örneğin, teknik bir hedef kitleye yönelik bir çizelge, genel bir izleyici kitlesine yönelik bir grafiğe göre daha ayrıntılı bilgi ve terminoloji gerektirebilir.

Etkileşim: Grafik çevrimiçi olarak sunuluyorsa, görüntüleyenlerin verileri daha ayrıntılı bir şekilde keşfetmesini sağlamak için fareyle üzerine gelinen araç ipuçları veya filtreler gibi etkileşimli özellikler eklemeyi düşünün.

Görselleştirme araçları

Temel çizelgeler ve grafikler oluşturmaya yönelik basit araçlardan, gelişmiş özelleştirme ve etkileşim sunan daha karmaşık programlara kadar pek çok veri görselleştirme programı mevcuttur.

İşte en popüler veri görselleştirme programlarından bazıları:

• Tableau: Tableau, kullanıcıların etkileşimli panolar, haritalar ve grafikler oluşturmasına olanak tanıyan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve çok çeşitli özelleştirme seçenekleri sunar.

• Microsoft Power BI: Power BI, etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmak için veri görselleştirme araçları içeren bir iş zekası platformudur. Excel ve SQL Server gibi diğer Microsoft araçlarıyla bütünleşir.

• Google Data Studio: Google Data Studio, kullanıcıların Google Analytics ve Google E-Tablolar gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri kullanarak etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmasına olanak tanıyan ücretsiz bir veri görselleştirme aracıdır.

• QlikView: QlikView, kullanıcıların etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmasına olanak tanıyan bir veri keşif ve görselleştirme platformudur. Büyük veri kümelerini işleyebilen güçlü bir veri motoruna sahiptir.
• D3.js: D3.js, web tarayıcılarında dinamik, etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir JavaScript kitaplığıdır. Son derece özelleştirilebilir ve çok çeşitli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılabilir.
• R: R, veri görselleştirme yetenekleri içeren istatistiksel bir programlama dilidir. Temel grafiklerden karmaşık etkileşimli görselleştirmelere kadar farklı görselleştirme türleri oluşturmak için çok çeşitli paketlere ve kitaplıklara sahiptir.
• Python: Python, veri analizi için popüler bir programlama dilidir ve veri görselleştirme için Matplotlib ve Seaborn gibi birçok kitaplık içerir. Temel grafiklerden gelişmiş etkileşimli görselleştirmelere kadar çok çeşitli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılabilir.

Farklı çalışma alanları için popüler görseller

Sunulan verilerin türüne ve iletilmesi gereken mesaja bağlı olarak, farklı çalışma alanlarında yaygın olarak farklı türde grafikler kullanılır. Aşağıda, farklı alanlarda yaygın olarak kullanılan bazı grafik örnekleri verilmiştir:

İşletme ve finans: İşletme ve finans alanında yaygın olarak kullanılan grafikler, zaman içindeki eğilimleri izlemek için çizgi grafikleri, değerleri karşılaştırmak için çubuk grafikleri ve orantıları veya yüzdeleri göstermek için pasta grafikleri içerir.

Pazarlama ve reklamcılık: Pazarlama ve reklamcılıkta, dağılım grafikleri, ısı haritaları ve coğrafi haritalar gibi grafikler genellikle müşteri davranışını ve demografisini analiz etmek için kullanılır.

Sosyal bilimler: Sosyal bilimlerde, dağılım grafikleri, histogramlar ve kutu grafikleri, veriler içindeki ilişkileri ve dağılımları görselleştirmek için yaygın olarak kullanılır.

Sağlık: Sağlık hizmetlerinde, hasta verilerini ve zaman içindeki eğilimleri izlemek için çizgi grafikler ve yığılmış çubuk grafikler gibi grafikler kullanılırken, alan grafikleri ve yığınlanmış alan grafikleri birden fazla veri serisini karşılaştırmak için kullanılabilir.

Mühendislik ve bilimler: Mühendislik ve bilimlerde, dağılım grafikleri, çizgi grafikleri ve ısı haritaları gibi çizelgeler genellikle verileri analiz etmek ve eğilimleri ve kalıpları belirlemek için kullanılır.

BONUS

PASTA GRAFİKLERLE İLGİLİ ELEŞTİRİLER

Pasta grafikler yıllardır popülerliğini koruyan ve günümüzde hala yaygın olarak kullanılmakta olan bir görselleştirme yöntemidir. Bununla birlikte, bir veri görselleştirme aracı olarak pasta grafiklere yönelik bazı eleştiriler vardır.

İşte bazı uzmanların pasta grafiklerden kaçınmayı önermesinin birkaç nedeni:

Değerleri karşılaştırma zorluğu: Özellikle benzer değerlere sahip birden çok dilim olduğunda, değerleri veya yüzdeleri karşılaştırmaya çalışırken pasta grafikleri okumak zor olabilir. Çubuğun uzunluğunun doğrudan görüntülenen değere karşılık geldiği bir çubuk grafik kullanarak değerleri karşılaştırmak genellikle daha kolaydır.

Etiketler için sınırlı alan: Etiketler genellikle dilimlerin içine veya dışına yerleştirildiğinden, pasta grafikler etiketlerle dolup taşabilir. Bu, özellikle çok sayıda dilim veya küçük etiketli küçük dilimler varsa etiketlerin okunmasını zorlaştırabilir.

Zaman içindeki eğilimleri gösterememe: Pasta grafikler, birçok veri görselleştirmesi için yaygın bir kullanım durumu olan, zaman içindeki eğilimleri göstermeye pek uygun değildir. Çizgi grafikler veya alan grafikler gibi diğer grafik türleri, zaman içindeki eğilimleri görüntülemek için daha uygundur.

Bu eleştirilere rağmen, pasta grafikler, basit orantıları veya yüzdeleri gösterirken olduğu gibi bazı durumlarda verileri görüntülemek için hala yararlı olabilir. Ancak, uygun grafik türüne karar vermeden önce iletmek istediğiniz belirli bağlamı ve mesajı göz önünde bulundurmanız önemlidir. Genel olarak, farklı grafik türlerini denemek ve belirli verileriniz ve hedef kitleniz için neyin en iyi olduğunu görmek iyi bir fikirdir.