örsel Kullanım Rehberi
Önceki yazımızda veri ile hikaye anlatmanın önemi anlatırken ‘ilgi çekici hikayeler oluşturmak için görsel kullanma sanatı’ şeklinde bir tanımlama yapmıştık. Peki sanat öğrenilen bir olgu mudur yoksa doğuştan gelen bir şey midir ? Maalesef yazımızda bu soruya cevap aramayacağız ancak, genel kabul görmüş olan düşünce şudur ki; yetenek önemlidir ancak çalışıp bu yeteneği geliştirmek daha da önemlidir. Kurallar, teknikler, yöntemler öğrenilir ve çok çalışma ile dikkate değer bir şekilde geliştirilebilir, bunun yanında bu sanatı sergilerken doğuştan gelen yetenekte var ise, sonuçta ortaya harika işler çıkabilir. Dolayısıyla ikisini birbirinden ayıramayız.
Veri ile hikaye anlatırken de belli başlı kurallar vardır ancak bunları nasıl geliştireceğiniz ya da kendinizden neler katacağınız tamamen size ve hayal dünyanıza kalmıştır. Bu yazımızda temel grafik tiplerini ve bu grafiklerin ne amaçla kullanıldığına değineceğiz.
Tableau’da belli başlı grafikleri kolaylıkla oluşturabilir ve Show Me seçeneği ile bu grafikler arasında uyumluysa yine kolaylıkla değişiklikler yapabilirsiniz. Show Me ekranı, analiz için seçmiş olduğunuz verileri temel alarak, size farklı görselleştirme alternatifleri sunar.
Show Me penceresini açtığınızda, aktif olan tüm görsel tiplerini kullanabilir, üzerine geldiğinizde ise ilgili görseli oluşturmak için azami gereksinimleri gösteren bir açıklama görürsünüz. Peki bu grafikler temelde hangi amaçlar için kullanılır, sırayla inceleyelim.
1- Pie Chart
Pie Chart yani pasta grafikler, bütünün farklı parçaları arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Pasta, bütünün tamamını tanımlarken, dilimleri ise kategorileri göstermek için kullanılır. Özellikle az sayıda kategoriye bölünmüş veriler için kullanılması önerilmektedir. (2–5 kategori arası idealdir.)
Sample-Superstore verisine bağlandığınızda sırasıyla şu adımları izleyerek kolaylıkla bir Pie Chart oluşturabilirsiniz.
Ctrl ya da Command tuşuna basılı tutarak Segment ve Profit verilerini seçip, bu veriler seçili iken Show Me ekranından Pie Chart’ı seçiyoruz ve bu kadar kolay bir şekilde grafiğimizi oluşturmuş oluyoruz.
Çubuk grafikler en çok karşılaştığımız grafik tipi olarak gösterilebilir. Çubuk Grafiklerin ilk örneklerine 14. yüzyılda matematikçi Nicole Oresme’nin kitaplarında rastlanmaktadır. İlgili ögeleri, büyüklüklerine göre sınıflandırmak ya da bu verileri karşılaştırmak için kullanılır.
Çubuk grafikler yatay (y-ekseni) ya da dikey (x-ekseni) olarak oluşturulabilir. Her çubuğun içinde farklı detaylar göstermek istersek bu durumda Stacked Bar Chart yani Yığın Çubuk Grafik olarakta kullanılabilir.
Çubuk grafikler ayrıca ilgili verinin belirli zaman aralıklarındaki değişimini göstermek için de tercih edilebilir.
Tableau’da kolaylıkla bir çubuk grafik yapmak için, örnek veri setimiz Sample-Superstore üzerinden, Category verisini Columns’a, Sales verisini ise Rows’a sürükleyip bırakmanız yeterli olacaktır, Tableau otomatik olarak size dikey eksende bir çubuk grafik oluşturacaktır. Sub-Category verisini Marks > Details kısmına sürüklediğinizde ise, alt kategori detayına indiğimiz için her bir çubuğun üzerinde size bir Yığın Çubuk Grafik oluşturacaktır.
3- Line Chart
Çizgi grafikler gerçekte bir çok noktasal verinin birleşmesiyle oluşur. Bu grafik türü, sıralı değerleri bir araya getirerek trendleri belirlemenize yardımcı olur. Genelde yatay eksen bir zaman verisinden, dikey eksen ise incelenen veriden oluşur. Farklı trendleri takip etmek için birden fazla çizgi kullanılabilir. Genelde tek bir çizgiden oluşan grafik kullanılıyorsa yükseliş ve düşüş trendlerini izlemek amaçlanırken, birden fazla çizgiden oluşan grafiklerde ise trend değişimini karşılaştırmalı olarak inceleyebilirsiniz.
Tableau’da line chart oluşturmaki için yapmanız gereken şey çok basittir. Örnek Sample-Superstore verimiz üzerinde, Order Date verisini sürükleyip daha önceki yazımızda işlediğimiz şekilde Discrete olacak şekilde Columns’a bırakıyoruz. Profit verisini ise Rows kısmına bıraktığımızda Tableau bize ay bazında karlılık trendini gösteren bir çizgi grafik çizecektir.
4- Tree maps
Ağaç haritaları ya da ağaç eşleme olarak adlandırabileceğimiz Tree Maps, her biri ayrı kategoriyi temsil eden, hiyerarşik olarak sıralanan ve boyutları temsil ettiği değişkenin büyüklüğü ile orantılı olan dikdörtgenlerden oluşur. Parçalar ile bütün arasındaki ilişkiyi temsil eder.
Tree Maps ile farklı kategorilerin alt kategorilerinide detayda kullanarak daha derin görsel analizler ortaya çıkarabilirsiniz. Bu tür çalışmaları ağaç içerisinde ağaç olarak tanımlayabiliriz. Çok fazla kategori durumunda ya da aynı değerleri içeren kategorilerin fazla olması durumunda zayıf bir görsel sunuyor olsa da, hiyerarşik verileri hikayeleştirmeniz için çok iyi bir yöntem olduğunu söyleyebiliriz.
Tableau’da örnek sample-superstore veri setimiz üzerinden, yine Ctrl ya da Command tuşuna basılı tutarak Region ve Sales verilerimizi seçiyoruz, Show Me ekranından Tree Maps seçeneğine tıkladığımızda karşımıza satış yoğunluğuna göre koyudan açığa doğru renklendirilmiş bir Tree Maps çıkıyor. Daha detaylı bir analiz yapmak isterseniz Segment verisini Marks > Details kısmına ve State verisini aynı zamanda Marks > Color kısmına sürüklerseniz, eyalet özelinde 3 farklı segmentin satış tutarı analizini görebilirsiniz.
5- Histogram
Histogram, veri dağılımlarını görselleştirebileceğiniz bir çubuk grafik çeşididir. İstatistiksel olarak, gruplar halinde bulunan verilerin nasıl bir dağılım yaptığını, yoğunluğun hangi aralıklarda toplandığını gözlemleyebilirsiniz. Her bir veri grubunu temsil eden çubuklara ‘bin’ adı verilir.
Histogramın yapısına göre ne tür bir dağılım olduğu anlaşılabilir. Veriler bir kenarda yoğunlaşıyorsa buna ‘skew’ yani çarpık adı verilir. Yoğunluk iki bölgede tepe yaptı ise bunlar Bimodal Dağılım olarak adlandırılır.
Veri setinin aritmetik ortalaması, mod ve medyan verileri birbirine eşitse bu durumda tam orta noktada tepe yapmış sağ ve sol kısımların birbirine eşit olduğu bir histogram karşımıza çıkar ve bu tür dağılımlar Normal Dağılım ya da Gauss Dağılımı olarak bilinir. Doğada en çok karşımıza çıkan dağılım çeşidi Normal Dağılımdır ve istatistiksel çalışmalar için çok önemli bir yere sahiptir.
Peki Tableau’da histogram nasıl oluştururuz? Quantity verisine tıklayıp Show Me ekranından Histogram grafik tipini seçtiğimizde satış miktarlarının hangi adetlere göre yoğunlaştığını gösteren bir Histogram elde edebilirsiniz. Columns kısmında Quantity(bin) şeklinde gözükecek olan kısmı Continues yerine Discrete yaptığınızda ise, aralık yerine adet sayılarını çubuklarla ifade eden bir grafik elde edebilirsiniz. Ek olarak, Segment verisini Marks > Colors kısmına sürüklediğinizde segment detayınıda görebileceğiniz bir stacked bar chart görünümü elde edebilirsiniz.
6- Bullet Graph
Bullet Graph, bir çubuk grafik çeşididir. İlave olarak üzerinde bir eşik çizgisi vardır ve bu sayede ilgili kategorilerin ulaşması gereken hedefi ya da referans noktasına olan mesafesini gösterebilir. Zaman verileri ile birlikte kullanılabilir bu sayede aynı anda hem geçmiş verinin ulaştığı noktayı, hem güncel verinin anlık durumunu ayrıca iki verininde hedefe olan uzaklığını görselleştirebilirsiniz. Ya da daha önce yapılmış tahmin ile verinin güncel halini kullanarak bir karşılaştırma yapabilirsiniz. Bu yüzden kompakt dashboardlarda iyi bir hikaye anlatımı sunmak için kullanılabilir.
Tableau’da Bullet Graph oluşturmak için sırasıyla aşağıda ki adımları takip etmeniz yeterli olacaktır.
2020 ve 2021 satışlarını ayrı ayrı kullanarak bir Bullet Chart oluşturmak istiyoruz;
Öncelikle 2020 Sales ve 2021 Sales ismini verdiğimiz iki adet Calculated Field oluşturacağız. Analysis > Create Calculated Field seçeneğini izleyerek hesaplanmış alanlarımızı oluşturuyoruz.
Oluşturduğumuz bu alanları Columns kısmına yan yana gelecek şekilde sürükleyip bırakıyoruz.
Sub-Category verisini Rows kısmına bırakıyoruz.
Son olarak ise Show Me ekranında Bullet Graph seçtiğimizde görselleştirmemiz tamamlanmış oluyor.
7- Box & Whisker Plot
Box plot yani kutu grafik olarak belirtebileceğimiz grafik çeşidi, istatistiksel olarak, veri kümeleri arasındaki benzerlikleri ya da farklılıkları incelemek için kullanılır. Verilerin dağılımlarını görselleştirmemizi ve varsa outlier yani aykırı değerleri kolay bir şekilde tespit etmemizi sağlar.
Temelde Box Plot verimizi Outlier, Medyan, Mode ve Percentile değerlerine göre sınıflandırır ve bize bir özet bilgi sunar. Birinci çeyrekten, üçüncü çeyreğe kadar bir kutu çizer ve medyan kutunun içine çizilerek belirtilir. Bu durumda kutu verinin denk geldiği %50'lik kısmı göstermiş olur. Bıyıklar yani Whiskers ise bu çeyreklerden başlayarak oluşturulan çizgileri ifade etmektedir. Bıyıkların uzunlukları 1.5 IQR uzunluğundadır. IQR (Interquartile Range ) basitçe çeyrekler arası uzaklığı ifade etmektedir.
Daha iyi anlamak için, sample-superstore verimiz ile bir boxplot örneği oluşturup incelemesini yapalım. Öncelikle Segment ve Region verimizi Columns’a, Discount verimizi ise Rows’a sürükleyip bırakıyoruz. Sonra Show Me ekranından Box Plot seçeneğine tıklayarak grafiğimizi oluşturuyoruz.
Ancak veri setimizdeki noktalar az olduğu için anlamlı bir box-plot oluşmadı dolayısıyla ek olarak, Marks > Details kısmında bulunan Region verisini tekrar Columns kısmına alıyoruz.
Tüm veri noktalarımızı görüntülemek için verimizi Disaggregate yani toplanmamış hale almamız gerekiyor. (Aggregation konusuna ileriki yazılarımızda detaylı olarak değineceğiz) Analysis > Aggregate Measures kısmında bulunan tik işaretini kaldırıyoruz. Böylelikle tüm veri noktalarımızı ekranda görmüş olacağız.
Daha iyi bir görsel elde etmek için önce Swap butonunu kullanarak grafiğimizi yatay hale getiriyoruz. Gri renkte gösterilen ‘box’ yani kutu kısmına sağ tıklayarak (Mac bilgisayarlarda control tuşu ile tıklayarak) Filling seçeneğinden farklı bir renk seçiyoruz.
Sonuç olarak, ürün segmentlerinin bölgesel olarak kırılımlarını gösteren ve her bir bölgede yaptığımız indirim oranlarının dağılımlarını ve aykırı değerlerini gösteren bir görselleştirme elde etmiş olduk.
Veri ile hikaye oluşturmanın önemine değindiğimiz yazı serimizin devamında Tableau ile kolaylıkla yapabileceğiniz belli başlı grafik tiplerine değinmeye çalıştık. Bu grafikleri kullanırken rahatlıkla anlayacağınız üzere, normalde sayısal veriye crosstab halinde baktığınızda net olarak çıkarım yapamayacağınız detayları, görselleştirdiğinizde kolaylıkla görüntüleyebilirsiniz. Bir sonraki yazımızda farklı grafik çeşitlerinin ne amaçla kullanıldığına değinerek bu grafikleri Tableau üzerinde oluşturmanın yöntemlerini anlatmaya devam edeceğiz.
Bu platformda Tableau hakkında Türkçe bir kaynak oluşturmaya çalışacağız, diğer makale ve içeriklerimiz için takipte kalabilirsiniz. Tableau hakkında yayınladığımız çok sayıda video, makale ve diğer içeriklerimize ise Yeni Nesil İş Zekası web sitemizden erişebilirsiniz.
Comments