Tüm Seviyeler İçin 10 Veri Görselleştirme Proje Fikri

Yeni Başlayanlar İçin Veri Görselleştirme Projeleri

Başlangıç projeleri, temel becerileri inşa etmeye ve görselleri anlamaya başlamaya odaklanır. 

Excel gibi araçları ve saçılım grafikleri, çizgi grafikler ve çubuk grafikler gibi basit grafiklerle temel Matplotlib'i öğrenmeye odaklanın. Veriye dair bildiklerinizi destekleyen, anlaşılması kolay görsellerle başlamak, veri görselleştirmede sağlam bir temel atmanın harika bir yoludur.

Bu aşamada, Understanding Data Visualization gibi bir başlangıç kursu almayı ve bazı projeler üzerinde çalışmayı düşünebilirsiniz.

Proje 1: Uçuş maliyetlerini haftanın günlerine göre çizmek

Bu proje fikri, Excel kullanarak havayolu bilet fiyatlarını haftanın farklı günlerinde görselleştirmek için bir veya daha fazla saçılım grafiği oluşturmayı içerir. Haftanın günlerine göre uçuş maliyetleri içeren bir veri kümesiyle çalışabilir, farklı rotalar veya havayolları için birden fazla grafik oluşturabilirsiniz. Fiyatları, haftanın günlerini x eksenine ve bilet maliyetlerini y eksenine yerleştirerek Excel'in saçılım grafiği özelliğiyle çizin. 

Bu proje, yeni başlayanlar için mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Geniş erişilebilirliğe sahip Excel yazılımını kullanarak veri görselleştirmenin temel kavramlarını tanıtır. Yeni başlayanların hem ilişki kurabilecekleri hem de kendi yaşamlarında potansiyel olarak faydalanabilecekleri gerçek dünya verileriyle çalışmalarına olanak tanır. 

Proje, ham sayısal verileri, seyahat için hangi günlerin daha ucuz ya da daha pahalı olma eğiliminde olduğu gibi uçuş fiyatlandırmasındaki kalıpları ortaya çıkarabilecek görsel bir formata dönüştürme konusunda uygulamalı deneyim sağlar.

Bu projeyi tamamlayarak öğrenilecek veya pekiştirilecek beceri ve araçlar şunlardır:

• Excel kullanarak veriyi görselleştirme
• Veri girişi ve düzenleme
• Farklı grafik türlerini ve uygun kullanım alanlarını anlama
• Veri keşfi ve desen tanıma

       TripAdvisor'dan havayolu fiyatlarına ilişkin verileri incelemek. Görsel kaynağı: NYCDataScience

Proje 2: R ile Filotaksi Sanatı oluşturma

Yönlendirme isterseniz, “Filotaksisten Esinlenen Çiçek Desenleri Oluşturma” projesi, R'de veri görselleştirme aracılığıyla matematik, doğa ve sanatın kesişimini keşfeder. Bitki saplarındaki yaprakların dizilimi anlamına gelen filotaksi kavramını kullanarak, çiçek ve bitkilerde bulunan doğal desenleri taklit eden görsel olarak etkileyici sarmallar oluşturacaksınız. Filotaksi, Fibonacci dizisi ve altın açı gibi matematiksel ilkelerin doğal güzelliği nasıl tanımlayabildiğinin en iyi örneklerinden biridir. 

Projenin sonunda, bu doğal desenlerin zarafetini sergilemek için veri görselleştirme tekniklerini kullanarak kendi çiçek sanatınızı üretmiş olacaksınız. Bu proje, yaratıcılığı veri bilimiyle harmanlamak ve doğadaki matematiksel modellere dair anlayışını derinleştirmek isteyenler için idealdir.

Bu projede öğrenilen veri görselleştirme becerileri şunlardır:

• ggplot2 gibi araçları kullanarak R'de görselleştirmeler oluşturma
• Doğal desenlerin ardındaki matematiği anlama ve uygulama
• Güzel şekilleri temsil etmek için veri üretip manipüle ederek R kodlama becerilerinizi geliştirme
• Döndürme ve ölçekleme gibi dönüşümlerin karmaşık tasarımlar oluşturmak için nasıl uygulanabileceğini öğrenme

Proje 3: Nobel Ödülü sahiplerinin tarihini görselleştirme

“Nobel Ödülü Sahiplerinin Tarihini Görselleştirme” projesi, dünyanın en prestijli ödüllerinden birine ilişkin tarihsel verileri inceler. Farklı kategoriler, yıllar ve demografik gruplar arasında Nobel Ödülü sahiplerine ait verilerin analizini ve görselleştirilmesini içerir.

Bu proje, ilgi çekici ve yönetilebilir bir veri kümesi kullanarak veri işleme ile anlamlı görselleştirme görevlerini bir araya getirdiği için yeni başlayanlar için mükemmel bir seçimdir. 

Proje, kültürel ve tarihsel öneme sahip gerçek dünya verileriyle etkileşim kurarken çeşitli görselleştirme tekniklerini uygulama olanağı sunar. Ayrıca, veri görselleştirmenin potansiyel önyargıları ortaya çıkarmak ve iletmek için nasıl kullanılabileceği gibi önemli bir kavramı tanıtır ve teknik becerilerin yanında eleştirel düşünmeyi de öğretir.

Proje hem Python hem de R dillerinde mevcuttur.

Bu projede öğrenilen temel veri görselleştirme becerileri şunlardır:

• On yıllara yayılan eğilimleri göstermek için zaman serisi görselleştirmeleri oluşturma
• Kategorik veriler (ör. ödül kategorileri) için çubuk ve pasta grafikleri tasarlama
• Coğrafi analiz için ısı haritaları veya koroplet haritalar geliştirme
• Farklı kategorileri temsil etmek veya eşitsizlikleri vurgulamak için rengi etkili biçimde kullanma

Orta Düzey Veri Görselleştirme Projeleri

Temelleri ustalıkla kavradıktan sonra, veri görselleştirme becerilerinizi daha zorlu projelerle bir üst seviyeye taşımanın zamanı geldi. Bu bölüm, araç setinizi genişletecek ve analitik yeteneklerinizi derinleştirecek orta düzey fikirler sunar.

Proje 4: Beyzbol oyuncu istatistiklerini karşılaştırma

“Beyzbol Oyuncu İstatistiklerini Karşılaştırma” projesi, gerçek dünya spor verilerini kullanarak Python'da temel veri görselleştirme becerilerini uygulamak ve geliştirmek için ilgi çekici bir fırsat sunar. 

Büyük Lig Beyzbolu'ndan Statcast verilerini kullanarak, iki beyzbol oyuncusunun vurduğu home run'ları analiz edecek ve karşılaştıracaksınız. Bu proje, mekansal bilgileri (vuruş konumları ve yörüngeleri) sayısal verilerle (çıkış hızı, fırlatma açısı) birleştirerek çok boyutlu verilerle çalışmanıza olanak tanır. Bu karmaşık veriyi etkili biçimde temsil etmek için saçılım grafikleri, ısı haritaları ve hatta gerekirse 3B görselleştirmeler gibi uygun görselleştirme türleri seçilmelidir.

Ayrıca spor verileriyle çalışmak, hikaye anlatımı unsuru katar ve görselleştirmeleri kullanarak oyuncuların home run kalıpları arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlatmanızı teşvik eder.

Bu projeyi tamamlayarak öğrenilecek ve pratiği yapılacak temel veri görselleştirme becerileri şunlardır:

• Karmaşık spor veri kümelerinin temizlenmesi ve hazırlanması
• Görsel hikaye anlatımıyla veri odaklı anlatılar kurgulama
• Mekansal veriler ve coğrafi görselleştirmelerle çalışma
• Isı haritaları ve saçılım grafikleri gibi farklı grafik türlerini ve uygun kullanım alanlarını anlama.

Proje 5: Uçuş gecikmeleri ve iptallerini analiz etme

“Uçuş Gecikmeleri ve İptallerini Analiz Etme” projesi, Pasifik Kuzeybatı'dan gerçek dünya havacılık verilerini keşfetme fırsatı sunar. Bu proje, gecikmelere ve iptallere katkıda bulunan desenleri ve faktörleri ortaya çıkarmak için kapsamlı bir uçuş bilgi veri kümesini analiz eder. 

Verileri temizlemek ve hazırlamak için Python'da veri düzenleme tekniklerini kullanacaksınız. Ardından, Matplotlib kullanarak havayolları, havaalanları, hava durumu koşulları ve uçuş aksaklıklarını etkileyen diğer değişkenler hakkında içgörüler ortaya çıkarmak üzere çeşitli görselleştirme yöntemleri uygulayacaksınız.

Bu proje, daha karmaşık ve çok boyutlu veri analizini tanıtarak temel veri görselleştirme bilgisini genişletir. Zaman serisi verileri, coğrafi bilgiler ve birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkenle eşzamanlı çalışmanızı gerektirir. 

Bu yönlendirmeli projeyi alırsanız, çeşitli faktörlerle uçuş aksaklıkları arasındaki ilişkileri etkili biçimde ileten gelişmiş görselleştirmeler oluşturacak ve daha derin veri keşfi için muhtemelen etkileşimli öğeler ekleyeceksiniz. Proje ayrıca büyük veri kümelerini işleme ve görselleştirme zorluğunu tanıtarak veri toplulaştırma ve özetleme tekniklerini etkili biçimde kullanmaya teşvik eder.

Bu projenin geliştireceği temel veri görselleştirme becerileri şunlardır:

• Gecikmeler ve iptallerdeki zaman içindeki desenleri göstermek için zaman serisi görselleştirmeleri oluşturma
• Uçuş verilerinin birden fazla yönünü keşfetmek için etkileşimli panolar geliştirme
• İstatistiksel analizi görselleştirmelerle bütünleştirme (ör. korelasyon ısı haritaları)

Proje 6: Kalp atış hızı ve kalp hastalığını görselleştirme

"Kalp Atış Hızınız Size Ne Söylüyor?" projesi, kalp hastalığı gibi önemli bir konuyu keşfetmek için Cleveland Kalp Hastalığı veri setini kullanır. Bu projede, R kullanarak maksimum egzersiz kalp atış hızı ile kalp hastalığı riski arasındaki ilişkiyi, karıştırıcı değişkenlerin etkilerini hesaba katarak inceleyeceksiniz. Çoklu lojistik regresyon uygulamasıyla bu karmaşık sağlık durumu hakkında değerli içgörüler ortaya çıkaracaksınız.

Öğrenenlerin, yalnızca ham verileri göstermekle kalmayıp istatistiksel ilişkileri ve model sonuçlarını da ortaya koyan görselleştirmeler oluşturması beklenir. Lojistik regresyon modelinden elde edilen karmaşık istatistiksel kavramları genel bir kitleye etkili şekilde ileten görselleştirmeler tasarlamanız gerekecek; böylece veri analizini görsel hikaye anlatımına dönüştüreceksiniz.

Proje aynı zamanda karıştırıcı değişkenlerin etkilerini görselleştirme zorluğunu tanıtır ve öğrenenleri daha gelişmiş, çok değişkenli görselleştirmeler geliştirmeye iter. Bu görseller, farklı değişkenler ile kalp hastalığı riski arasındaki incelikli ilişkileri vurgulayacaktır.

Ön koşullar arasında Tidyverse bilgisi ve R'de hipotez testini anlama yer alır.

Geliştirilen temel veri görselleştirme becerileri:

• Değişkenler arasındaki ilişkileri görselleştirerek eğilimleri ve kalıpları gösterme.
• Birden çok değişken arasındaki ilişkileri aynı anda göstererek etkileşimlerine dair net bir genel bakış sunma.
• Lojistik regresyon modelinden ilişkilerin yönü ve gücünü iletmek için model sonuçlarını görselleştirme.

Proje 7: ggplot2 ile küresel yaşam beklentisi

“Küresel yaşam beklentisi eğilimlerini keşfetme” projesi aracılığıyla gpplot2'yi keşfedin. ggplot2'yi anlamak, Matplotlib gibi diğer görselleştirme araçlarında paylaşılan birçok temel kavramı içerdiği için, bir veri bilimci olmanın ayrılmaz bir parçasıdır. 

Küresel yaşam beklentisi verileri, geniş bir demografi, ülke ve zaman aralığını kapsar. Çeşitli ve etkileyici saçılım grafikleri ve diyagramlarda görselleştirilmeyi bekleyen zengin bir bilgi vardır.

Bu projeyi, ggplot2’ye dair anlayışınızı geliştirmek için bir fırsat olarak kullanın. Grafik alanı, yüzler ve ızgara gibi grafik oluşturmanın mekaniğine odaklanın. Grafiklere el ile ince ayarlar yaparak daha tam bir hikaye anlatan, güzel ve etkili görseller oluşturun. 

Bu projenin derin teknik niteliği nedeniyle, ggplot2’nin temellerini anlamalı ve R ile veri temizleme konusunda bir miktar deneyime sahip olmalısınız.

Bu proje aşağıdaki temel becerilere odaklanır:

• İleri seviye ggplot2 özelleştirmeleri
• Diğer projeler için yeniden kullanılabilir grafikler oluşturma
• Yüzler ve ızgaralar gibi grafiklerin nasıl üretildiğine dair mekaniği anlama
• Basit grafiklere daha fazla katman ekleyerek hikaye anlatma

İleri Düzey Veri Görselleştirme Projeleri

Orta seviyeden ileri seviyeye geçiş, artan teknik yetenekleri daha incelikli araçlar ve daha iyi hikaye anlatımıyla birleştirir. Bu ileri düzey projeler, yukarıdaki benzer kavramları GeoPandas gibi yeni teknolojilere uygulamaya ve daha sofistike etkileşim ile hikaye anlatımına odaklanır. 

Beceri arttıkça, hikayenize en uygun görselleştirmeleri oluşturma özgürlüğü de artar. Bu nedenle, bu fikirler daha az yönlendirici olacak ve daha geniş seçenekler sunacaktır.

Proje 8: Abonelik akışını izlemek için PowerBI Sankey diyagramı

Sankey diyagramı, bir popülasyonun akışını göstermek için güçlü bir araçtır. Bu grafik, geleneksel kodlama yöntemleriyle oluşturması özellikle zordur; bu nedenle PowerBI gibi bir araç kullanmak çabayı büyük ölçüde basitleştirir. Doğru veri modelini oluşturmak için önemli ölçüde veri düzenleme gerekse de program Sankey grafiğini kolayca üretir.

Bu örnek, deneme süresi kullanmadan ilk temasların nasıl aboneye dönüşebileceğini gösterecektir. Buradaki odak, PowerBI DAX becerilerimizi geliştirmektir. İstenen grafiği üretmek için verinin unpivot edilmesini, dinamik veri modelleri oluşturulmasını ve verinin biçimlendirilmesini gerektirir.

Örnek Sankey grafiği. Görsel kaynağı sqlbi

Burada odaklanılan beceriler şunlardır:

• Veri düzenleme
• PowerBI DAX fonksiyonları
• PowerBI veri modelleme
• Sankey grafikleri oluşturma 

Proje 9: Spotify Tableau panosu

Spotify Tableau panosu, Spotify’ın müzik verilerinin zenginliği sayesinde Tableau'da ileri düzey beceriler geliştirmek için harika bir yoldur. Bu proje, müziği sınıflandırdığımız orta düzey projede kazanılan bilgilerin üzerine inşa edilir. 

Bu tür bir proje, Spotify’ın müzik meta verilerini kullanarak heyecan verici bir hikaye kurgulamaya odaklanır. Spotify’ın API’si aracılığıyla veri toplama, düzenleme ve eğlenceli bir pano oluşturma pratiği yapmak için iyi bir fırsattır. Tür, sanatçı, yıl ve tınıya göre filtreleme için seçiciler içermelidir. Tableau hikayesinde belirli bir şarkıya odaklanan bir sayfa ekleyin ve bir radarımsı grafik oluşturun. Müzikseverlerin ilgisini çekebilecek, tam teşekküllü bir pano oluşturmak için çeşitli Tableau becerilerini uygulayın.

Çalışılan temel beceriler şunlardır:

• Radar grafikleri ve eylemler gibi ileri seviye Tableau mekaniği
• Tableau hikayeleri oluşturma
• Bir API aracılığıyla veri toplama
• Veriyle hikaye anlatımı

Proje 10: GeoPandas ile yolculuk görselleştirme

İleri düzey görselleştirme tekniklerinden biri, mekansal verileri kullanmaktır. Müşteri posta kodlarından GPS iz verilerine kadar pek çok veri doğası gereği mekansaldır. Python’da GeoPandas gibi uzmanlaşmış bir paketi öğrenmek size benzersiz bir beceri seti kazandırabilir. 

GeoPandas kullanarak haritalar, görselleştirmeler ve mekansal analizler oluşturan bir proje deneyin. Örneğin, CitiBike Verileri gibi bir veri kümesini kullanmak, haritaların nasıl oluşturulacağını, mevcut farklı harita projeksiyonlarını ve verilere farklı bir açıdan nasıl bakılacağını anlamak için harika bir fırsat sunar.

Bu daha uzmanlaşmış bir beceri olduğundan, önce Python’da coğrafi verileri analiz etmeye odaklanarak coğrafi verilerin genel olarak nasıl yapılandığını anlayın. 

Uygun coğrafi projeksiyonu kullanarak basit haritalar yapıp istasyon konumlarını çizerek başlayın. Ardından, bu haritalara yolculuk bilgileri ve yoğun saatler gibi verileri ekleyin. Diğer grafiklerimizde olduğu gibi, temelden başlayın ve daha fazla katman ekleyerek inşa edin. Yolculuklarda yoğun noktaları gösteren ısı haritaları bile oluşturabilirsiniz.

Bu projeyle keskinleştirilen beceriler şunlardır:

• Coğrafi analiz becerileri
• Python’da GeoPandas bilgisi
• Haritalar oluşturma ve haritaların Python’da nasıl üretildiğini anlama

Veri Görselleştirme Projelerinin Özet Tablosu

İşte her projenin ve geliştirilen becerilerin hızlı bir özeti.

Sonuç

Bir veri görselleştirme portföyü oluşturmak, teknik ve hikaye anlatımı becerilerinizi geliştirmeniz açısından önemlidir. İşverenler, karmaşık analizler üretebilecek ve bunları paydaşlara etkili biçimde iletebilecek veri profesyonelleri arıyor! 

Yukarıda bahsedilen projeleri deneyerek bu becerileri taze tutun ve çeşitli DataCamp kaynaklarıyla becerilerinizi gözden geçirin:

• Understanding Data Visualization
• Data Visualization with Python
• Data Visualization PowerBI
• Introduction to Matplotlib
• Excel Data Visualization
• Dashboards in Tableau