Veri görselleştirme alanında, dağılım grafikleri, veri kümeleri içindeki ilişkileri ve kalıpları anlamak için güçlü bir araç olarak öne çıkıyor. Dağılım grafikleri, iki değişken arasındaki korelasyonu grafiksel olarak temsil ederek, kapsamlı bir veri görünümü sunar ve eğilimlerin, kümelerin, aykırı değerlerin ve hatta potansiyel nedensel ilişkilerin tanımlanmasına olanak tanır. Birkaç Dağılım Grafiği Örneği sağladık.
Çeşitli alanlarda çok yönlülüklerini ve kullanışlılıklarını sergileyen bir dizi örnek sunarak dağılım grafikleri dünyasını derinlemesine inceleyeceğiz. Ayrıca, dağılım grafiklerini ve uygulamalarını daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için bazı sık sorulan soruları da ele alacağız.
| Hızlı cevap |
| Dağılım grafikleri, veri kümelerindeki ilişkileri ve kalıpları anlamak için kullanılan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. İki değişken arasındaki korelasyonu grafiksel olarak temsil ederler ve eğilimleri, kümeleri, aykırı değerleri ve potansiyel nedensel ilişkileri ortaya çıkarabilirler. Çeşitli örnekler sağlayarak ve sık sorulan soruları ele alarak dağılım grafiklerinin dijital pazarlama, eğitim ve perakende gibi alanlarda çok yönlü ve kullanışlı olduğu gösterilmiştir. |
Dağılım Grafiği Nedir?
Dağılım grafiği, verileri temsil etmenin grafiksel bir yoludur. Basit bir dağılım grafiği, Koordinat eksenlerini kullanarak değerlerine göre noktaları çizer. Ek olarak, bu grafik, önemli fikirleri x ve y eksenleri boyunca bir dizi noktaya damıtır.
Dağılım Grafiğinin Kullanım Alanları
Verilerinizdeki iki ana değişken arasındaki ilişkiyi kurmak için bir Dağılım Grafiği kullanın. Örneğin, dijital pazarlamada, tıklama oranı ile dönüşüm KPI'ları arasındaki bağlantıyı izlemek için bu grafiği kullanabilirsiniz.
Bu durumda, tıklama oranındaki (TO) artışın dönüşümleri nasıl etkilediğini bilmek istersiniz. Dağılım Grafiği örnekleri, ana veri noktaları arasındaki bağlantıları veya ilişkileri belirlemek için kullanılabilir.
Gerçek analiz, yakından takip ettiğiniz anahtar değişkenler arasında var olan ilişkinin türünü belirlediğinizde başlar. Dağılım Diyagramları, verilerinizdeki iki önemli değişken arasındaki gizli "neden-sonuç" ilişkilerini belirlemek için kullanılabilir.
Aşağıdaki senaryolar, ham verilerinizden en iyi şekilde yararlanmak için Dağılım Grafiği örneklerini nasıl kullanabileceğinizi gösterir.
- Veriler değişken çiftleri içerir.
- Bağımsız değişkenle ilişkilendirilen her rakam, bağımlı değişkenler için çeşitli değerlere sahiptir.
- Verilerde, iki değişken arasındaki ilişkinin belirtileri vardır.
Dağılım Grafiği Nasıl Oluşturulur – Video Eğitimi
Aşağıdaki videoda, bir Google E-tablosunda bir Dağılım Grafiği oluşturmayı öğreneceksiniz. Grafiklerinizi geliştirmek için özellikler seçeneğini kullanabilirsiniz.
Basit Dağılım Grafiği Örnekleri
Örnek 1
Aşağıdaki veri tablosunda gösterildiği gibi, çeşitli ürün ve kategoriler için siparişler, satışlar ve stok mevcudiyeti hakkında verileriniz olduğunu varsayalım.
| PLATFORM | Kategoriler | Sipariş sayısı | Satış | Stokta mevcut |
| Çorap | giysi | 300 | 2300 | 6 |
| Kot | giysi | 400 | 2400 | 9 |
| Kulaklıklar | Elektronik | 500 | 2500 | 10 |
| USBs | Elektronik | 600 | 3000 | 8 |
| Resim Sergisi | Dekorasyon | 700 | 12000 | 7 |
| Aynalar | Dekorasyon | 800 | 13000 | 9 |
| Diz Bantları | Fitness | 900 | 8000 | 12 |
| Yoga paspasları | Fitness | 400 | 4500 | 15 |
| Koşu ayakkabıları | Ayakkabı | 850 | 30000 | 18 |
| Lastik ayakkabı | Ayakkabı | 1000 | 35000 | 22 |
- Google E-Tablolar uygulamasını açın.
- Çalışma sayfasını açın ve menüden "Uzantılar" ı seçin.
- “ChartExpo-Best Data Visualization Tool” açılır seçeneği göründüğünde, “Aç”ı seçin ve ChartExpo eklentisinin yüklenmesini bekleyin.
- Açılır menüden “Yeni Grafik Oluştur” u seçin.
- Bu kütüphane size çizelgelerin bir listesini verecektir.
- Dağılım Grafiği aşağı kaydırılarak ve üzerine tıklanarak bulunabilir.
- Verileri sayfaya yapıştırabilir ve ardından ChartExpo penceresinden sayfanın adını seçebilirsiniz.
- Sütunları uygun metrikler ve boyutlarla eşlemelisiniz. Bu örnekte, X ekseni metriği için "Satış" sütununu kullanın. Y ekseni için "sipariş sayısı" metriği. Üçüncü ölçü isteğe bağlıdır, ancak bir sütununuz varsa onu eşlemelisiniz. Örnek veri tablosunda yer aldığı için “Stokta Var” sütununu seçelim. İlk boyut için "Ürün" sütununu ve "Nokta Rengi" için "Kategori Sütunu"nu seçin.
- Şimdi "Grafik oluştur" düğmesini tıklayın.
Grafik Nasıl Düzenlenir
- Grafikte değişiklik yapmak için “Grafik düzenle” düğmesine tıklayın.
- Göstergeyi grafikte görüntülemek için, "Efsane Özellikleri" penceresini açacak olan kalem simgesine tıklayın. “Uygula” düğmesine basmadan önce “Göster” düğmesini etkinleştirin.
- X ekseninin yalnızca satış rakamlarını dolar işareti olmadan gösterdiğini fark edeceksiniz. Bu eksende kalem simgesini seçebilirsiniz. “Eksen Alt Özellikleri” penceresindeki “Metni Etiketle” özelliklerinin altına “$” yazın ve “Tümünü Uygula”ya tıklayın.
- Grafiğin başlığını da ekleyebilirsiniz. Üst kısımdaki kalem sembolünü seçerek. Grafik Başlığı Özellikleri kutusundaki “Satır1”deki metni değiştirebilirsiniz. "Göster" düğmesinin açık olduğundan emin olun. Bu kutuda yazı tipi stillerini de değiştirebilirsiniz. Her şey yerine oturduğunda, “Uygula” düğmesine tıklayın.
- Bu çizelgede değiştirdiğiniz tüm özelleştirilmiş özellik ayarlarını “Kaydet” düğmesine tıklayarak kaydedebilirsiniz.
Örnek 2
Öğrenci sayısı ile aldıkları notlar arasında bir bağlantı olup olmadığını öğrenmek istediğinizi varsayalım. Aşağıdaki bilgilerin topladığınız bilgiler olduğunu varsayalım.
| öğrenci sayısı | Alınan İşaretler | Öğrenci Yüzdesi |
| 5 | 40 | 2.5 |
| 6 | 60 | 3 |
| 25 | 70 | 12.5 |
| 11 | 65 | 5.5 |
| 30 | 80 | 15 |
| 4 | 50 | 2 |
| 6 | 55 | 3 |
| 10 | 75 | 5 |
| 14 | 90 | 7 |
| 18 | 45 | 9 |
| 20 | 40 | 10 |
| 22 | 95 | 11 |
| 2 | 100 | 1 |
| 11 | 35 | 5.5 |
| 16 | 25 | 8 |
- Daha sonra "alınan işaretler" ve "no" sütunlarını eşleyebilirsiniz. Örnek 1'deki aynı yöntemleri kullanarak x ve y eksenlerine "öğrenci sayısı". Son sütun olan "Öğrencilerin Yüzdesi", Nokta Büyüklüğü Metrikinde eşlenecektir.
- Nihai görselleştirmeyi görmek için "Grafik oluştur"a tıklayın.
Örnek 3
Dış ortam sıcaklığı ile kriket cıvıltıları arasındaki ilişkiyi bulmak istediğinizi varsayalım. Ek olarak, görselleştirme için yeterli veri (varsayımsal veri) örneği topladınız. Aşağıdaki verileri görselleştirmek için Dağılım Grafiği örneklerini kullanalım.
| Sıcaklık (Fahrenhayt) | Cıvıltı Sayısı (15 Saniyede) | Toplam Kriket |
| 57 | 18 | 2 |
| 28 | 20 | 5 |
| 64 | 21 | 10 |
| 65 | 23 | 15 |
| 68 | 27 | 6 |
| 71 | 30 | 8 |
| 74 | 34 | 10 |
| 77 | 39 | 15 |
| 20 | 10 | 10 |
| 24 | 8 | 8 |
| 25 | 7 | 7 |
| 58 | 5 | 2 |
| 71 | 2 | 10 |
| 74 | 14 | 5 |
| 77 | 30 | 7 |
| 20 | 34 | 8 |
| 24 | 26 | 3 |
| 25 | 16 | 4 |
| 58 | 8 | 2 |
| 71 | 12 | 1 |
- Örnek 1'deki adımların aynısını izleyebilirsiniz. Sütunları eşleyebilirsiniz.
- “Grafik oluştur” düğmesine tıkladığınızda, ChartExpo görselleştirmeyi oluşturacaktır.
Örnek 4
Bir perakende mağazanız olduğunu ve maliyet, sipariş sayısı ve kazanç arasındaki ilişkiyi değerlendirmek istediğinizi varsayalım. Aşağıdaki tablonun verilerinizi temsil ettiğini varsayarsak.
| Ürün Tipi | Ürünler | Kâr | maliyet | HAYIR. siparişlerin |
| Kozmetik | Yüz astarı | 15.79 | 90 | 10 |
| Kozmetik | vakıf | 20.13 | 70 | 12 |
| Kozmetik | Kapatıcı | 38.62 | 190 | 9 |
| Kozmetik | Kızarmak | 34.62 | 880 | 16 |
| Kozmetik | Vurgulayıcı | 71.84 | 900 | 22 |
| Kozmetik | bronzlaştırıcı | 71.84 | 600 | 23 |
| Kozmetik | Pudra | 32.77 | 600 | 42 |
| Kozmetik | Göz Astarı | 21.8 | 1300 | 19 |
| Elektronik | TV'ler | 110 | 590 | 28 |
| Elektronik | buzdolapları | 12.61 | 390 | 11 |
| Elektronik | çamaşır makineleri | 70.21 | 490 | 41 |
| Elektronik | klimalar | 70.21 | 390 | 18 |
| Elektronik | yazıcılar | 68.83 | 260 | 17 |
| Elektronik | hoparlörler | 17.55 | 210 | 2 |
| Elektronik | klavyeler | 54.74 | 170 | 23 |
| Elektronik | E-okuyucular | 12.66 | 170 | 13 |
| Giysiler | cep telefonları | 47.36 | 140 | 27 |
| Giysiler | Kazak | 83.64 | 110 | 13 |
| Giysiler | hoodies | 83.64 | 110 | 12 |
| Giysiler | T-shirt | 22 | 760 | 6 |
| Giysiler | Kot | 75 | 1500 | 7 |
| Giysiler | sweatshirt | 11.75 | 1000 | 19 |
| Giysiler | resmi pantolon | 98 | 150 | 10 |
| Giysiler | polo gömlekleri | 27.77 | 380 | 14 |
- Örnek 1'de belirtilen yöntemleri kullanarak sütunları eşleyebilirsiniz.
- Şimdi "Grafik oluştur" düğmesini tıklayın.
AYRICA OKUYUN:
- 4ps ve 4cs Pazarlama
- 5'li Likert Ölçekli Analiz ve Örnekler
- Zaman İçindeki Eğilimleri Gösteren En İyi Grafik
- Çevrimiçi Excel'e Nasıl Erişilir?
Sık Sorulan Sorular
Dağılım Grafiğinin Amacı Nedir?
İki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için bir dağılım grafiği kullanılır. Bir veri kümesindeki kalıpları, kümeleri, aykırı değerleri ve korelasyonları tanımlamamıza olanak tanır. Dağılım grafikleri, bir değişkendeki değişikliklerin diğerini nasıl etkileyebileceğini anlamamıza yardımcı olur.
Bir Dağılım Grafiği nasıl yorumlanır?
Bir dağılım grafiğini incelerken, genel model veya eğilim analiz edilmelidir. Çizimdeki noktalar bir çizgi etrafında yakından kümelenmişse, güçlü bir korelasyon olduğunu gösterir. Noktalar net bir eğilim olmaksızın dağılmışsa, bu zayıf bir korelasyonu veya hiç korelasyon olmadığını gösterir. Aykırı değerler varsa, veri anormalliklerini veya ilginç içgörüleri gösterebilir.
Bir Dağılım Grafiği ikiden fazla Değişken gösterebilir mi?
Standart bir dağılım grafiği, iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterirken, ek değişkenleri dahil etmek mümkündür. Bu, veri noktaları için farklı renkler veya boyutlar kullanılarak veya aynı grafik üzerinde birden çok dağılım grafiği oluşturarak elde edilebilir.
Dağılım Grafikleri Aykırı Değerleri Belirlemek İçin Uygun mu?
Evet, dağılım grafikleri aykırı değerleri belirlemek için kullanışlıdır. Aykırı değerler, genel modelden önemli ölçüde sapma gösteren veri noktalarıdır. Dağılım grafiğini inceleyerek, genel eğilimden veya nokta kümesinden çok uzakta olan veri noktalarını görsel olarak belirleyebilirsiniz.
Dağılım Grafikleri Doğrusal Olmayan İlişkiler Gösterebilir mi?
Evet, dağılım grafikleri doğrusal olmayan ilişkileri gösterebilir. Veri noktaları düz bir çizgi oluşturmuyorsa, bunun yerine eğri bir model izliyorsa, değişkenler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olduğunu gösterir. Bu gibi durumlarda, ilişkiyi doğru anlamak için ek analizler veya dönüşümler gerekebilir.
Özet
Özetle, dağılım grafikleri, değişkenler arasındaki ilişkileri tasvir etmenin açık ve özlü bir yolunu sağlayarak, veriler içindeki kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarmamıza olanak tanır. Ampirik kanıtlara dayalı bilinçli kararlar vermemize yardımcı olarak daha fazla analiz ve keşif için bir temel görevi görürler.
Dağılım grafiklerinin etkili kullanımı sayesinde, çok çeşitli disiplinlerde değerli içgörülerin kilidini açabilir ve anlamlı sonuçlar elde edebiliriz.
