Veri Görselleştirmenin Önemi

Doğduğum coğrafyada yaşıtlarım arasında bu ismi bilmeyen yoktur, Florence Nightingale. Kendisi bir hemşiredir. Bu yazıyı kaleme alana kadar sadece hemşire olduğunu biliyordum. Ama aynı zamanda bir istatistikçi hem de başlığımız konu olan veri görselleştirmesinin neredeyse ilk örneklerinden sayılabilecek çalışmaları yapmıştır.

1843 Kırım Savaşı döneminde hemşire olarak görev yapan Florence Nightingale’in savaş sırasında orduda ölenlere ilişkin topladığı verileri görselleştirmiştir. Üstteki resimde polar diyagram ile görüntülediği çalışmayı görmektesiniz.

Literatüre İstanbul Selimiye Kışlası hastahanesindeki ölümleri gösteren diyagram olarak geçmiştir. 1853–1856 yılları arasında gerçekleşen Kırım Savaşı sırasında, Florence Nightingale, 1854’te Üsküdar, Selimiye Kışlasında, yaralı İngiliz askerlerinin tedavisinde hemşire olarak görev almıştır.

İstatistikçi Nightingale’in Üsküdar Selimiye Kışlasında elde ettiği verileri, bu istatistiksel aracı kullanarak sonuçları görselleştirmiştir. Bu görsellerin açık ve anlaşılır şekilde bir raporda İngiliz Kraliyet Komisyonu araştırmasına sunmuş olması, o dönemde büyük etki oluşturmuştur.

Peki diyagram bize neyi anlatıyor?

Kırmızı bölgeler savaş yaralanmalarını gösteriyor, mavi bölgeler önlenebilir hastalıklardan ölen askerleri gösteriyor ve siyah bölümler ise diğer nedenlerden ölen askerleri göstermekte. Diyagram Rusya’nın o dönemdeki saldırılarının karşısında kolera, tifo ve dizanteriden çok daha fazla askerin öldüğünü belgeliyordu. (Aylar üzerinden sağdaki 1. yılı, soldaki 2.yılı ifade ediyor) Bu durum hastanelerde daha fazla önlem alınması gerektiğine yönelik dönemin karar vericilerini ikna etmişti.

Son yıllarda Veri Görselleştirme

Son 30 yılda dünya genelinde veri miktarında önemli bir artış olmuştur. Bu veri artışına en büyük etkenler, ham veriyi ve veri miktarını anlamlı hale getiren yazılımların artmış olması ve kolay erişilebilir olması söylenebilir. Toplanmış olan bu ham verilerin teknik bilgi sahibi olmayanlar tarafında anlaşılması ve yorumlanması bazen çok zor olmaktadır.

İşte burada Veri Görselleştirme devreye girmektedir.

Veri Görselleştirme Nedir?

Veri görselleştirme, verilerin grafiksel olarak sunumudur. Veri görselleştirme işlemi; belirli veriler arasındaki ilişkileri grafiksel görüntüleme araçlarına iletip görüntüler üretme, elde etme sürecini içerir.

Bu sürecte, grafik işaretler ve veri değerleri arasında sistematik bir eşleme kullanılır ve görseller bunlara göre oluşturulur. Bu eşleşmeler, veri değerlerinin görsel olarak nasıl temsil edileceğini belirler. Ayrıca, grafik işaretcileri de (boyut, renk, vb..), veri değerlerindeki değişikliklerin nasıl ve ne ölçüde değişeceğini belirler. [Kaynak]

Kısaca ifade edecek olursak Veri Görselleştirme; eldeki ham verilerin hızlı, etkili ve doğru karar almak için kolay ve anlaşılır görüntü-fotoğraf-grafiklere dönüştürülme sürecidir.

Sayılar arasına gizlenmiş hikayeleri görebilmemizi sağlayan ve bu hikayeleri paylaşma ve yayma konusunda bizleri tetikleyen bir güce de sahiptir.

Veri görselleştirme -özellikle- son yıllarda önemli hale gelmiştir. 2008 yılında küresel ekonomik kriz ardından veri görselleştirme teriminin Google aramalarında payının önemli ölçüde artmıştır.(Yine bir veri görselleştirme olan) Google Trend verisine bakıldığında, grafikte 2010–2020 yılları için bu aramaların gün geçtikce arttığını gözlemlemekteyiz.

Veri görselleştirme çalışma alanları kendi içinde ayrı başlıklara sahiptir. Genelde görselleştirme çalışmaları Statik ve Interaktif olarak sınıflandırılır. Verinin sunum şekli; veri analizi, tercih edilen teknik, grafik tipi, boyutu ve kullanılan renkler ile yapılan görselleştirme çalışmasının başarısını etkiler. Ancak veri görselleştirmenin başarısı sadece tasarım bilgisi, sanatsal dokunuşlardan ibaret olmayıp, temel istatistik bilgisi ile de harmanlanması gerekmektedir.

Ayrıca görselleştirme çalışmalarında kullanılan yazılımsal araç da büyük önem taşırlar. Seçilen araç; ister kod tabanlı (Python, R, js, D3), ister web tabanlı veya başlı başına (Tableau, Power BI, Looker gibi) bir program, görselleştirme çalışmasının başarısını, aracın sunduğu veya sunmadığı imkan ve kolaylıklara göre değişecektir.

Öte yandan bu araçların önemli bölümü açık kaynak (ücretsiz) veya yarı ücretli (freemium) girişimler olsa da Veri Görselleştirme genelde belirli bir bütçe gerektiren bir çalışma alanıdır. Her geçen gün veri görselleştirme araçlarının sayısı artmaktadır. Ancak bu araçların çoğu (özellikle ek imkan ve kolaylıklar sağlayanlar) ücretli çözümler sunmaktadır. Başlangıçta veya beta sürümünde ücretsiz kullanım sunan araçlar da (data wrapper) bu duruma dahildir.

Tüm bu güçlüklere rağmen bu veri görselleştirme çalışmalarını canlı tutansa açık kaynak, ücretsiz veya belirli bir seviyeye kadar ücretli araçların varlığıdır.

Her ne kadar sayıları az olsa da bir çoğu ya bilinmiyor veya henüz keşfedilmemiştir. (Bu yazım düşündüğümden uzun olduğundan dolayı) Bir sonraki yazımda hem ücretsiz hem de -fazla- kod bilgisi gerektirmeyen veri görselleştirme araçlarını kısaca derleceğim.

Sonuç

Veri görselleştirme, birçok araç ve çalışma disiplinine sahip geniş bir IT alandır. Alanın genişliğine hayal dünyanızı da eklediğinizde görselleştirme okyanusunda gezinmek gerçekten keyiflidir.

Yazının İngilizce versiyonu için | Tıklayınız /Click it | for English version.

Kaynak:

https://www.sciencenews.org/article/florence-nightingale-passionate-statistician
https://www.dataceutics.com/blog/2018/4/27/a-passionate-statistician-florence-nightingale
https://www.sciencemuseum.org.uk/sites/default/files/styles/embedded_image/public/2018-12/E2015.0127.JPEG?itok=kyS1tNAP
https://www.britannica.com/biography/Florence-Nightingale/Homecoming-and-legacy