Power BI Isı Haritası Nasıl Oluşturulur

Motivasyon

Bir Veri Bilimci olarak, işletmelere açık ve öz görselleştirmeler sunabilmek, verileri hakkında kritik bilgileri hızlı ve verimli karar alma için kavramalarına yardımcı olabilir. 

Farklı mesajları iletmek için farklı görselleştirme türleri vardır. Örneğin histogramlar sayısal verilerin dağılımını ölçmek için, saçılım grafikleri değişkenler arası ilişkileri analiz etmek için, pivot tablolar ise temel istatistikleri tek bir tabloda özetlemek için kullanılır. Bunlar Power BI, Tableau vb. araçlarla yapılabileceklerden sadece birkaçıdır. 

Bu Power BI ile veri görselleştirme kursu, Power BI’ın yerleşik ve özelleştirilmiş grafiklerini ve koşullu biçimlendirmeyi kullanarak içgörü sağlayan görselleştirmeler oluşturma becerilerinizi geliştirebilir.

Bu kavramsal blog, ısı haritası adı verilen başka bir veri görselleştirme türünü ele almayı amaçlıyor. Önce ısı haritalarının ne olduğunu açıklayacak, ardından faydalarını vurgulayacağız. Sonra, Power BI kullanarak nasıl çalıştıklarını anlamanıza yardımcı olacak uygulamalı bir bölüm sunacağız. Son olarak, Power BI ısı haritalarını kullanırken dikkat edilmesi gereken bazı noktaları inceleyeceğiz.

Veri Görselleştirme Isı Haritaları Nedir?

Isı haritaları, gerçek zamanlı finansal bilgileri görsel olarak temsil etmek için ilk kez Cormac Kinney tarafından tanıtıldı. Farklı renklerle kodlanan belirli iş değerlerinin yoğunluğunu göstermek için veri görselleştirmede kullanılırlar. 

Aşağıdaki görsel, 13 Temmuz 2022’de NASA tarafından paylaşılan bir ısı haritası örneğidir. Dünya genelindeki pek çok ülke için yüzey hava sıcaklıklarını gösterir. Alan ne kadar sıcaksa renk o kadar koyudur. Tersine, en soğukta renk maviye doğru kayar. Bu tür bilgiler bir bakışta kolayca anlaşılabilir.

Kaynak: NASA sıcak hava dalgası haritası dünya genelinde sıcaklıklardaki endişe verici artışı ortaya koyuyor

Veri Bilimciler, şirketlerin bilgilerini kolay anlaşılır görselleştirmelere dönüştürerek eyleme geçirilebilir akıllı kararlar almalarına yardımcı olabilir.

Isı Haritaları Neden Faydalıdır?

Isı haritaları kullanmak, farklı düzeylerde bilginin sezgisel bir görsel temsilini sağlamada oldukça etkilidir. İş zekâsı için en güçlü yaklaşımlardan biridir. Ayrıca pek çok işletme aşağıdaki nedenlerle kullanmaktadır:

• Müşteri davranışının genel görünümünü elde etmek

Bir araç (ör. web sitesi) tasarlarken, nihai kullanım hakkında bir beklentimiz olur. Ancak son kullanıcılar tasarım konseptini doğru anlamayabilir ve araçla farklı bir etkileşime girebilir. Böyle durumlarda, ısı haritası görselleştirmesi, en çok ilgi gören ana sayfaları ve en çok tıklanan alanları (tıklanabilir veya tıklanamaz) izleyerek kullanıcı davranışını daha iyi anlamak için kullanılabilir. 

• İş performansını iyileştirmek

Kullanıcı davranışı daha iyi anlaşıldıktan sonra, işletmeler araçlarını insanların doğru bilgiyi doğru yerde bulabileceği şekilde tasarlayıp kurabilir. Bunu yapmak daha fazla trafik oluşturabilir ve dolayısıyla daha fazla iş değeri yaratabilir.

• Görsel analitik için iyi bir alternatif

Isı haritası görselleştirmeleri, kullanıcıların iş web sitenizle nasıl etkileşime girdiğine dair derin bir görsel anlayış sağlayabilir ve her zaman sezgisel olmayan ve bazen bunaltıcı olabilen Google Analytics gibi araçlara iyi bir alternatif olabilir. 

• Veri Bilimciler için özellikler arası ilişkileri görselleştirmenin iyi bir yolu

Korelasyon analizi yaparken ısı haritaları benim başvurduğum yaklaşımdır. Korelasyon matrisindeki sayısal değerlerle uğraşmak yerine, ısı haritaları Makine Öğrenimi modellerinizi eğitirken birden çok değişken arasındaki ilişkiyi hızlıca görsel olarak temsil etmek için kullanılabilir. 

Isı Haritası Örnekleri

Isı haritaları, verileri basit bir görsel temsile dönüştürebilme yetenekleri sayesinde farklı alanlarda geniş bir kullanım yelpazesi sunar. Aşağıda beş farklı tür ve uygulamaları yer almaktadır.

• Web ısı haritaları

Bu tür ısı haritaları, faaliyetleri internet odaklı olan medya hizmetleri, SaaS şirketleri, e-ticaret şirketleri vb. kuruluşlar tarafından kullanılır. Platformlarında kullanıcı davranışını izlemek ve anlamak, daha iyi karar verme için içgörüler keşfetmek amacıyla ısı haritası görselleştirmeleri kullanırlar. Bazı web ısı haritaları şunlardır: 

• tıklama haritası (clickmap): bir web uygulamasının hangi bölümlerinin en çok tıklama aldığını gösterir. 
• kaydırma haritası (scrollmap): kullanıcıların, başka bir sayfaya geçmeden önce sayfayı ne kadar aşağı kaydırdıklarını vurgular. 
• göz izleme (eye tracking): belirli bir karmaşıklık düzeyi nedeniyle her zaman kolay değildir. Genel amaç, kullanıcıların en çok nereye dikkat ettiğini yakalamaktır. 
• fare izleme (mouse tracking): bazı araştırmalarda göz izlemenin bir ikamesi olarak gösterilmiştir.

• Coğrafi ısı haritaları

Esasen yer bilimciler tarafından kullanılan coğrafi ısı haritaları, gerçek bir harita üzerinde verileri gösterir ve bazı coğrafi bölgelere yüksek ve düşük yoğunluk atar. Bunun bir örneği, daha önce gösterilen NASA örneğidir.

• Yapay Zekâ ile Üretilen ısı haritaları

Bu ısı haritası görselleştirmeleri, Yapay Zekâ’nın yükselişiyle birlikte başarılı olmuştur. Örneğin, modern araçlarda sürücülerin görsel eylemlerini izleyerek bilişsel dikkat dağınıklıklarını en aza indirmeye çalışmak suretiyle yol güvenliğini artırmak için kullanılabilirler. 

• Finansta ısı haritaları

Isı haritaları, finans piyasası uzmanları tarafından şirketlerin performansını ve varlıkların, ürünlerin vb. piyasa değerlerindeki sürekli dalgalanmaları hızlıca değerlendirmek için kullanılabilir.

• Sporlarda ısı haritaları

Günümüzde birçok antrenör ve yönetici, yalnızca kendi oyuncularının performansını izlemek için değil, rakip takım oyuncularını inceleyerek kazanma stratejileri oluşturmak için de ısı haritalarını kullanıyor.

Power BI’da ısı haritası oluşturma adım adım kılavuz

Artık ısı haritalarının ne olduğuna ve bazı görselleştirme örneklerine dair genel bir fikriniz olduğuna göre, bu bölüm size video oyunu satışlarının tablo ısı haritasını oluşturma becerisi kazandıracak. Tabloda her platformun 2006’dan 2020’ye kadar yıllara göre küresel satışları gösterilecek. 

Kullanılan veriler, yerleşik veri kümeleri içeren işbirlikçi bulut tabanlı bir ortam olan Datacamp workspace’te mevcuttur. Power BI hakkında daha fazla bilgi edinmek ilgilinizi çekiyorsa, Power BI temel eğitim yolumuzu inceleyin. 

• Verileri Power BI’a yükleyin

Sol sütun panelinden, verilerinizi yüklemek için çalışma alanları (workspaces) sekmesini seçin. Henüz yoksa bir tane oluşturun. 

• İlgili sütunlarınızdan bir matris oluşturun

Isı haritası tablosu görselleştirmesini oluşturmadan önce, verilerimizden ikiye iki bir matris oluşturmamız gerekir. Bu, sol sütundaki artı işaretinden aşağıdaki şekilde yapılabilir.

Verilerinizi ve matris şablonunuzu seçin 

Bu adım, ısı haritası tablosunu oluşturmak istediğiniz verileri seçmeye karşılık gelir.

• +> Başlamak için veri ekleyin > Yayınlanmış bir veri kümesi seçin > Rapor oluşturmak için bir veri kümesi seçin. Buradan verilerinizi seçip Oluştur (Create) düğmesini tıklayabilirsiniz. Ardından, sağ üstteki Görselleştirmeler sekmesinden aşağıdaki gibi matris şablonunu seçin. 

Verilerden matris oluşturma: görüntülemek istediğimiz satırları, sütunları ve değerleri seçmemiz gerekir. Bizim örneğimizde: 

• satırlar farklı platformlara karşılık gelecek. 
• sütunlar yılları temsil edecek. 
• değerler, her platformun belirli bir yılda yaptığı küresel satışlardır. 

matrisinizi tıklayın > sağdaki verileri genişletin > bu, verilerinizdeki tüm sütunları gösterecektir. 

• Platform’u Satırlar alanına sürükleyip bırakın. 
• Year’ı Sütunlar alanına sürükleyip bırakın. 
• Global_Sales’i Değerler alanına sürükleyip bırakın. 

Toplam satırını ve sütununu kaldıralım; çünkü bunları tutmak fazla bilgi olabilir. Görselleştirmeler sekmesinden: 

• Görselinizi biçimlendirin (fırça simgesi) > Satır ve Sütun ara toplamlarını kapatın

• Isı haritanızı oluşturun 

Isı haritası tablo görselleştirmesini oluşturmak iki ana adımdan oluşur: (1) her bir satış değerinin arka planını bir renk aralığı kullanarak renkle kodlamak ve (2) aynı renk aralığını değerlerin yazı tipi rengi için kullanmak. 

(1) Değerler altındaki Global_Sales > Koşullu Biçimlendirme > Arka plan rengi

Küresel satışların daha düşük olduğu durumlarda renk daha beyaza yakındır. Öte yandan, daha yüksek değerlerde renk daha kırmızıdır.

(2) Değerler altındaki Global_Sales > Koşullu Biçimlendirme > Yazı tipi rengi

Tebrikler! PowerBI kullanarak ısı haritası tablo görselleştirmenizi oluşturdunuz.

Power BI Isı Haritalarını Kullanırken Aklınızda Bulunsun

Power BI kullanarak ısı haritaları oluştururken aşağıdaki kilit noktaları akılda tutmak önemlidir:  

• Isı haritaları yoğunluk ve şiddet odaklıdır. Bu nedenle, bu bilgiyi doğru şekilde temsil eden renkleri seçmek önemlidir. 
• Değerler bölümünde sayısal veri kullanmıyorsanız, Koşullu Biçimlendirme seçeneğini göremezsiniz. 
• Verilerinizi matrise dönüştürdükten sonra bazı hücreler boş kalabilir. Bu durumda, PowerBI bu değerleri sıfıra ayarlama seçeneği sunar; bu faydalı olabilir. 
• Power BI ısı haritanızı, önceden tanımlı renkleri kullanarak veya kendi renklerinizi özelleştirerek kişiselleştirebilirsiniz.
• Power BI ısı haritaları yalnızca Power BI Marketplace üzerinden kullanılabilir. 

Sonuç 

Bu kavramsal blog, ısı haritalarının ne olduğuna ve farklı alanlardaki işletmelere sağladığı faydalara dair kapsamlı bir genel bakış sundu. Ayrıca, Power BI kullanarak kendi ısı haritası görselleştirmenizi nasıl oluşturacağınızı öğrendiniz. 

Daha fazla Veri Bilimi becerisi edinmek istiyorsanız, aşağıdaki kurslar iyi bir sonraki adım olabilir. 

• Power BI’da Veri Modellemesi: Bu kursta, yıldız ve kar tanesi şemalarına inerek veri modellemenin temellerini anlayabileceksiniz.
• Power BI ile Veri Analisti: Uygulamalı alıştırmalarla, veri analistlerinin en iyi uygulamalarını öğrenecek ve DAX, Power Query vb. dahil olmak üzere gelişmiş Power BI özelliklerini keşfedeceksiniz.

Ayrıca hızlı başvuru rehberi olarak Power BI cheat sheet’imize de göz atabilirsiniz.