1. Yanlış Veri Tipi Seçimi
Bir veri seti üzerinde çalışırken, genellikle sayılar, kategorik veriler ve tarihsel veriler gibi farklı veri türleri bulunur. Ancak, bunları uygun şekilde görselleştirmek çok önemlidir. Örneğin, kategorik verileri bir çizgi grafiği ile görselleştirmek, anlamlı bir sonuç vermez.
Çözüm: Veri tipini anlamak ve doğru grafik türünü seçmek her zaman önemlidir. Kategorik veriler için çubuk grafikler, sayısal veriler için ise çizgi veya histogram grafikleri daha uygun olacaktır.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Kategorik veri için çubuk grafik
sns.countplot(x='kategori', data=df)
plt.title("Kategorik Veriler")
plt.show()2. Eksen Etiketlerinin Unutulması
Bir grafik oluşturduğunuzda, eksen etiketleri oldukça önemlidir. Etiketlerin eksik olması, grafiğin neyi temsil ettiğini anlamayı zorlaştırır. Verilerinizi iyi bir şekilde iletmek için eksenlerinizi açıkça tanımlamanız gerekiyor.
Çözüm: Grafiğinizdeki her iki eksene de anlamlı etiketler eklemek gerekir. Bu basit ama etkili bir adımdır.
# Eksen etiketlerini ekleme
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.xlabel('X Değeri')
plt.ylabel('Y Değeri')
plt.title('Basit Dağılım Grafiği')
plt.show()3. Renk Seçimi ve Okunabilirlik Sorunları
Grafiklerinizde kullanılan renkler, verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasında çok önemli bir rol oynar. Renk körlüğü gibi engelleri göz önünde bulundurmak, grafiklerinizi daha erişilebilir kılacaktır.
Çözüm: Renk paletlerini dikkatlice seçin ve renklere duyarlı izleyiciler için kontrastı yüksek renkler tercih edin. Seaborn, renk paletleri konusunda oldukça esnektir.
# Renk paletini değiştirme
sns.set_palette("coolwarm")
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)
plt.title('İyileştirilmiş Renk Paleti')
plt.show()4. Grafik Boyutunun Yanlış Ayarlanması
Bir grafik çok küçük ya da çok büyük olduğunda, verilerin tam olarak neyi gösterdiğini anlamak zorlaşabilir. Bu, özellikle sunumlar ve raporlar için büyük bir problemdir.
Çözüm: Grafiklerin boyutunu her zaman veri setinizin karmaşıklığına göre ayarlayın. Matplotlib ve Seaborn, görselleştirmelerinizi doğru boyutlarda sunmak için kolayca uyarlanabilir.
# Grafik boyutunu ayarlama
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='zaman', y='değer', data=df)
plt.title('Zaman Serisi Analizi')
plt.show()5. Aşırı Bilgi Yüklemesi
Çok fazla bilgi eklemek, görselleştirmenin amacını kaybetmesine neden olabilir. Çok fazla grafik, etiket veya veri noktası, izleyicinin dikkatini dağıtabilir.
Çözüm: Veriyi sadeleştirerek ve en önemli noktaları vurgulayarak daha anlaşılır ve etkili grafikler oluşturabilirsiniz. Ana noktaları belirleyin ve onlara odaklanın.
# Gereksiz bilgileri çıkarmak
sns.boxplot(x='kategori', y='değer', data=df)
plt.title('Basit Kutu Grafiği')
plt.show()Sonuç
Veri görselleştirmede yapılan hatalar, bazen verilerin doğru şekilde iletilmesini engelleyebilir. Bu yazıda, sık karşılaşılan 5 hatayı inceledik ve her birini Python ile nasıl çözebileceğimizi gösterdik. Bu ipuçlarını takip ederek daha etkili ve anlaşılır görselleştirmeler oluşturabilir ve veri analizi sürecinizi geliştirebilirsiniz. Unutmayın, görselleştirme sadece verilerinizi daha çekici hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda başkalarına verilerinizi daha iyi anlatmanızı sağlar!
