Veri Düzenleme ve Görşelleştirme
2025-09-22
Önsöz
Bu kitabın amacı, R yazılımı kullanarak veri seti düzenleme ve görselleştirme işlemlerinin yapılabilmesini sağlamaktır. Veri düzenleme ve görselleştirme işlemleri, karmaşık görünen verilerin daha anlaşılır ve kolay analiz edilebilir olmasına yardımcı olur. Özellikle son yıllarda bilgi ve teknoloji alanındaki gelişmelerle birlikte büyük veri ile çalışmak popülerlik kazanmış, bu verilerin düzenlenme, analiz aşamalarında özgür ve açık kaynak kodlu programlama dili olan R yazılımının da kullanımı artmıştır. Tüm verilerden elde edilen analiz sonuçlarının güvenilir olabilmesi için bu işlemlerin dikkatli bir şekilde yapılması gerekmektedir. Bu kitap sayesinde artık R yazılımını kullanarak veri düzenleme ve görselleştirme ile ilgili süreçler hakkında daha detaylı bilgiler edinecek ve bu bilgileri kendi çalışmalarınızda rahatlıkla kullanabileceksiniz.
Bu kitap, R yazılımı kullanılarak oluşturulan veri düzenleme ve görselleştirme bölümlerinden oluşmaktadır. Hem gerçek uygulamadan elde edilen hem de üretilen verilerin (veri setinin) amaca uygun bir şekilde kullanılabilmesi için öncelikle iyi bir şekilde düzenlenmesi gerekir. Düzenlenmiş veriler, analiz sürecini kolaylaştırmakla birlikte tekrar kullanılabilirlik gibi sürdürülebilirlik açısından da oldukça önemlidir. Böylece daha anlaşılır ve basit hâle gelen veri setiyle daha hızlı ve pratik sonuç ve yorumlar elde edilebilir. Bu amaçla bu kitapta yer alan veri düzenleme başlığında veri düzenleme ile ilgili örnekler, R kodlarıyla birlikte verilmiştir. Veri düzenleme bölümünde; değişkenlerin belli özelliklerine göre veri seti oluşturma, veri setine değişken ekleme ve çıkarma, frekans tablosu oluşturma, veriden betimsel istatistikleri hesaplama, seçme ve dönüştürme yapma, veri setini belli özelliklere göre birleştirme işlemleri yer almaktadır.
Amacımıza uygun ilgili değişkenleri içerecek şekilde veriyi düzenledikten sonraki önemli diğer aşama, verideki bilginin daha kolay bir şekilde ortaya konulmasını sağlayan görselleştirmedir. Verilerin grafikler ile görselleştirilerek temsil edilmesi, bilginin daha anlaşılır ve kalıcı bir şekilde ifade edilmesini sağlar. Veri düzenlemede olduğu gibi bu bölümde de veri görselleştirme ile ilgili örnekler R kodlarıyla birlikte verilmiştir. Veri görselleştirme bölümünde; veriyi betimlemek amacıyla grafik türleri tüm özellikleri ile detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Bu kitabı yazarken okuyucuların temel düzeyde R yazılımı bilgisine sahip olduğu yani R paketlerini yükleyip içerisindeki fonksiyonları kullanabildiği, R yazılımındaki veri yapılarını bildiği ve R ortamına veri aktarımını yapabildiği varsayılmıştır. Ayrıca kitabın R kodlarıyla birlikte anlatıldığı veri düzenleme ve görselleştirme bölümlerinde, PISA 2018 Türkiye verisi kullanılmıştır.
PISA
Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (Programme for International Student Assessment-PISA), Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (Organisation for Economic Co-operation and Development[OECD]) tarafından geliştirilen ve 15 yaş grubundaki öğrencilere uygulanan uluslararası bir izleme çalışmasıdır. Üç yıllık döngülerle yapılan bu sınavın amacı, öğrencilerin okulda kazandıkları bilgi ve becerileri günlük hayata entegre edebilme becerilerini değerlendirmektir (MEB, 2019).
PISA uygulamaları ile öğrencilerin okuma becerileri ile matematik ve fen alanlarındaki okuryazarlıkları değerlendirilmektedir. Her bir döngüde bu üç alandan birisi ağırlıklı alan olarak belirlenmekte olup PISA 2018 uygulamasında ağırlıklı alan okuma becerileri olarak belirlenmiştir.
PISA araştırmasında uygulanan öğrenci okul ve veli anketleri aracılığıyla öğrencilerin motivasyonları, kendileri hakkındaki görüşleri, öğrenme süreçleri ile ilgili psikolojik özellikleri, okul ortamları ve aileleri ile ilgili veriler de toplanmaktadır. PISA 2018 araştırmasında öğretmenler, öğrenciler, okul yöneticileri ve veliler için anketler düzenlenmiştir. Bu anketlerde yer alan değişkenler ile öğrenci becerileri arasındaki ilişkiler incelenir. Özellikle öğrenciler arası ilişki ve okullar arası ilişkilere yönelik göstergeler ortaya konulur.