Veri Analitiğinde Bölümlere Ayrılmış Çubuk Grubu: Eksiksiz Kılavuz

Segmentlere ayrılmış çubuk grafik, Data Analytics'te tanıdık bir kavramdır. Ama temellerinin farkında mısın?

Grafikler, veriler arasındaki ilişkiyi temsil etmenin en yaygın yollarından biridir, özellikle sınırlı bir alan ve zaman içinde uygun gösterim için çok karmaşık ve çok sayıda olanlar. Veri analizi yoluyla toplanan ve işlenen muazzam miktarda bilgi ile, bu verileri doğru yorumlama ve çıkarım için sunmanın bir yolunun olması önemlidir. Veri görselleştirme bize, çizelgeler ve grafikler aracılığıyla görsel bir form vererek bilginin ne anlama geldiğine dair net bir resim verir. Bu nedenle, veriler insan zihni için daha anlaşılır hale gelir ve büyük veri kümeleri içindeki kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri hızlı bir şekilde tanımlayabilir. Veri analitiği ve veri biliminde yeni başlıyorsanız, upGrad'ın veri bilimi sertifikaları kesinlikle veri ve analitik dünyasına daha derine dalmanıza yardımcı olabilir.

Veri görselleştirme yoluyla ikna edici argümanlar üretme yeteneği, yetenekli bir Veri Bilimi profesyonelinin olağanüstü niteliklerinden biridir. Birkaç grafik ve grafik seçeneği varken

verileri farklı senaryolarda göstermek için seçim yapılabilir, bölümlere ayrılmış bir çubuk grafik veya bölümlere ayrılmış bir çubuk grafik, Veri Analistleri arasında oldukça ilgi görür.

Bu makale, bölümlenmiş çubuk grafiğin temelleri, neden kullanıldığı, nerede kullanıldığı ve başarılı bir Veri Analisti olmak için gereken becerilerde ustalaşmanıza yardımcı olabilecek upGrad Veri Bilimi kursları konusunda size yol gösterecektir.

Ama önce, çubuk grafikleri tazeleyelim.

Çubuk Grafikler

En sık kullanılan grafik/grafik türleri arasında, çubuk grafik veya çubuk grafik, farklı veri kategorileri arasındaki karşılaştırmayı gösteren bir dizi çubuktan oluşur. Çubuk grafikler en yaygın grafik türlerinden biridir ve aşinalıklarından dolayı genellikle kolayca anlaşılabilir.

Çubuk grafiklerin basitliğine rağmen, sınırlı kullanımları vardır. Verileri bir çubuk grafikte göstermeden önce, verilerin doğasını ve grafiğe eklenen değişkenlerin sayısını değerlendirmek çok önemlidir. İdeal olarak, bir veya iki değişkenin zaman içindeki gelişimini takip etmek istediğimizde, çubuk grafikler mükemmel bir seçimdir. Bunları gerçekten de birkaç değişkeni kümelenmiş bir çubuk grafik biçiminde karşılaştırmak için kullanabiliriz. Bununla birlikte, bu tür karşılaştırmalar, karışıklığa yol açabilecek karmaşık bir temsile yol açabilir.

Aşağıda iki örnek verilmiştir - ilki basit bir çubuk grafiği (bir değişken kullanarak) ve ikinci örnekte bir kümelenmiş çubuk grafiği (iki değişken kullanarak) gösterir. Her iki çizim de belirli bir dönemde şirket gelirinin gelişimini gösterir - kurumsal senaryolarda çubuk grafiklerin tipik bir uygulaması. İkinci örnek, belirli bir zaman diliminde iki şirketin gelirlerinin karşılaştırmasını göstermektedir.

Resim 1 ( Görüntü Kaynağı )

Resim 2 ( Görüntü Kaynağı )

Yığılmış Çubuk Grafikler

Çubukları yan yana görüntüleyen kümelenmiş bir çubuk grafiğin aksine, yığılmış çubuk grafikler çubukları bölümlere ayırır. Yığılmış çubuk grafikler, daha büyük bir kategorinin daha küçük kategorilere nasıl bölündüğünü ve her bir parçanın toplam miktarı nasıl etkilediğini göstermek için kullanılır. Yığılmış çubuk grafikteki çubuklar, farklı değerleri temsil eden yığınlama sırasına göre sınıflandırılır. Bir eksen, ayrık değerleri gösterir ve diğer eksen, değişken çubukları yığınlama sırasına göre gösterir. Tüm çubuğun ayırt edici kısımlarını göstermek için farklı renkler kullanılır.

Aşağıda yığılmış bir çubuk grafiği gösteren bir çizim verilmiştir: Görüntü Kaynağı

Yığılmış Çubuk Grafik ve Segmentli Çubuk Grafik

Yığılmış çubuk grafikler iki türdür: Basit yığılmış çubuk grafikler ve %100 yığın çubuk grafikler.

• Basit yığılmış çubuk grafiklerde , segmentin her değeri bir öncekinden sonra yerleştirilir. Bu nedenle, çubuğun toplam değeri, tüm segment değerlerinin toplamıdır. Bu nedenle, basit yığılmış çubuk grafikler, toplam miktarı her grup/bölümlü çubukla karşılaştırmak için harikadır.
• %100 yığın çubuk grafiği veya parçalı çubuk grafik , parçalı çubukların toplamının %100'e ulaştığı yığın çubuk grafiktir. Başka bir deyişle, yığılmış çubuklar, birden çok veri serisinin göreli yüzdesini gösterir ve yığılmış her çubuğun toplamı her zaman %100'dür. Bu nedenle, bölümlere ayrılmış bir çubuk grafik oluştururken her bir çubuğun %100'ü temsil etmesini sağlamak önemlidir. Aksi takdirde, basit bir yığılmış çubuk grafik haline gelecektir.

Yığılmış çubuk grafikler, parça-bütün ilişkisini gösterir ve hatta parçaların zaman içinde nasıl değiştiğini gösterebilir. Aşağıda, bir ürünün pazar payının her yıl nasıl değiştiğini gösteren, bölümlere ayrılmış bir çubuk grafiğin basit bir gösterimi bulunmaktadır. Bu tür bölümlere ayrılmış çubuk grafiklerin önemli bir dezavantajı, ilk veri serilerini (aşağıdaki resimde dikey eksenin hemen yanında) karşılaştırmanın kolay olmasına rağmen, ortak bir taban çizgisine hizalanmadıkları için sonrakileri karşılaştırmanın daha zor olmasıdır.

Görüntü Kaynağı

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Aşağıdaki çizim, basit bir yığılmış çubuk grafik ile bölümlere ayrılmış bir çubuk grafik arasındaki anatomik farkı daha da netleştirecektir:

Görüntü Kaynağı

Segmentli Çubuk Grafik Oluştururken Hatırlanması Gereken Noktalar

• Hem yığınlanmış hem de parçalı çubuk grafikler iki eksenli iki boyutlu bir temsile sahiptir - bir eksen kategorileri, diğeri sayısal değerleri gösterir. Kategorileri temsil eden eksenin, birbirini dışlayan gruplara (örneğin şirketler, yıllar vb.) atıfta bulunduğunu gösteren bir ölçeği yoktur. Ancak sayısal değerlere sahip eksen, karşılık gelen ölçüm birimlerine sahip bir ölçeğe sahiptir.
• Çubuklar dikey veya yatay olarak yönlendirilebilir. Her bir ana kategori, her bir bölümün ikinci bir kategorik değişkenin alt kategorilerini temsil ettiği bölümlere ayrılmıştır.
• Dikdörtgen bölümlerin yüksekliği veya uzunluğu, her bir alt kategorinin miktarını gösterir ve dikey veya yatay olarak uçtan uca istiflenir.
• Her çubuğun son uzunluğu veya yüksekliği, her bir ana kategorideki toplam miktarı temsil eder (bölümlere ayrılmış çubuk grafiklerde %100).
• Eşdeğer alt kategoriler aynı renkle gösterilmelidir.
• Ayrı grupları temsil ettiklerini belirtmek için ana kategorilerin çubukları arasında bir miktar boşluk bırakılmalıdır.

Segmentli Çubuk Grafiklerin Artıları ve Eksileri

Bölümlere ayrılmış çubuk grafik, veri görselleştirme için kullanışlı bir araçtır. Bir çubuk grafiğin doğal basitliğine sahiptir ve yine de birçok veri analizi işleminde uygulama bulur. Ancak, kullanımını belirli veri analizi senaryolarıyla sınırlayan birkaç dezavantajı vardır.

Bölümlere ayrılmış çubuk grafiklerin artıları ve eksileri şunlardır:

Artıları:

• Kategorik verilerin bileşimini anlamak oldukça kolaydır.
• Zaman içinde parçadan bütüne değişimleri tasvir ederler.
• Kompakt bir alanda birden fazla kategoriyi ve veri serisini temsil edebilirler.

Eksileri:

• Her çubukta artan segmentlerle okunması zorlaşıyor.
• Segmentleri birbirleriyle karşılaştırmak, ortak bir temel ile hizalanmadıkları için zorlaşır.
• Yığılmış çubuklar %100'e normalize edildiğinden mutlak değer boyutu kaybolur.

İleriye Doğru: UpGrad ile Kariyerinizi Geleceğe Hazırlayın

upGrad, sektörle ilgili programlar ve kurslar sunan önde gelen bir çevrimiçi yüksek öğrenim platformudur. 85 ülkeye yayılmış 40.000'den fazla ücretli öğrenci ile upGrad'ın en son teknoloji ve eğitim uygulamalarını birleştirme yeniliği, kendi alanlarında 500.000'den fazla çalışan profesyonele yardımcı oldu.

upGrad avantajının öğrencilere sunduğu özellikler şunlardır:

• Kişiselleştirilmiş endüstri mentorluğu, pratik uygulamalı endüstri projesi ve fakülte ve uzmanlarla canlı oturumlar ile esnek öğrenme ve endüstriyle ilgili müfredat.
• Eşler arası ağ oluşturma, şüphe çözme forumları ve ağ oluşturma fırsatları.
• Önde gelen üniversitelerden ve şirketlerden fakülte
• Özel bir mentor ekibi
• Sonuç odaklı yaklaşım
• 360 derece kariyer yardımı

upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Sertifikası ve Veri Biliminde Yüksek Lisans Derecesi, Veri Bilimi kariyerlerinde gelişmek için gereken beceri ve bilgileri sağlam bir şekilde kavramanıza yardımcı olacak iyi yapılandırılmış iki programdır. Her programın sunduğu avantajlar vardır, ancak her ikisi de en son endüstri standartlarıyla uyumlu ilgi çekici bir öğrenme deneyimi sağlamak üzere tasarlanmıştır. Sektörle ilgili çok sayıda uygulamalı projeyle, sertifika sahipleri, sürekli profesyonel beceriler gerektiren zorlu ve sürekli rekabetçi iş piyasasıyla yüzleşmeye hazır olacaklarından emin olabilirler. Dahası, programlar tüm endüstri sektörlerindeki Veri Bilimi profesyonelleriyle bağlantı kurmak için eşsiz bir fırsattır.

Veri Bilimi Programında PG Sertifikasyonu Öne Çıkanlar:

• Tamamen çevrimiçi formatta yedi aylık kurs süresi.
• Çalışan profesyoneller için özel olarak tasarlanmıştır.
• IIIT Bangalore'den lisansüstü sertifika.
• Excel, Python, Tableau ve MySQL gibi programlama dillerini ve araçlarını kapsar.
• 7+ vaka çalışması ve proje, 20+ canlı oturum ve altı kodlama ödevi ile 300+ saat içerik.

Almanya Uluslararası Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden Veri Bilimi Yüksek Lisans Derecesi

Programın Öne Çıkanları:

• 24 ay kurs süresi (ilk yıl çevrimiçi ve ikinci yıl Almanya'da kampüste).
• Çift akreditasyon (IIIT-B'den Yönetici PG Programı ve IU, Almanya'dan Yüksek Lisans Derecesi) ve NASSCOM sertifikası.
• UpGrad öğrencileri için IELTS gerekli değildir.
• 14+ araç ve yazılımın kapsamlı kapsamı.
• 60'tan fazla vaka çalışması ve proje, 20'den fazla canlı oturum ve sektör uzmanlarıyla 25 1:8 koçluk oturumu ile 500 saatten fazla içerik.

Sonuç olarak

Segmentlere ayrılmış bir çubuk grafiğin nasıl oluşturulacağını bilmek, özellikle yeni başlıyorsanız ve veri görselleştirme teknikleriyle yeni başlıyorsanız, Veri Analitiği için bir zorunluluktur. Bu tür grafikler Excel'de kolayca oluşturulabilir ve karmaşık araçlar ve yazılımlar hakkında ileri düzeyde bilgi gerektirmez. Ancak öncelikle, birlikte çalıştığınız veriler ve bunların bölümlere ayrılmış bir çubuk grafik sunumuna uyup uymadığı hakkında net bir fikre sahip olmak çok önemlidir.

Büyük Veri ve İş Analitiğinin potansiyel küresel pazarı gelecek için umut verici eğilimler gösterirken, Veri Bilimlerinde bir kariyerin olasılıklarla dolu olduğunu düşünmek güvenlidir. O halde upGrad'a kaydolun ve en iyilerle öğrenmeye başlayın!