1. Grafik Türünü Yanlış Seçmek
Veri görselleştirmenin en önemli adımlarından biri, doğru grafik türünü seçmektir. Ama bazen, verilerimizin türüne uymayan grafikler seçmek, yanıltıcı sonuçlar doğurabilir. Örneğin, kategorik veriler için bir çubuk grafik yerine çizgi grafik kullanmak, izleyicinin veri setini yanlış anlamasına yol açabilir.
Çözüm: Verinin türüne uygun bir grafik türü seçmek için, önce verinin neyi ifade ettiğini anlamak gerekir. Kategorik veriler için bar grafikleri, sürekli veriler için ise histogram ya da çizgi grafikleri tercih edilmelidir.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Örnek veri
data = sns.load_dataset('tips')
# Bar grafiği
sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=data)
plt.title("Günlük Hesaplar")
plt.show()
2. Eksik Veriyi Görselleştirmek
Eksik veriler, grafiklerinizi bozabilir ve yanıltıcı sonuçlar ortaya çıkarabilir. Genellikle bu tür verilerle karşılaşıldığında, eksik veriler dikkate alınmadan görselleştirme yapılır. Bu durumda görseller yanlış veya eksik bilgi verebilir.
Çözüm: Veri setinizde eksik değerleri tespit edin ve bu eksiklikleri düzgün bir şekilde işleyin. Eksik verileri doldurmak ya da o satırları silmek gibi işlemlerle hatalardan kaçınabilirsiniz.
# Eksik veriyi tespit etme
data.isnull().sum()
3. Renk Seçimi ve Renk Körlüğü
Renklerin seçimi, görselleştirmede dikkat edilmesi gereken önemli bir faktördür. Yanlış renk seçimi, grafiklerinizi sadece estetik açıdan kötü göstermekle kalmaz, aynı zamanda renk körlüğü gibi faktörleri de göz ardı edebilir.
Çözüm: Renk körlüğü gibi faktörleri göz önünde bulundurarak renk paletlerinizi seçin. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler, renk körlüğüne duyarlı paletler sunar. Bu paletleri kullanarak daha erişilebilir grafikler oluşturabilirsiniz.
sns.heatmap(data.corr(), cmap='coolwarm') # Renk körlüğüne duyarlı paletler
4. Grafiklerde Aşırı Bilgi Yoğunluğu
Birçok veri analisti, görselleştirmelere çok fazla bilgi eklemeye çalışarak karmaşık ve anlaşılması zor grafikler oluşturur. Grafiklerin fazla bilgi ile dolması, izleyicinin dikkatini dağıtabilir ve mesajın kaybolmasına neden olabilir.
Çözüm: Görselleştirmenizle iletmek istediğiniz ana mesajı belirleyin ve sadece o mesajı destekleyecek verilerle sınırlı kalın. Gereksiz ayrıntılardan kaçının.
5. Eksik Başlıklar ve Etiketler
Bir grafik oluşturduğunuzda, başlık ve etiketler çok önemli unsurlardır. Eğer başlıklarınız veya eksen etiketleriniz eksikse, grafiğinizin anlamı izleyici için belirsiz olabilir.
Çözüm: Grafiklerinizi başlıklar ve etiketlerle donatarak izleyicinin neyi görüntülediğini anlamasını sağlayın. Matplotlib ve Seaborn ile kolayca başlık ve etiket ekleyebilirsiniz.
plt.title("Toplam Fatura İle Bahşiş Arasındaki İlişki")
plt.xlabel("Toplam Fatura")
plt.ylabel("Bahşiş")
6. Veri Boyutunu Yetersiz Görselleştirmek
Bazen, veri setinizin büyüklüğü görselleştirme için uygun şekilde özetlenmeyebilir. Büyük veri setleriyle çalışırken, tüm veriyi tek bir grafik üzerinde göstermek kafa karıştırıcı olabilir.
Çözüm: Büyük veri setlerini daha anlaşılır hale getirmek için örnekleme yapın veya verilerinizi özetleyen görselleştirmeler kullanın. Grafiklerde sayısal verilerin yerine orantılı temsil kullanmak, veri setinizi daha anlaşılır hale getirebilir.
7. Yetersiz Anlatım ve Yorumlama
Grafikleri oluşturmak kadar, bunları doğru bir şekilde yorumlamak da çok önemlidir. Bazı görselleştirmeler çok ilginç olabilir, ancak eğer doğru yorumlanmazsa, izleyicinin yanlış bir anlam çıkarmasına neden olabilir.
Çözüm: Verilerinizi görselleştirdikten sonra, izleyiciye verilerin ne ifade ettiğini anlatan bir açıklama eklemek çok önemlidir. Görselleştirmenizi destekleyen açıklamalar, mesajınızın netleşmesine yardımcı olur.
Sonuç
Veri görselleştirme, verileri anlamak ve başkalarına sunmak için mükemmel bir araçtır. Ancak, doğru teknikleri kullanmak ve yaygın hatalardan kaçınmak, verilerinizi daha anlaşılır ve etkili hale getirecektir. Python'un güçlü kütüphanelerini kullanarak, bu hataları fark edip önleyebilir ve görselleştirme projelerinizi bir adım öteye taşıyabilirsiniz.
