Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/deliprofesor/data-visualization


https://github.com/deliprofesor/data-visualization

Last synced: 12 days ago
JSON representation

Awesome Lists containing this project

README 

        
# Data-Visualization



Data visualization in R is a crucial stage in data analysis, involving the interpretation and visual representation of information from datasets through graphs, tables, or interactive visuals. It is the process of understanding and representing data visually to extract insights and communicate findings effectively.



Charts

1) Bar Chart: Used to show the frequencies or values of categorical data. For example, you can use a bar chart to display the sales quantities of product categories in a market.

2) Boxplot Chart: Used to visualize data distribution and show statistical summaries (minimum, maximum, quartiles, median). Ideal for detecting outliers and comparing groups.

3) 3D Scatter Plot: Used to visualize three-dimensional data. A 3D scatter plot can be used to understand the relationships between variables.

4) Heatmap: Used to visualize matrix data using a color scale. Particularly useful for showing patterns and groups in large datasets.

5) Histogram Chart: Used to visualize the distribution of a variable. Provides information about the density and distribution of data.

6) Lowess Plot: Used to visualize trends or irregularities in data. The Lowess plot draws a smooth curve using a smoothing method to show general trends in the dataset.

7) Pie Chart: Used to visualize the percentage shares of categorical data. Shows the share of each category as a percentage of the total with a pie chart.

8) Density Plot: Used to visualize the density distribution of a variable. Similar to a histogram but provides a smoother representation.

9) Stacked Bar Chart: Used to show the percentage shares of categorical data while also showing the contribution of different groups to the total. For example, showing the budget allocations of different categories in a project by stacking them.

10) Scatter Plot: Used to show the relationship between two variables. Used to visually understand the correlation between two numerical variables.

11) Colored Scatter Plot: Adds color to a scatter plot to incorporate a third variable. This adds a third dimension to the visualization, providing more information.



R'da veri görselleştirme (data visualization), veri analizinde önemli bir aşamadır ve veri setlerindeki bilgileri grafikler, tablolar veya interaktif görseller aracılığıyla anlamak ve görsel olarak temsil etmek anlamına gelir. 



Grafikler 

Bar Grafiği: Kategorik verilerin frekanslarını veya değerlerini göstermek için kullanılır. Örneğin, bir marketteki ürün kategorilerinin satış miktarlarını bar grafiğiyle gösterebilirsiniz.

Boxplot Grafiği: Veri dağılımını görselleştirmek ve istatistiksel özetleri (minimum, maksimum, çeyrekler, medyan) göstermek için kullanılır. Aykırı değerleri tespit etmek ve gruplar arasında karşılaştırmalar yapmak için idealdir.

Boyut Scatter (3D Scatter): Üç boyutlu verileri görselleştirmek için kullanılır. Değişkenlerin birbirleriyle ilişkisini anlamak için 3D scatter plot kullanılabilir.

Heatmap: Matris verilerini renk skalası kullanarak görselleştirmek için kullanılır. Özellikle büyük veri kümelerinde desenleri ve grupları göstermek için kullanışlıdır.

Histogram Grafiği: Bir değişkenin dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Verinin yoğunlukları ve dağılımı hakkında bilgi sağlar.

Lowess: Veri içindeki trendleri veya düzensizlikleri görselleştirmek için kullanılır. Lowess grafiği, düzgünleştirme yöntemiyle bir eğri çizer ve veri setindeki genel eğilimleri gösterir.

Pasta (Pie) Grafiği: Kategorik verilerin yüzdelik oranlarını görselleştirmek için kullanılır. Toplamın yüzde cinsinden her kategoriye ait payı pasta grafiği ile gösterir.

Yoğunluk Eğrisi (Density Plot): Bir değişkenin yoğunluk dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Histograma benzer ancak daha yumuşak bir görüntü sunar.

Stacked Bar (Yığılmış Bar) Grafiği: Kategorik verilerin yüzdelik oranlarını gösterirken farklı grupların toplamı içindeki katkısını göstermek için kullanılır. Örneğin, bir proje bütçesinde farklı kategorilerin ayrıldığı payları yığınlaştırarak göstermek.

Scatter Plot (Dağılım Grafiği): İki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. İki sayısal değişkenin ilişkisini görsel olarak anlamak için kullanılır.

Renkli Scatter Plot: Scatter plot grafiğinin üzerine renk eklenerek üçüncü bir değişkenin eklenmesini sağlar. Bu sayede üçüncü bir boyut eklenerek daha fazla bilgi görselleştirilebilir.