Merhaba Dostlar, Renklerin ve Hikayelerin Dünyasına Hoş Geldiniz!

Serüvenimizin önceki bölümlerinde ham veriyi bir usta gibi yontmayı, onu temizlemeyi ve anlamlı özetler çıkarmayı öğrendik. Artık o yonttuğumuz eserin ruhunu ortaya çıkarma, verinin içinde saklı olan hikayeleri, desenleri ve ilişkileri bir tuvale dökme zamanı.

Bir sonraki durağımız, veri biliminin en keyifli ve en etkili aşaması: Veri Görselleştirme.

Unutmayın, bir tablodaki yüzlerce satır sayının anlatamadığını, iyi tasarlanmış tek bir grafik saniyeler içinde anlatabilir. Bu bölümde amacımız, sadece komutları kullanarak grafik çizmeyi değil, aynı zamanda “Neyi göstermek istiyorum ve bunun için en doğru görsel form hangisidir?” sorusunu sorarak bilinçli görselleştirmeler yapmayı öğrenmek olacak (Wilke, 2019).

Bu yolculuktaki en güçlü fırçamız, tidyverse ekosisteminin görselleştirme devi olan ggplot2 paketi olacak. Bu dev pakete geçmeden önce gelin ustalık öncesi bir keşif yapalım.

1. Ustalık Öncesi Keşif: esquisse ile Sürükle-Bırak Sanatı

Kod yazmanın o derin dünyasına dalmadan önce, ggplot2’nin gücünü ve potansiyelini keşfetmek için sihirli bir aletimiz var: esquisse paketi. Bu paket, RStudio içinde bize “sürükle-bırak” yöntemiyle interaktif olarak grafikler oluşturma imkanı tanır.

Bu, hem ilham almak hem de Grafiklerin Grameri felsefesini sezgisel olarak anlamak için harika bir başlangıç noktasıdır.

1.1 esquisse Atölyesini Açma

  1. Paketi Yükleme (Sadece Bir Kez): Eğer daha önce yüklemediyseniz, Console’a install.packages("esquisse") yazarak paketi kurun.
# esquisse paketini install edelim.
install.packages("esquisse")
  1. Paketi Çağırma: Her oturumda bir kez library(esquisse) komutuyla paketi atölyemize çağırıyoruz.
# paketi programımıza çağrıyoruz.
library(esquisse)
  1. Ustalık İpucu: Arayüzü Türkçeleştirme! esquisse paketinin en güzel özelliklerinden biri, arayüz dilini değiştirebilmemizdir. Sihirbazı başlatmadan önce aşağıdaki set_i18n("tr") komutunu çalıştırarak, tüm menüleri ve seçenekleri Türkçe olarak kullanabilirsiniz. Bu, özellikle yeni başlayanlar için harika bir kolaylıktır.
# esquisse arayüzünü Türkçe'ye çevirelim
set_i18n("tr")
  1. Sihirbazı Başlatma: esquisser() komutunu çalıştırıyoruz.
# esquisse arayüzünü çalıştıralım
esquisser()

esquisser() komutunu çalıştırdığınızda, karşınıza ilk olarak “Grafik oluşturmak için veri aktarın” başlıklı, son derece kullanışlı bir pencere gelecektir. Bu pencere, atölyemize hangi malzemeyle çalışacağımızı söylediğimiz yerdir.

esquisse'de R Ortamında Veri Seti Seçimi

esquisse’de R Ortamında Veri Seti Seçimi

Bu pencere bize veriyi içeri almanın birden fazla yolu olduğunu gösterir. Gelin en sık kullanacağımız iki senaryoyu inceleyelim:

Senaryo 1: R’ın Kendi İçindeki Veri Setlerini Kullanma (Bizim Yolumuz)

R, iris, mtcars gibi, pratik yapmak için harika olan birçok yerleşik veri setiyle birlikte gelir. esquisse ile bu veri setlerine ulaşmak çok kolaydır.

  1. Veri alma nasıl yapılır?: Sol taraftaki menüden Ortam (</> Environment) seçeneğinin seçili olduğundan emin olun.
  2. Veri tablosu seçin: Bu açılır menü, R’ın o anki hafızasındaki ve temel paketlerindeki tüm veri çerçevelerini listeler. Biz buradan iris’i seçeceğiz.
  3. Arama yapılacak ortamı seçin: Global Environment denen kısımdan iris veri setinin içinde bulunduğu datasets,Veri Tablosu denen kısımdan da iris veri seti bulunur.
  4. Onay: Yeşil kutucukta “Veri başarıyla içeri alındı!” mesajını gördükten sonra, en alttaki Veri al butonuna tıklayarak atölye tezgâhına geçebiliriz.

Senaryo 2: Bilgisayarınızdaki Bir Dosyayı Kullanma

Eğer kendi .csv veya Excel dosyanızla çalışmak isteseydiniz, yapmanız gereken tek şey sol taraftaki menüden Dış dosya seçeneğini seçmek ve ardından bilgisayarınızdan ilgili dosyayı bulmaktı.Gözat’a tıklayıp bilgisayarımızdaki .csv veri setini bulup tıkladığımızda esquisse dosyanın içeriğini sizin için otomatik olarak analiz edecektir. Onay: Yeşil kutucukta “Veri başarıyla içeri alındı!” mesajını gördükten sonra, en alttaki Veri al butonuna tıklayarak yine atölye tezgâhına geçebiliriz.

esquisse'de Dış Ortamdan Çekilen Veri Seti

esquisse’de Dış Ortamdan Çekilen Veri Seti

Ve karşınızda, esquisse’in ana kontrol paneli!

Gelin bu paneli birlikte tanıyalım:

esquisse'in Ana Kontrol Paneli

esquisse’in Ana Kontrol Paneli

Eğer seçtiğiniz veri setini görmek isterseniz, üst menüden veri setine göz atma ikonuna tıklayabilirsiniz.

Veri Setine Bakma
Veri Setine Bakma

İris veri setiniz aşağıdaki gibi karşınıza gelir.

İris Veri Seti Karşınızda

İris Veri Seti Karşınızda

1.2 İlk Grafiğimizi “Sürükle-Bırak” ile İnşa Edelim

Amacımız: iris veri setindeki çiçeklerin taç yaprağı uzunluğu (Petal.Length) ile taç yaprağı genişliği (Petal.Width) arasındaki ilişkiyi gösteren bir saçılım grafiği çizmek ve noktaların rengini çiçek türüne (Species) göre belirlemek.

  1. X Ekseni: Variables listesinden Petal.Length’i sürükleyip X kutusuna bırakın.
  2. Y Ekseni: Variables listesinden Petal.Width’i sürükleyip Y kutusuna bırakın.
  3. Renk: Variables listesinden Species’i sürükleyip Color kutusuna bırakın.

Bu üç basit adımı yaptığınızda, tuvalinizde anında aşağıdaki gibi renkli ve anlamlı bir grafiğin oluştuğunu göreceksiniz.

`esquisse` ile Oluşturulan Saçılım Grafiği

esquisse ile Oluşturulan Saçılım Grafiği

1.3 Sihrin Son Adımı: Kodu Dışarı Aktarma

Bu görsel atölyenin en güçlü özelliği, bize sadece bir resim değil, bu resmi yaratan tarifi, yani ggplot2 kodunu vermesidir.

Ekranın sağ alt köşesindeki </> Kod butonuna tıklayın. Karşınıza, oluşturduğunuz grafiğin tam ggplot2 kodunu içeren bir pencere çıkacaktır.

`esquisse`'in Ürettiği ggplot2 Kodu

esquisse’in Ürettiği ggplot2 Kodu

Bu kodu “Panoya kopyala” butonuyla kopyalayıp, kendi R script’inize veya .Rmd dosyanıza yapıştırarak analizlerinize devam edebilirsiniz.

Bu bölümle birlikte, R’da veri görselleştirmenin aslında ne kadar sezgisel ve keyifli olabileceğini görmüş olduk. Bir sonraki bölümde, esquisse’in bizim için ürettiği bu kodların arkasındaki “Grafiklerin Grameri” felsefesini öğrenerek, kendi başımıza, sıfırdan bu sanat eserlerini nasıl yaratacağımızı keşfedeceğiz.

Yararlandığımız Kaynak

Bu bölümdeki konuların felsefesi ve anlatım yapısı oluşturulurken aşağıdaki değerli eserden ilham alınmıştır.

Wilke, C. O. (2019). Fundamentals of Data Visualization. O’Reilly Media. https://clauswilke.com/dataviz/