📘
İstatistik ve Veri Görselleştirme İlişkisi
Veri görselleştirme, karmaşık sayısal verileri anlaşılır grafiklere dönüştürme sanatıdır; ancak bu sanatın temeli sağlam bir istatistik bilgisine dayanır. İstatistik, verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması sürecidir.
1. Veri Türleri
- Nitel (Kalitatif) Veri: Sayısal olmayan, kategorik verilerdir. (Örn: Cinsiyet, renk, medeni durum).
- Nicel (Kantitatif) Veri: Sayısal değerlerle ifade edilen verilerdir. İkiye ayrılır:
- Kesikli Veri: Tam sayılarla ifade edilir (Örn: Çocuk sayısı).
- Sürekli Veri: Ondalıklı değerler alabilir (Örn: Boy, ağırlık).
2. Merkezi Eğilim Ölçüleri
Veri setinin merkezini belirlemek için kullanılırlar:
| Ölçü | Tanım | Kullanım Alanı |
|---|---|---|
| Aritmetik Ortalama | Tüm değerlerin toplamının veri sayısına bölümü. | Uç değerlerin olmadığı verilerde. |
| Medyan (Ortanca) | Küçükten büyüğe sıralandığında tam ortadaki değer. | Uç değerlerin (aykırı veri) olduğu durumlarda. |
| Mod (Tepe Değer) | En sık tekrar eden değer. | Kategorik verilerde popülerliği ölçmek için. |
3. Yayılım (Değişim) Ölçüleri
- Ranj (Açıklık): En büyük ve en küçük değer arasındaki farktır.
- Standart Sapma: Verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösterir. Sapma düşükse veriler birbirine yakındır.
- Varyans: Standart sapmanın karesidir.
4. Korelasyon
İki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü belirtir. -1 ile +1 arasında değer alır. 0’a yakınlık ilişkinin olmadığını, 1’e yakınlık güçlü ilişkiyi gösterir.
📘 Veri Görselleştirme ve Bilgi Tasarımı — Bu Dersin Tüm Konuları
💬 Öğrenci Yorumları & Soru-Cevap 0
Bu sayfa hakkındaki sorularını, ders notlarını veya görüşlerini diğer AÖF öğrencileriyle paylaş.
🔒 Sadece Üyeler Yorum Yapabilir
Yorum yazmak, soru sormak ve diğer öğrencilerle yardımlaşmak için ücretsiz üye girişi yapmalısın.
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yaz! 🚀