Veri Bilimi Projelerinde Görselleştirme Hatalarını Anlamak ve Çözmek: En Sık Karşılaşılan 5 Hata ve Pratik Çözümler

Veri bilimi projelerinde en keyifli ve aynı zamanda en zorlu aşamalardan biri görselleştirme yapmaktır. Grafikler ve tablolar, karmaşık verileri anlamamıza yardımcı olurken, bazen görselleştirme süreci beklenmedik hatalarla karşılaşmanıza neden olabilir. Hatalar her zaman sinir bozucu olabilir, ancak doğru yaklaşım ve biraz deneyimle bu engelleri aşmak mümkündür.

Bu yazıda, veri görselleştirme projelerinde en sık karşılaşılan 5 hatayı ve bu hataları nasıl çözebileceğinizi anlatacağım. Bu hataların hem yeni başlayanlar hem de deneyimli veri bilimciler için yaygın olduğunu göz önünde bulundurarak, her biri için pratik çözümler sunacağım.

Görselleştirmede renklerin rolü büyüktür. Ancak yanlış renk paleti seçimi, grafiklerinizi karmaşık ve anlaşılması güç hale getirebilir. Örneğin, renk körlüğü olan kullanıcılar için belirli renkler kullanmak, verilerin doğru şekilde yorumlanmasını engelleyebilir.

Çözüm:
Python'da `matplotlib` ve `seaborn` gibi kütüphaneler, renk paletleri konusunda birçok seçenek sunar. Özellikle `colorblind` dostu paletler kullanarak daha erişilebilir grafikler oluşturabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Colorblind dostu palet seçimi
sns.set_palette("colorblind")

# Basit bir grafik çizimi
data = sns.load_dataset("tips")
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=data)

plt.show()

Bu şekilde renkleri dikkatli seçmek, görselleştirmelerinizi çok daha anlaşılır kılacaktır.

Görselleştirmelerinizin anlaşılabilir olması için eksik veya hatalı etiketler büyük bir sorun olabilir. Örneğin, eksik eksen etiketleri veya yanlış başlıklar, veriyi yorumlamayı zorlaştırır.

Çözüm:
Her zaman grafiklerinizi net bir şekilde etiketleyin. Başlıklar, eksen etiketleri ve açıklayıcı metinler, görselleştirmenin amacını anlamanızı sağlar. İşte doğru etiketleme için bir örnek:

# Grafik başlığı ve eksen etiketleri ekleme
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=data)
plt.title("Hesap ve Bahşiş İlişkisi")
plt.xlabel("Toplam Hesap")
plt.ylabel("Bahşiş")

plt.show()

Bu küçük ama önemli adım, görselleştirmenizin profesyonel ve anlaşılır olmasını sağlar.

Birçok görselleştirme hatası, verilerin yanlış türde olmasından kaynaklanır. Örneğin, sayısal verilerin kategorik veri olarak yorumlanması, yanlış grafik türlerinin seçilmesine neden olabilir.

Çözüm:
Veri türlerini doğru kontrol etmek çok önemlidir. `pandas` kullanarak veri türlerini kontrol edebilir ve uygun dönüştürmeleri yapabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

import pandas as pd

# Veri türlerini kontrol etme
data = pd.read_csv("tips.csv")
print(data.dtypes)

# Gerekli dönüşümleri yapma
data['total_bill'] = pd.to_numeric(data['total_bill'], errors='coerce')

Bu yöntemle, verilerinizin doğru türde olduğundan emin olabilirsiniz.

Grafiklerin boyutu, verilerinizi ne kadar iyi sunabildiğinizi etkiler. Çok büyük grafikler, ekrandan taşabilir, çok küçük grafikler ise okunmaz hale gelir. Bu dengeyi sağlamak, görselleştirmelerinizin verimliliği açısından kritik öneme sahiptir.

Çözüm:
`matplotlib` kütüphanesinde grafik boyutlarını kolayca ayarlayabilirsiniz. İşte bunun nasıl yapılacağı:

# Grafik boyutunu ayarlama
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=data)
plt.show()

Bu ayarlama sayesinde, grafiklerinizi ekran boyutuna göre optimize edebilirsiniz.

Eksik veya hatalı veriler, görselleştirme sürecinde önemli sorunlar yaratabilir. Bu tür veriler, genellikle grafiklerin doğru sonuçlar vermemesine neden olabilir.

Çözüm:
Eksik verileri tespit etmek ve düzeltmek için `pandas`'ın sağladığı yöntemleri kullanabilirsiniz. Verinizi temizlemek, görselleştirme sürecinin başarılı olmasını sağlar. Örnek olarak:

# Eksik verileri kontrol etme
print(data.isnull().sum())

# Eksik verileri doldurma
data['tip'].fillna(data['tip'].mean(), inplace=True)

Eksik verileri düzgün bir şekilde doldurarak, görselleştirmelerinizin doğruluğunu artırabilirsiniz.

---

Veri bilimi projelerinde görselleştirme hataları kaçınılmazdır. Ancak, bu hataların farkında olmak ve pratik çözümlerle başa çıkmak, size büyük avantaj sağlar. Renk paletlerinden veri türü hatalarına, eksik verilere kadar birçok detayı doğru yöneterek, projelerinizin görselleştirme aşamasını başarıyla tamamlayabilirsiniz.

Unutmayın, veri görselleştirme sadece veriyi güzel göstermek değil, aynı zamanda anlamlı bir şekilde sunmaktır. Bu yazıda paylaşılan ipuçlarını uygulayarak, her görselleştirme çalışmanızda daha verimli ve anlaşılır grafikler oluşturabilirsiniz.