Veri görselleştirme, Python'un en güçlü özelliklerinden biri olarak, biz veri bilimcileri ve geliştiricilerinin günlük işlerinde sıkça karşılaştığı bir alandır. Ancak, her yazılım süreci gibi veri görselleştirme de kendi zorluklarıyla birlikte gelir. Hata yapma payımız oldukça yüksek çünkü doğru görselleştirme, doğru veri ve doğru kütüphaneleri gerektiriyor. Bu yazıda, Python ile veri görselleştirme yaparken sıkça karşılaşılan 10 hatayı ele alacağız ve bu hataları nasıl aşabileceğiniz konusunda pratik çözümler sunacağız. Hadi başlayalım!
1. Eksik Veri ile Çalışmak
Python'da veri görselleştirirken, eksik verilerle karşılaşmak kaçınılmazdır. Ancak bu durumu göz ardı etmek ya da sadece görselleştirmeyi tamamlamak adına eksik verileri göstermeye devam etmek, yanıltıcı sonuçlar doğurabilir.
Çözüm:
Eksik verilerle başa çıkmanın birkaç yolu vardır. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler, eksik veri ile çalışırken verileri gizleyebilir veya farklı renklerle işaretleyebilirsiniz. `dropna()` ve `fillna()` gibi Pandas fonksiyonlarını kullanarak eksik verileri temizleyebilir ya da yerine ortalama, medyan gibi değerler koyabilirsiniz.
import pandas as pd
data = pd.read_csv("veri.csv")
data = data.dropna() # Eksik verileri kaldır
```
2. Yalnızca Tek Bir Görselleştirme Kullanmak
Veri setinin sadece bir yönünü görmek, çoğu zaman yanıltıcı olabilir. Örneğin, sadece bir histogram kullanmak, tüm verinin dağılımını anlamanızı zorlaştırabilir.
Çözüm:
Verinin farklı yönlerini anlamak için birden fazla görselleştirme türü kullanın. Hem çizgi grafikleri hem de dağılım grafikleri gibi farklı grafikler kullanarak veriyi daha derinlemesine inceleyebilirsiniz.
Grafiklerinizi izleyenler, veriyi doğru bir şekilde okuyabilmelidir. Aksi takdirde, görselleştirme amacını yitirir.
Çözüm:
Grafiklerinizin etiketlerini, başlıklarını ve eksen isimlerini eklemeyi unutmayın. Ayrıca, renkleri dikkatlice seçin. Her zaman açık renkler ve kontrastlı kombinasyonlar kullanarak grafiğinizi daha anlaşılır hale getirin.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y)
plt.title('Veri Dağılımı')
plt.xlabel('X Değeri')
plt.ylabel('Y Değeri')
plt.show()
```
4. Yüksek Çözünürlükte Görselleştirme Sorunları
Bazen grafiklerinizi çok büyük veya çok küçük boyutlarda göstermek, izleyicinin grafiği anlamasını zorlaştırabilir.
Çözüm:
Grafikleri doğru boyutta ayarlamak çok önemlidir. Matplotlib'in `figsize` parametresi ile grafik boyutunu ayarlayarak görselleştirmeyi daha uygun hale getirebilirsiniz.
plt.figure(figsize=(10,6)) # Grafik boyutunu ayarla
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
5. Karmaşık ve Karmaşık 3D Görselleştirmeleri Aşırı Kullanmak
3D grafikler harika görünebilir ama çok fazla veri içerdiğinde, izleyiciyi kafa karıştırabilir ve anlaşılmasını zorlaştırabilir.
Çözüm:
3D grafikler kullanırken dikkatli olun. Eğer veriniz 2D’de yeterince açık ve anlaşılırsa, 3D yerine daha basit bir görselleştirme tercih edebilirsiniz.
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
```
6. Veri Kümesinin Sadece Büyük Bölümüne Odaklanmak
Verinin sadece büyük kısmına odaklanmak, bazı değerli küçük veri noktalarını gözden kaçırmanıza sebep olabilir.
Çözüm:
Verinin tamamına odaklanmaya çalışın. Veri setindeki tüm verileri dikkate alarak küçük ayrıntıları da göz önünde bulundurmalısınız. Box plot'lar gibi araçlar, verinin her yönünü anlamanıza yardımcı olabilir.
Büyük veri kümeleriyle çalışırken, görselleştirmeler bazen oldukça yavaş yüklenebilir.
Çözüm:
Veri setlerini önişlemelerle küçültmeyi deneyin ve gerekli olmayan verileri çıkartın. Ayrıca, `matplotlib`'in `Agg` arka plan motorunu kullanarak grafiklerinizi hızlandırabilirsiniz.
8. Veri Türlerine Dikkat Etmemek
Veri türlerinin doğru tanımlanmamış olması, görselleştirmelerin doğru şekilde yapılmamasına neden olabilir.
Çözüm:
Verilerinizi görselleştirmeden önce doğru veri türlerine dönüştürdüğünüzden emin olun. Pandas kullanarak veri türlerini kontrol edin ve dönüştürme işlemleri yapın.
data['tarih'] = pd.to_datetime(data['tarih']) # Tarih verisini doğru formata dönüştür
```
9. Renklerin Yanlış Seçilmesi
Yanlış renk seçimi, verilerinizi yanlış yorumlamanıza yol açabilir. Özellikle renk körlüğü gibi engelleri olan kişiler için bu sorun daha belirgin hale gelir.
Çözüm:
Renk paletinizi dikkatli seçin. Matplotlib’in `viridis`, `plasma`, `inferno` gibi renk paletlerini kullanarak daha erişilebilir görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.
Grafikleri çok detaylı ve karmaşık hale getirmek, onları hızlıca render etmeyi zorlaştırabilir.
Çözüm:
Grafiklerinizi daha verimli hale getirmek için görsel optimizasyon tekniklerine başvurun. Çizimlerde `dpi` değerini artırarak, görselleştirmelerinizi yüksek kaliteli hale getirebilirsiniz.
```python
plt.savefig('grafik.png', dpi=300) # Yüksek çözünürlükte kaydet
```
