Veri Görselleştirme

Merhaba sevgili biyoinformatiktr okurları,

Ben Osman Türkyılmaz. Moleküler Biyoloji ve Genetik bölümü mezunuyum. Aynı zamanda Ahmet Raşit Hoca’nın bu yaz düzenlediği biyoinformatik yaz stajı gurubunun bir üyesiyim. Biyoinformatiğe uzun süredir ilgi duyuyordum. Bu yaz stajı sayesinde de bu alanda bir çok deneyim sahibi oldum. Bundan sonra burada sizlerle bir şeyler paylaşmaya çalışacağım. Bunun yanı sıra bir de kendi blog adresim var. Orada da özellikle bu işe yeni başlayanlar ya da nereden başlayacağını bilmeyenler için bilgiler paylaşıyorum. Şuan için özellikle Python (programlama dili) ağırlıklı olan blog sayfama buradan ulaşabilirsiniz.

Verilerin birbirleri ile olan ilişkilerini anlamak yaptığımız işlerin belki de en önemli kısmıdır. Peki, beyin basit olan ilişkileri anlamakta usta olduğu kadar karmaşık olan ilişkileri anlamakta da usta mıdır? 1000’lerce anlamsız sayı hakkında bir bakışta fikir sahibi olmak mümkün müdür? İnsan beyni aslında ham verileri kısa bir süre içerisinde, tek bir bakışta anlama yeteneğine sahip değildir. Fakat bu verilerle insan beyni arasında bir köprü kurarak bu verileri insanlar tarafından anlaşılır hale getirebiliriz. Beyin ve veriler arasında kurulan bu köprüye veri görselleştirme diyoruz.

Eğer çok sayıda veriniz varsa eninde sonunda bir görselleştirme sistemine ihtiyacınız olacaktır. Görselleştirme finans, satış, sağlık, spor, genetik gibi birçok alandaki verilerinize uygulayabileceğiniz bir yöntemdir. Örneğin bir şirket yöneticisine hazırlamanız gereken bir raporda ona karmaşık ve anlaşılması güç birçok sayı göstermek yerine ona durumu gösteren bir görsel göstermek hem anlatmak istediklerinizi daha kolay anlatmanızı sağlayacaktır hem de karşı tarafı daha çok etkileyecektir. Ya da bir turnuva sonuçlarını incelemek için tek tek takım yada oyuncu ismi aramak yerine bir görsel üzerinde incelemek eminim daha kolay olacaktır.

Resmin etkileşimli halini görmek için tıklayınız.

Veri görselleştirmeyi, kabaca elde olan karmaşık bilgileri, bir bakışta anlaşılabilecek şekilde görsel unsurlar kullanarak sunmak diye tanımlayabiliriz. Veri görselleştirme teknikleri istatistik, bilgisayar grafikleri, görüntü işleme, bilgisayar görüşü (computer vision), kullanıcı arayüzü tasarımı gibi birçok bilim dalının birleşiminden oluşur.

Veri görselleştirme teknikleri sayesinde veri hakkında genel bir kanıya varılabilir ve analiz esnasında önemli olabilecek gizli kalmış küçük örüntülerin keşfedilmesi mümkün olabilir. Örnek vermek gerekirse, veri görselleştirilmesi sayesinde değişkenlerin dağılımları, değişken grupları arasındaki kümelenmeler, korelasyonlar gibi ilişkiler gözler önüne serilebilir. Veri görselleştirilmesi daha çok var olan bilginin görselleştirilmesi için kullanılırken, görsel bilgi keşfi insanın görsel algılama sistemini mantıksal problemlerin çözümü için kullanmaktadır.

Sözün özü: 
Bir resim 1000 kelimeye bedeldir.

Meraklısına: 
TÜİK’den veri edinerek onları Excel’de farklı şekillerde görselleştirmeye çalışınız.