Öğrenmek isteyenler, uzmanlar, meraklılar ve sevenler için veri görselleştirme dünyası

date
Nov 12, 2021
slug
ogrenmek-isteyenler-uzmanlar-meraklilar-ve-sevenler-icin-veri-gorsellestirme-dunyasi
status
Published
tags
data
summary
Veri görselleştirmeye bir tanım bulmak ve onu tanımlamak aslında basittir: Bilgi iletişimini sağlamak için görsel ögeler barındıran verileri temsil eder. Ama bu basit tanımda bile asıl ve kritik olanı gözümüzden kaçırabiliyoruz: Bilgi iletişimine neden ihtiyacımız olsun ki?
type
Post
Photo by Isaac Smith on Unsplash
Photo by Isaac Smith on Unsplash
Veri görselleştirmeye bir tanım bulmak ve onu tanımlamak aslında basittir: Bilgi iletişimini sağlamak için görsel ögeler barındıran verileri temsil eder. Ama bu basit tanımda bile asıl ve kritik olanı gözümüzden kaçırabiliyoruz: Bilgi iletişimine neden ihtiyacımız olsun ki?
Tabii ki anlamak ve anlatmak için.

Verileri neden görselleştiriyoruz?

Detaylara dalmadan önce farklı endüstrilerin veya iş alanlarının (business, domain) veri görselleştirmeyi çeşitli amaçlarla kullanabileceklerini bilmemiz gerekiyor. Ve görselleştirme yapan tasarımcıların farklı amaçları olabileceğinin de. Örneğin bu amaçlar arasında yönetici kararına yol göstermek için veriden öngörüler çıkarmak ve bir arayüz hazırlamak (dashboard), hikaye anlatarak toplumsal bir konuya değinmek veya anlamlı bilgiyi göz ardı etmek pahasına da olsa sanat yapmak yer alabilir. Ama her ne amaçla yapılırsa yapılsın veri görselleştirmenin vardığı yol anlamaya ve anlatmaya çıkar.

Anlamak

Biraz klişe olacak ama "bir görsel bin kelimeden efdaldir" sözü herhangi bir içeriği tüketen biz insanlar için çok anlaşılır bir durum. Çünkü beynimiz bin kelimenin özeti olabilecek bir görseli bin kelimeye tercih edecek şekilde çalışır. İster internette karşınıza çıkan bir haberi okuyun, isterse önünüze gelen bir yönetici özeti raporunu. Anlatımı güçlü olan bir görsel, kelimelerden daha çok şey anlatabilme gücüne ve imkanına sahiptir.
Veri bilimcileri, üzerinde çalıştığı ham verinin ne olduğunu öğrenmek ve doğru soruları sorabilmek için zamanlarının belki de yüzde 80'ini veriyi temizlemeye ve anlamaya ayırır. Doğru cevaplara ulaşmak için de doğru soruları sormak gerekir. Tanımlayıcı (descriptive) ve tahmine dayalı (predictive) keşifsel veri analizi doğru sorular sormamızda bize yardımcı olur. Veri yapısı nasıl tasarlanmış? Aykırı değerler var mı? Olağandışı gruplar nasıl? Eğilimleri ve kümeleri belirleyebiliyor muyuz? Örüntüler tespit edilebiliyor mu? Veri tiplerini bozan ve temizlenmesi gereken girdiler var mı? Model çıktımız ne durumda? ... gibi sorular veri kaynağını anlamak için sorulur. Bunların cevaplarını bulmak için de veriler basit de olsa görselleştirilir. Anlamak için görselleştirilen veri, artık anlatmak için kullanılmaya hazırdır.

Anlatmak

Hangi iş alanında olursanız olun, hangi amaçla kullanırsanız kullanın, yapmak istediğiniz şey veriden keşfettiğiniz herhangi bir şeyi anlatmaksa, bunun adı bilgi iletişimidir. Bilgi iletişimi, anlamsız gibi görünen ve herkesin tek bakışta anlamlandıramadığı veri yığınlarını anlamlı birer bilgiye dönüştürerek muhatabına aktarmaktır. Bir hikaye üzerine kurguladığınız ve görselleştirdiğiniz veriyle belki bir içerik tüketicisini etkileyecek, belki yöneticinizin karar alma aşamalarına katkıda bulunacak, belki de ortak bir iş üzerinde çalıştığınız paydaşların daha verimli olmasını sağlayacaksınız. Bu, bir veri hikayesi anlatıcısı veya bir bilgi iletişimcisi olarak tamamen size kalmış. Ham veriyi yoğurarak ortaya çıkardığınız güçlü bir veri görselleştirme sizi iyi bir hikaye anlatıcısına dönüştürebilir. Çünkü veri görselleştirmede amacınız bir hikaye anlatmak olmalıdır. Hikayenin de aslı bilgi iletişimidir. Yığınlar içindeki ham verinin dilinden ancak siz anlayabilir ve muhataplarına ancak siz anlatabilirsiniz.

Veri görselleştirmenin 5 temel prensibi

Her disiplinde olduğu gibi veri görselleştirmede de kulağımızda küpe olması gereken bazı prensipler var. Bu prensipler kurgulamak istediğiniz hikayenin temel parçalarıdır aynı zamanda.

Hedef kitlenizi iyi belirleyin

Her şeyden önce görselleştirmenizin kim veya kimler tarafından tüketileceğini veya kullanılacağını iyi bilmeniz gerekir. Etkilemeyi hedeflediğniz kim? Bir yönetici mi, internet okuyucusu mu, basılı dergi abonesi mi veya birlikte çalıştığınız iş paydaşları mı? Belki iş paydaşlarınız hazırladığınız rapor arayüzünde saatlerini geçirebilir ama yöneticinizin o kadar vakti var mı? Belki ancak bir dakika bakabileceği rapor arayüzünde sizce neye odaklanmalısınız? Hedef kitlenizi iyi belirlemek görselleştirdiğiniz verideki hikayenin amacına ulaşıp ulaşmayacağının da kritik eşiğidir.

Doğru anlatın

Doğruyu anlatmak en büyük amacımız ama doğruyu da doğru anlatmak önceliklerimiz arasında olmalı. Veri konusu kadar manipülasyona açık başka bir konu var mıdır bilmiyorum ama emin olun her gün aslında yalan söyleyen yüzlerce veri görseliyle karşılaşmamız günümüz dijital çağında hiç olmadığı kadar kolaylaşmış durumda. Bilinçli manipülasyon için hazırlanmamış olsa bile görselleştirme kurallarının yanlış kullanımı anlatımın doğruluğuna zarar verebilir. Basit bir çubuk grafiğin sıfır noktasından değil de başka ölçeklerden başlatılması buna örnek olabilir. Aşağıda, soldaki grafikte sıfırdan başlamayan iki değer arasında büyük bir uçurum varmış gibi düşünebiliriz belki ama doğru olan sağdaki grafikte durum çok da vahim değil gibi duruyor.
notion image

Önemli olanı vurgulayın

Sizden önemli bir karar öncesi öngörü bekleyen yöneticinizin sizce görselleştirdiğiniz veriyle saatler geçirebilme gibi bir şansı olabilir mi? Veya anlatmak istediğiniz hikayeyi muhatabınızın bir çırpıda anlamasını istemez misiniz? Öyleyse önemli olanı vurgulayın. Dikkat dağıtıcı diğer bütün detayları göz önünden kaldırın ve ortalığı toparlayın.
notion image
Aylara göre devam eden bir karşılaştırmayı anlatmayı hedefleyen yukarıdaki grafikte görünürde problem yok gibi. Ama burada önemli olan ne? İlk anda neye odaklanmam lazım? Bana aslında ne anlatıyor? Bir karşılaştırma yapmam gerektiğini fısıldıyor sanki grafik bana ama tam duyamıyorum.
notion image
Aynı veriyi kullanarak hazırlanmış ve yine bana iki değerin karşılaştırmasını sunan bu grafik daha temiz ve anlaşılır değil mi? Önemli olanı vurgulamıyor mu? Kesinlikle evet. Doğru olan da bu.

Görsel ögeleri doğru kullanın

Anlatmayı istediğiniz hikaye için hangi grafiğin veya rengin daha uygun olduğunu bilmek ve görselinizi doğru kurgulamak hikayenizin etkili olmasını sağlar. Görsel ögeleri doğru kullanmak da görselin muhatabıyla olan iletişimini kuvvetlendirir.
notion image
Yukarıdaki örnekte anket düzenleyicisi muhtemel bir etkiyi ölçmek istemiş. Bir çalıştay sonucu belki de insanların öncesinde ve sonrasında neler hissettiğinin değişimini anlatmaya çabalamış. Grafikte bir yanlışlık olmayabilir ama seçilen grafik gerçekten doğru mu? Anlatılmak istenen etkiyi net olarak ifade edebiliyor mu? Pasta dilimlerindeki değişim rahat çözülebiliyor mu? Pek sayılmaz.
notion image
Anlatılmak istenen etkiye göre seçilen çubuk grafik ise daha doğru bir kullanım sunabiliyor burada bize. Bunun sebebi de önceki ve sonraki değerlerin yan yana durması, artışı veya azalışı yani değişimi çok fazla kafa yormadan hemen görebilmemiz. Kullanılan grafikler yanlış olmasa da yöntem itibarıyla yanlış kullanıldığınızda hikayeniz zarar görebilir.

Bağlamı koparmayın ve işlevsellikten uzaklaşmayın

Önemli olanı vurgulamak isterken görselinizi renk paletine çevirmek veya dikkat dağıtıcı unsurları sıkça kullanarak görselinizi iyileştirmeye çalışmak işleri daha da kötüye götürebilir. Bu da sizi hikayenizin bağlamından kopartabilir. Bağlamdan kopmamak için görselinizi olabildiğince işlevsel ve amacına uygun şekilde hazırlamanız gerekir.
notion image
Ürün fiyatlarının yıllara göre değişimlerininin ortalamasını yukarıdaki gibi bir çubuk grafikle göstermek hiç de işlevsel gözükmüyor. Ortalama değil de sadece değişimlerine odaklansaydınız bu doğru olabilirdi. Eğer iddianız bu grafiğin ortalamayı da gösterdiğiyse hikayenizin bağlamından kopuk olduğunu söylemek zorundayım.
notion image
Tüm ürünlerin ortalamalarını net ifade eden, önemli olanı vurgulayan, renk uyumu iyi tasarlanmış, aynı zamanda ürün fiyatlarının yıllara göre değişimlerini de gösteren yukarıdaki grafik ise oldukça işlevsel ve anlattığı hikayeye oldukça sadık. İşlevsel olduğu kadar şık da. Görselinizi daha şık hale getirmek için yaptığınız fırça darbeleri işlevselliğe zarar veriyorsa bağlamdan kopuyor olabilirsiniz. Bağlam, hikayenizden uzaklaşmamanızı ve dikkatinizi ana hedefinizde toplamanızı sağlar.

Veri görselleştirme nasıl öğrenilir ve geliştirilir?

Bu süreci ben üçe ayırıyorum. Öğrenme, hazırlama ve takip etme. Anlatacağım bu kısım daha çok tavsiye odaklı olacağı için Github'ta hazırladığım ve sürekli güncellediğim bu repo referans kaynağım olacak. Bu üç ana başlık için bir araya getirdiğim linkleri orada toplu olarak bulabilirsiniz.

Uzmanlardan öğrenin

Öğrenmek için kursları ve neyin nasıl kullanıldığını anlatan rehberleri takip edebileceğiniz gibi veri görselleştirme hakkında yazılmış kitapları okumak size bambaşka ufuklar açabilir. Kullanacağınız araçlar farklı olsa da bu disiplinin ana felsefesini ve düşünme yapısını kitaplarla keşfedebilirsiniz.
Veri görselleştirmenin temellerinden olan doğru renk ve grafik kullanımı konusunda hazırlanmış şu rehberleri ayrıca incelemenizde ve sık sık referans almanızda fayda var.
Uzmanların kendi hikayelerini anlattığı deneyimler de en az kitaplar kadar faydalı. Çünkü benim dahil, çoğu kişinin yaşadığı ve yaşayacağı "nereden başlayabilirim acaba" tedirginliği damdan düşen başkalarının deneyimlerini okudukça atılabilecek bir şey. Siz de araştırdıkça karşılaşacaksınız muhtemelen ama şu üç yazıyı özellikle tavsiye ederim.

Kendi görsellerinizi oluşturun

Öğrenmenin en iyi yolu okuduklarınızı veya gördüklerinizi uygulamaktır. O yüzden kendi görsellerinizi oluşturmalısınız. Bunun için de kodlama bilgisine ihtiyaç duyan ve duymayan araçlar mevcut. Kodlama bilginiz varsa veya başlangıç düzeyinde bile olsa Python, R, JavaScript'teki bazı kütüphanelere çalışarak ve dokümantasyonlarını okuyarak veri görselleştirme yapabilirsiniz. Kodlamayla görselleştirme yapabileceğiniz bazı kütüphaneler şöyle:
Kodlamaya ihtiyaç duymayacağınız araçlara örnek olarak ise şunları verebilirim:
Bu araçlar daha çok iş zekası amacıyla şirket içi kullanımlara uygun olsa da özellikle Tableau'nun geniş bir kullanıcı kitlesi ve iyi bir komünitesi bulunuyor. Tableau Public'te birçok uzmanın işlerini inceleyebilirsiniz. Yukarıdaki dört araçtan görselliği en kuvvetli olan da Tableau.

Profesyonelleri takip edin

En az öğrenme süreci ve görselleştirme hazırlama kadar önemli bir başka konuysa profesyonelleri ve yaptıkları işleri takip etmek. Birkaç blog ve komüniteyi buraya bırakıyorum.
Bloglar ve komüniteler bir yana kişileri ben Twitter'dan takip ediyorum. Sadece bunun için oluşturduğum bir Twitter listesi de var. Dilerseniz o listeyi de takibe alabilirsiniz ama kendilerinden oldukça faydalandığım özellikle birkaç kişinin Twitter hesabını paylaşmak isterim.
Birkaçında özellikle veri görselleştirmenin konuşulduğu YouTube kanalları ve podcastlerini de ayrıca takip etmeyi seviyorum. Onlar da burada:

Tavsiye edin

Konuşulacak çok şey olsa da yazıyı fazla uzatmadan kısaca bahsetmek isteğim şeyleri toparlamaya çalıştım. Olabildiğince geniş kapsamlı tutmamın sebebi de öğrenmek isteyenler, uzmanlar, meraklılar ve sevenlere hitap edebilecek bir içerik oluşturmaktı. Umarım faydalı olmuştur. Yazıda kullandığım görseller Cole Knaflic'in Storytelling with Data kitabına ait. Tavsiye ettiğim linklerin tam listesine ise buradaki repodan ulaşabilirsiniz.
Sizin de tavsiyelerinizi öğrenmek isterim, çekinmeden bana bildirin. Faydalı olduğunu düşünüyorsanız bu yazıyı arkadaşlarınıza, meraklılara ve sevenlere tavsiye etmeyi unutmayın.

Kaynaklar:

 

© Bekir Arslan 2008 - 2021