Veri Bilimi alanına yönelmek isteyenler için hazırladığımız bu ana başlık altında veri bilimi alanına başlamak için gerekli bilinmesi gerekenler ve yeni veri bilimci arkadaşların tecrübelerini paylaşıyor olacağız.
Veri Tabanı
Oracle
SQL Server
Yapay Zeka
Derin Öğrenme
Makine Öğrenmesi
Bu kategori altında çeşitli makine öğrenmesi içeriklerini bulabilirsiniz.
Organizasyonlar
MindFusion Days
Anketler
Veri Bilimi Anketi Sonuçları 2020
COVID-19’un İstihdam Üzerindeki Etkileri Araştırması
Yazılarımız
DATAVISIONTECH
Login
Register
Anasayfa
Biz Kimiz?
Üyeler
İletişim
Yasal Bilgilendirme
Üyelik Sözleşmesi
KVKK Aydınlatma Metni
Hizmetlerimiz
İçerik Kategorileri
Sesli İçerikler
Ar-GE
Büyük Veri
Apache Nifi
Docker
Hive
Impala
Kubernetes
Openshift
Data Vision
Veri Bilimi ve Yapay Zeka alanında haftayı yakın markaja alın!
İş Zekası
Makine Öğrenmesi
Matematik
Doğrusal Cebir
Olasılık
Optimizasyon
Temel İstatistik
Programlama Dilleri
Haskell
Julia Eğitimleri
Python Eğitimleri
Python programlama dili için eğitici makaleler ve videolar.
R Eğitimleri
Sizden Gelen Sorular
Teknoloji
Veri Bilimi
Yeni Veri Bilimcilere
Veri Bilimi alanına yönelmek isteyenler için hazırladığımız bu ana başlık altında veri bilimi alanına başlamak için gerekli bilinmesi gerekenler ve yeni veri bilimci arkadaşların tecrübelerini paylaşıyor olacağız.
Veri Tabanı
Oracle
SQL Server
Yapay Zeka
Derin Öğrenme
Makine Öğrenmesi
Bu kategori altında çeşitli makine öğrenmesi içeriklerini bulabilirsiniz.
Organizasyonlar
MindFusion Days
Anketler
Veri Bilimi Anketi Sonuçları 2020
COVID-19’un İstihdam Üzerindeki Etkileri Araştırması
Yazılarımız
DATAVISIONTECH
Search everything...
Power BI – Bölüm 9 – Haritalar
Kerem Kargın
Posted on 26 Mayıs 2020 28 Haziran 2020
1
Herkese merhaba!
Bir önceki bölümde, Pasta Grafiği, Halka Grafiği ve Ağaç Haritası ile ilgili görselleştirme teknikleri üzerinde örnekler üzerinden incelemeler ve yorumlamalar yaptık. Bu Pasta, Halka ve Ağaç Haritası Grafiklerinin nasıl oluşturulacağını, kırılım alanlarına nasıl değer ekleyebileceğimizi ve mantık olarak toplam içerisinden yüzdesel paylara bölerek bizlere bir görsel sonuç çıkardığını anlamış olduk.
Bir önceki bölümü okumak için buraya tıklayınız.
Bu yazımızda Power BI üzerinden Harita oluşturmaya değineceğiz. Harita üzerinde veri görselleştirme yapmak bizler için çok faydalı sonuçlar çıkarmamıza yardımcı olacaktır. Fakat bu noktada veri yapısı hakkında dikkat etmemiz gereken bir nokta bulunuyor. Anlaşılacağı üzere harita görselleştirmesi yapacağız ve bu yüzden ilgileneceğimiz veri seti içerisinde bir ülke alanı olabilir, şehir, eyalet, ilçe gibi bir alan bulunması gerekmektedir. Ayrıca bu alan içerisinde bulunan örneğin şehir verileri, yapısal olarak doğru bir formatta yazılmış olmalıdır. Buna dikkat etmemiz gerekiyor. Böyle olması gerekiyor çünkü biz veriyi yükleyeceğiz ve veri doğru olmalı ki harita görseli üzerinde doğru yeri yakalayarak Power BI bize bunu gösterebilsin.
Öncelikle bu görselleştirme tekniğinde kullanacağımız veriyi içeri almamız gerekiyor.
Bu yazıda kullanacağımız veri seti : Çalışma Dosyası.xlsx
Veriyi seçtikten sonra aşağıda da gösterildiği gibi biz Demo Data isimli çalışma dosyasının içerisinden Budgets sekmesini işaretleyerek sadece onu içeriye alacağız. Seçtikten sonra direkt olarak yükle diyoruz.
City : Şehir
Sales Budgets : Satış Bütçeleri
Year : Yıl
Budgets
Görüldüğü üzere veri seti içerisinde şehirler var, bu şehirlere ait satış bütçeleri var ve bunların hangi yıla ait olduğu verileri elimizde bulunuyor. Veri setini yükledikten sonra görsel öğeler alanında harita adında bir görselleştirme aracımız bulunuyor. Ona tıklıyoruz ve rapor alanımıza ekliyoruz. Burada Harita görseline göre, konum alanına düzgünce yazılmış ülke, şehir, ilçe alanını ekleyebiliyoruz. Açıklama alanına hangi sayısal değeri görmek istediğimizi ekleyebiliyoruz. Enlem ve boylam alanlarına, eğer elimizde böyle bir bilgi varsa onları da ekleyebiliyoruz fakat eklememiz şart değil, eklemeden de grafiği, görselleştirmeyi oluşturabiliyoruz. Boyut alanı, yine kendimiz belirtebileceğimiz gibi boş bırakmamız halinde sayısal verilerin büyüklüğüne göre verilerin görselleştirmelerinin noktasal büyüklüğünü bize belirtme seçeneği sunuyor. Şimdi biz burada elimizdeki verilere göre;
Açıklama ve Konum alanlarına City değişkenini,
Boyut alanına Sales Budgets değişkenini,
yerleştiriyoruz. Karşımıza haritaya uzaktan baktığımız zaman şöyle bir görsel çıkmalı:
Harita
Burada ne yaptığımıza bir bakalım. Elimizde konum verileri var ve bu konum verilerine göre ilgili satış bütçelerini görselleştirdik ve ayrıca boyutlarını yine satış bütçesinin büyüklüğüne göre görselleştirmiş olduk. Bir de haritada yakınlaşarak bazı değerleri yakından inceleyelim.
Harita 2
Burada Yeni Zelanda’ ya yakınlaşırsanız eğer birçok verinin bu kısımda olduğunu görebilirsiniz. Satış bütçelerinin miktarlarına göre ve farklı şehir değişkenlerine göre veriler güzel ve anlaşılır bir biçimde görselleştirilmiş durumdadır. Ekstradan elimizdeki satış bütçelerinin yıl bilgisi de bizde bulunuyor. Bunu da görsele eklemek istiyorsak, harita üzerinde seçiliyken, Görsel Öğeler kısmının en altında yer alan araç ipuçları kısmına year değişkenini sürükleyip bırakırsak, herhangi bir şehrin üzerine geldiğimizde ilgili satış bütçesinin hangi yıla ait olduğu bilgisini de görebiliriz.
Toparlayacak olursak, bu yazımızda elimizde bulunan doğru bir şekilde şehir, ülke veya ilçe bilgilerinin yer aldığı bir veri seti üzerinden harita görselleştirmeyi yaptık. Bu görselleştirme üzerinden veri kırılımına göre sayısal ölçütlerin azlık veya çokluk durumuna göre boyutlarını ayarlayabildik. Bir sonraki yazımızda diğer görselleştirme araçlarına değiniyor olacağız. Görüşmek üzere! Kendinize iyi bakın ve sağlıcakla kalın!
Show Comments Hide Comments
One thought on	
Power BI – Bölüm 9 – Haritalar	
Halil	
30 Mayıs 2020 at 09:27	
Elinize sağlık faydalı bir yazı olmuş 😊
Cevaplamak için giriş yapın
Bir cevap yazın Cevabı iptal et
Yorum yapabilmek için giriş yapmalısınız.
Yazı dolaşımı
Veri Bilimi Anketi Sonuçları 2020
Power BI – Bölüm 10 – Kart ve Dilimleyici
Search everything...
Kategoriler
Kategoriler Kategori seçin Ar-GE (11) Büyük Veri (100) Apache Nifi (13) Docker (8) Hive (25) Impala (17) Kubernetes (12) Openshift (9) Data Vision (8) DATAVISIONTECH (10) Duyurular (1) İş Zekası (45) Makine Öğrenmesi (20) Matematik (25) Doğrusal Cebir (1) Olasılık (5) Optimizasyon (2) Temel İstatistik (11) Programlama Dilleri (73) Haskell (1) Julia Eğitimleri (9) Python Eğitimleri (29) R Eğitimleri (23) Sesli İçerikler (1) Sizden Gelen Sorular (15) Teknoloji (83) Veri Bilimi (289) Yeni Veri Bilimcilere (13) Veri Tabanı (79) Oracle (10) SQL Server (5) Yapay Zeka (83) Derin Öğrenme (20) Makine Öğrenmesi (56)