Proje Raporunun Temel Bileşenleri

1. Kapak Sayfası
   • Projenin başlığı, yazar(lar)ın adı, tarih ve kurumsal bilgiler yer almalıdır.
   • Profesyonel bir tasarım ve düzenleme yapılmalıdır.
2. Özet (Abstract)
   • Çalışmanın kısa bir özeti, 150-250 kelime arasında yazılmalıdır.
   • Araştırmanın amacı, yöntemi, bulguları ve sonuçları kısaca belirtilmelidir.
3. İçindekiler Tablosu
   • Rapordaki bölümlerin ve alt başlıkların yer aldığı bir tablo sunulmalıdır.
   • Sayfa numaraları doğru bir şekilde belirtilmelidir.
4. Giriş
   • Araştırmanın amacı, kapsamı ve önemi açıklanmalıdır.
   • Araştırmanın temel soruları veya hipotezleri belirtilmelidir.
5. Yöntem (Metodoloji)
   • Kullanılan yöntemler, veri toplama araçları ve analiz teknikleri detaylı bir şekilde açıklanmalıdır.
   • Çalışmanın tekrarlanabilir olması için yeterli bilgi verilmelidir.
6. Bulgular ve Tartışma
   • Veriler açık bir şekilde sunulmalı, grafikler ve tablolarla desteklenmelidir.
   • Bulguların yorumlanması ve literatürle karşılaştırılması yapılmalıdır.
7. Sonuç ve Öneriler
   • Çalışmanın genel sonuçları özetlenmeli ve gelecekteki araştırmalar için önerilerde bulunulmalıdır.
8. Kaynakça
   • Çalışmada kullanılan tüm kaynaklar doğru bir formatta listelenmelidir.
   • APA, MLA veya Chicago gibi standart formatlardan biri kullanılmalıdır.

Proje Raporu Hazırlarken Dikkat Edilmesi Gerekenler

1. Netlik ve Akıcılık
   • Rapordaki dil sade, açık ve profesyonel olmalıdır.
   • Gereksiz ayrıntılardan kaçınılmalıdır.
2. Veri Sunumu
   • Veriler, grafikler ve tablolar aracılığıyla net bir şekilde sunulmalıdır.
   • Görsellerle metin arasında denge sağlanmalıdır.
3. Doğru Kaynak Kullanımı
   • Kaynaklar doğru bir şekilde belirtilmeli ve intihalden kaçınılmalıdır.
   • Alıntılar için uygun referans formatı kullanılmalıdır.
4. Teknik Düzenlemeler
   • Sayfa numaraları, yazı tipi (Times New Roman, Arial vb.) ve satır aralıkları standartlara uygun olmalıdır.
   • Yazım ve dil bilgisi hatalarına dikkat edilmelidir.
5. Düzenli Geri Bildirim Almak
   • Raporunuzu tamamlamadan önce danışmanınızdan veya ekip üyelerinden geri bildirim alın.
   • Eleştirilere açık olun ve raporunuzu bu doğrultuda geliştirin.

Proje Raporlarında Yaygın Hatalar

1. Yetersiz Veri Analizi
   • Hata: Verilerin yeterince analiz edilmemesi veya yanlış yorumlanması.
   • Çözüm: Veri analiz araçlarını doğru bir şekilde kullanın ve sonuçları tarafsızca raporlayın.
2. Yetersiz Kaynakça
   • Hata: Kullanılan kaynakların eksik veya yanlış belirtilmesi.
   • Çözüm: Kaynakça bölümü için standart bir format kullanın ve tüm kaynakları eksiksiz listeleyin.
3. Aşırı Teknik Dil Kullanımı
   • Hata: Teknik terimlerin fazlalığı okuyucunun anlamasını zorlaştırır.
   • Çözüm: Teknik ifadeleri mümkün olduğunca sadeleştirin veya açıklayın.
4. Düzensiz Yapı
   • Hata: Bölümler arasında mantıksal bir akışın olmaması.
   • Çözüm: Rapora başlamadan önce bir taslak hazırlayın ve bölümleri bu taslağa göre düzenleyin.
5. Eksik Görseller ve Grafikler
   • Hata: Verilerin yeterince görselleştirilmemesi.
   • Çözüm: Grafik ve tablolarla bulgularınızı destekleyin.

2024’te Proje Raporu Hazırlama Trendleri

1. Yapay Zeka Destekli Yazım Araçları
   • Yapay zeka tabanlı araçlar (Grammarly, Quillbot), dil hatalarını düzeltmek ve metni optimize etmek için kullanılıyor.
   • Akademik dil ve format önerileri sunar.
2. Etkileşimli Raporlama Araçları
   • Dinamik grafikler ve görseller içeren interaktif raporlar daha fazla tercih edilmektedir.
   • Örnek: Tableau, Power BI.
3. Bulut Tabanlı İşbirliği
   • Google Docs, Microsoft Teams gibi platformlar, ekip üyeleriyle aynı anda çalışma imkanı sunar.
   • Bu, raporun revize edilmesini kolaylaştırır.
4. Veri Görselleştirme ve İnfografik
   • Verilerin infografiklerle sunulması, raporun anlaşılırlığını artırır.
   • Örnek: Canva, Infogram.
5. Etik ve Sürdürülebilirlik Odaklı Raporlama
   • Çalışmalarda sosyal ve çevresel etkiler daha fazla vurgulanmaktadır.
   • Raporlarda etik veri yönetimi detaylı bir şekilde belirtilir.

Proje Raporlarının Değerlendirilmesi

1. Raporun Genel Yapısı
   • Bölümler arasındaki akışın tutarlı ve mantıklı olup olmadığı değerlendirilir.
2. Bulguların Doğruluğu
   • Verilerin doğruluğu ve analiz yöntemlerinin uygunluğu kontrol edilir.
3. Dil ve Üslup
   • Raporun dilinin açık, profesyonel ve yazım kurallarına uygun olması gerekir.
4. Görsel ve Teknik Unsurlar
   • Grafik ve tabloların doğru bir şekilde yerleştirilmesi ve tasarımın temiz olması önemlidir.
5. Kaynak Kullanımı ve Referanslar
   • Kaynakların doğru bir şekilde belirtilip belirtilmediği kontrol edilir.

Sonuç

Etkili bir proje raporu hazırlamak, disiplinli bir planlama, doğru veri sunumu ve profesyonel bir dil gerektirir. 2024’teki yenilikçi araçlar ve yaklaşımlar, proje raporlarının daha etkili ve anlaşılırlığını artıran bir şekilde hazırlanmasını sağlayacaktır. Doğru planlama ve dikkatle hazırlanmış bir rapor, projenizin başarıya ulaşmasında kritik bir rol oynar.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

The post Proje Raporları Hazırlarken Dikkat Edilmesi Gerekenler first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Fizikte doğru olması gerekmeyen özel bir kırılma efekti yaratmak için gölgelendiricimizi değiştirdik. Farklı dalga boylarına sahip ışık bileşenlerinin farklı kırılmalara sahip olduğunu biliyoruz. Bu örnekte, ışığımızı üç farklı dalga boyuna sahip olacak şekilde modelliyoruz: kırmızı, yeşil, mavi.

Her dalga boyu için, kırılma vektörü hesaplaması için farklı bir kırılma indisi oranı kullanırız. Biraz farklı bir kırılma indeksi oranı ayarlayarak, biraz farklı bir kırılma vektörü elde edebiliriz. Son olarak, nihai sonuç için üç ışık bileşenini bir araya getiriyoruz.

Temel grafik ilkelerini ve OpenGL programlamayı ele aldık. Bir grafik sistemi, bir grafik kitaplığı ve onu destekleyen donanım içerir. OpenGL kitaplığı işlevlerinin çoğu, aksi takdirde çok yavaş olacak şekilde donanımda uygulanır.

Eğriler ve eğimli yüzeyler çizmek gibi temel kitaplık işlevlerinin üzerine inşa edilmiş bazı gelişmiş grafik işlevleri de OpenGL kitaplığının veya OpenGL Utility kitaplığının (GLU) parçasıdır. GLU, karmaşık model oluşturmayı ve işlemeyi kolaylaştırmak için OpenGL sisteminin bir parçası olarak kabul edilir.

Bir grafik kitaplığının üzerinde, belirli yetenekler veya uygulamalar için birçok grafik yöntemi ve aracı (yani üst düzey grafik paketleri) geliştirilir.

Örneğin, eğri şekiller oluşturmak için eğri ve yüzey tanımları üzerine matematik kullanılır, yapıcı katı geometri (CSG) yöntemleri mantıksal işlemler yoluyla geometrik modelleri birleştirmek için kullanılır, özyinelemeli işlevler fraktal görüntüler oluşturmak için kullanılır, belirli türleri anlamak için görselleştirme yöntemleri geliştirilir verilerin, simülasyon yöntemlerinin belirli süreçleri canlandırmak için geliştirildiği vb.

Bu bölümde, bazı gelişmiş grafik kavramlarını kısaca tanıtarak kitabın ilk bölümünü tamamlıyoruz. Çalışmanın ikinci bölümünde, belirli grafik araçlarını daha ayrıntılı olarak tanıtıyor ve derliyoruz.

Grafik Kitaplıkları

Düşük seviyeli bir grafik kitaplığı veya paketi, grafik donanımına yönelik bir yazılım arabirimidir. Tüm grafik araçları veya uygulamaları, belirli bir alt düzey grafik kitaplığının üzerine inşa edilmiştir. Üst düzey grafik araçlarının öğrenilmesi ve kullanılması genellikle daha kolaydır. Bilgisayar grafiklerine giriş niteliğinde bir kurs, temel olarak düşük seviyeli grafik kitaplığı işlevlerinin uygulamalarını ve uygulamalarını tartışır.

Bir grafik programcısı, en az bir grafik kitaplığında nasıl programlanacağını anlar. OpenGL, Direct3D ve PHIGS iyi bilinen düşük seviyeli grafik kütüphaneleridir. OpenGL ve Direct3D, şu anda araştırma ve uygulamalarda en yaygın olarak benimsenen 3B grafik API’leridir.

Genellikle 3B programlama aracı kitaplığı olarak adlandırılan üst düzey bir grafik kitaplığı, uygulama programlarının sahne yapılarını, 3B dosya içe ve dışa aktarmalarını, nesne manipülasyonlarını ve görüntülemeyi işlemesi için araçlar sağlar. Düşük seviyeli bir grafik kitaplığının üzerine inşa edilmiş bir API araç takımıdır. Çoğu üst düzey grafik kitaplığı, animasyon, simülasyon veya sanal gerçeklik araçları olarak sınıflandırılır.

Görselleştirme

Görselleştirme, bize soyut veriler ve semboller hakkında fikir veren resimler yapmak için grafikleri kullanır. Resimler, doğrudan verilerin açıklamasını tasvir edebilir veya verilerin içeriğini yenilikçi bir biçimde tamamen sunabilir.

Kullanıcılar, yeni bir hesaplanmış sonuç veya başka bir çevrimiçi veri koleksiyonu sunulduğunda, anlamı olabildiğince çabuk görmek ve anlamak isterler. Soyut sayıları ve sembolleri okumak yerine genellikle bir görüntüyü veya 3D animasyonu gözlemleyerek anlamayı tercih ederler.

Veri görselleştirme yöntemleri
Veri görselleştirme Örnekleri
Veri görselleştirme Nedir
Veri Görselleştirme araçları
Veri görselleştirme programları
Veri görselleştirme Python
Veri görselleştirme grafikleri
Veri görselleştirme hangi alanlarda kullanılır

Etkileşimli Görselleştirme ve Hesaplamalı Yönlendirme

Etkileşimli görselleştirme, sonuçların veya sunumların etkileşimli olarak farklı perspektiflerde (örneğin açılar, büyüklük, katmanlar, ayrıntı seviyeleri vb.) görselleştirilmesine olanak tanır ve böylece kullanıcının anında sonuçları daha iyi anlamasına yardımcı olur.

Etkileşimli görselleştirme sistemleri, kullanıcıların görsel sunumlarla etkileşime girmesine ve sonuçların farklı yönlerini anlamasına yardımcı olan, modellerin veya simülasyonların sonuçlarının çoklu veya dinamik formlara, katmanlara veya ayrıntı seviyelerine sahip olduğu durumlarda en etkilidir.

Bilimsel hesaplama ve görselleştirme için hesaplama, görselleştirme ve kontrolün tek bir araca entegrasyonu son derece arzu edilir çünkü bu, kullanıcıların hesaplamayı etkileşimli olarak “yönlendirmesine” olanak tanır.

Hesaplamanın başlangıcında, herhangi bir sonuç üretilmeden önce, birkaç önemli geri bildirim parçası, doğru parametrelerin ve başlangıç değerlerinin seçilmesine önemli ölçüde yardımcı olacaktır. Kullanıcılar, hesaplamayı doğru yöne yönlendirmek için bazı ara sonuçları ve temel faktörleri görselleştirebilir.

Hesaplamalı yönlendirme ile kullanıcılar, hesaplama ilerledikçe sistemlerindeki parametreleri değiştirebilir ve uzun ve sıkıcı hesaplamalardan sonra hatalardan veya ilgi çekici olmayan çıktılardan kaçınabilir. Hesaplamalı yönlendirme, belirsiz parametreleri ayarlamak, simülasyonu doğru yönde ilerletmek ve sonuçlara ince ayar yapmak için önemli bir yöntemdir.

Belirli veri türlerine (ayrık, sürekli, nokta, skaler veya vektör) ve boyutlara (1B, 2B, 3B ve çoklu: N-D) bir görselleştirme tekniği uygulanabilir. Dağılım Verileri, verileri bir çizgi (1B), düzlem (2B) veya uzayda (3B) ayrı noktalar olarak temsil eder.

Noktaları 3B’nin ötesinde daha yüksek boyutlarda temsil etmek için farklı renkler, şekiller, boyutlar ve diğer nitelikler kullanabilir veya yüksek boyutlu verileri 2B/3B’ye dönüştürmek için bir işlev veya temsil kullanabiliriz. Skaler Veriler, boyut değerlerine ek olarak skaler değerlere sahiptir. Skaler değer aslında daha fazla dikkat ettiğimiz özel bir ek boyuttur.

Histogramlar, çubuk grafikler veya pasta grafikler gibi 2B diyagramlar, 1B skaler veri görselleştirme yöntemleridir. Hem histogramlar hem de çubuk grafikler, boyut ölçeği olarak bir koordinata ve değer ölçeği olarak başka bir koordinata sahiptir. Çubuk grafikler bu bilgiyi taşımazken, histogramlar genellikle sınırlı aralıklarda skaler değerlere sahiptir.

Pasta grafikler, yüzdeyi temsil etmek için bir pastadaki dilim alanını kullanır. Sabit değerlerin 2B konturları (bir haritadaki eş çizgiler), 2B görüntüler (x-y noktalarının pikselleri ve renk değerleri) ve 3B yüzeyler (x-y noktalarının pikselleri ve yükseklik değerleri), 2B skaler veri görselleştirme yöntemleridir.

The post Etkileşimli Görselleştirme – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Altı bölümde çok çeşitli görselleştirme konularını kapsayan II. Kısım’ın uzunluğu, bazı okuyucular için belki biraz sürpriz olabilir. İsa ve ben danışanlarla özel eğitim angajmanları hakkında konuştuğumuzda, kapsamı ve her bir konuya ayrılacak zaman miktarını müzakere etmeye çalışırken, görselleştirme konusu genellikle gezinmesi en zor konular arasındadır.

Tanıştığımız müşteriler, bu konuyu ele aldıklarını, kendi başlarına uzmanlaşmanın en kolayı olduğunu veya belki de bu materyale hiç ihtiyaç duymadıklarını varsayıyorlar. Kısacası, SPSS Statistics’teki tüm konular arasında, bir müşterinin istek listesinde en yaygın olarak vurgulananıdır. Görselleştirme, bazen kelimenin tam anlamıyla neredeyse mekanik bir adım olarak görülür; bu nedenle, “sonuçların” kopyalandığı ve aynı verilerin eski sürümleriyle ilgili daha önceki raporları taklit eden önceden var olan bir biçime yapıştırıldığı yerlerde.

Elbette herkes aylık veya üç ayda bir tekrarlanan rutin raporlarla meşgul değildir, ancak iş iletişimi olarak görselleştirmeye yapılan vurgu yaygındır. Analiz süreci boyunca görselleştirmenin güçlü olduğuna ve ikisinin birbirinden ayrılamayacağına inanıyoruz.

Bu amaçla, uzun ve çeşitlidir. İlk iki bölüm bir çift olarak düşünülebilir. Grafik Tahtası Şablon Seçici tartışılır ve grafikler öncelikle menüler kullanılarak üretilir. Kitaptaki tüm bölümler arasında, belki de temellere en çok odaklanan bölümdür.

Bununla birlikte, dahil etmek önemlidir, çünkü SPSS’de grafik çizme konusunda yeniyseniz, grafik menülerinde biraz rahatlık gerektirecektir. Dalıp denerseniz, güçlü bir deneyim olabilir. Grafik Üretim Dili (GPL), SPSS grafiklerinin gücünü neredeyse bir büyüklük sırasına göre çoğaltır.

Kodlama gerektiriyor, bu nedenle önce okuyun.  SPSS İstatistik Sözdizimine temel bir giriştir, bu nedenle için arka plan olarak önemi, Sözdizimiyle mevcut konforunuz tarafından belirlenir. Ayrıca Graphboard Template Chooser’ı kullanır, ancak tamamen haritalamaya adanmıştır.

Aynı menülerin bazılarında vakit geçirdiği için önce okumak kötü bir fikir değil ama haritalara ilgi duyanlar muhtemelen Bölüm 7’den çok zorlanmadan başlayabilirler. Birlikte ele alındığında, bunlar Bölüm II’deki bölümlerin en geleneksel olanlarıdır, ancak deneyimli SPSS Statistics kullanıcıları bile kendileri için yeni olan ve onları SPSS kullanımlarında hem daha rahat hem de daha hırslı kılan zengin teknikler bulmalıdır. 

Veri görselleştirme Nedir
Görselleştirme Nedir
Veri Gorsellestirme Python
Veri görselleştirme Nasıl Yapılır
Seaborn Kütüphanesi Nedir
Veri görselleştirmenin avantajları Nelerdir
Veri görselleştirme türleri
Veri görselleştirme araçları

Jeo-uzamsal analitiklere ayrılmış ekleyebildiğimiz için gurur duyuyoruz. Sürüm 23’teki SPSS özelliklerine önemli bir ek olarak, gerçek dünya verilerini kullanan pratik bir uygulama istedik. Tahmine dayalı polislik temel olarak kaynaklara doğru zamanda doğru yerde sahip olmakla ilgilidir. Andrew Wheeler’ın bu alandaki uzmanlığı, bu yaklaşımın anlaşılmasına ideal bir katkıydı ve kesinlikle bu tekniklerle kendi gelişmişliğimize katkıda bulundu.

Çalışma, biraz benzersiz olan bir şekilde diğer bölümlerdeki konuları birleştirir. Algısal haritalama kavramı, verileri iki boyutlu bir grafikte daha kolay görselleştirmek için zengin veri kümelerinin (çok boyutlu) “veri azaltmasını” kullanmaktır. Bu yaklaşımdan yararlanan birkaç teknik, uygunluk analizi bunlardan sadece bir tanesidir.

Bölümün odak noktası, algısal haritanın kendisinin yaratılması ve yorumlanması olduğu için, veri indirgeme yönünün arkasındaki teori sadece kısaca ele alınmıştır. Algısal haritalar oluşturmak için Bölüm 9’da Çoklu Uyum Analizi tekniği de kullanılmıştır. Konularda yeniyseniz, önce  okunmalıdır. Çok Boyutlu Ölçekleme, algısal haritalar oluşturmak için veri azaltmayı da kullanır.

Bu nedenle, tartışmamıza devam ediyor, ancak teoriye daha fazla vurgu yaparak ve GPL veya OMS tartışması olmadan, bu nedenle, aslında okuyabilirsiniz. Hem elde edilen grafiklerin, Bölüm II’nin temalarından birinin, iyi uygulanmış grafiklerin kendi başlarına güçlü bir analiz biçimi olabileceğine dair kanıtı olduğuna inanıyoruz.

Veri Görselleştirmeyi Büyütme

Birçok SPSS kullanıcısı, çizelgelerini Excel’de yaptıkları veya Grafik Oluşturucu’nun temel yeteneklerinin ötesine geçmediği için SPSS’deki gelişmiş veri görselleştirme özelliklerini kaçırır. Bununla birlikte, veri görselleştirme, yalnızca bir grafik menüsüne bir avuç veri noktası göndermekle ilgili değildir. Öyle olsaydı, tanımlayıcı istatistiklerinizi SPSS’de ve çizelgelerinizi Excel’de yapmanın çok az riski olurdu.

Aşağıdakiler, verimli olmayan bir yaklaşım olmasının bazı nedenleridir:

■ Çoğu kullanıcı SPSS grafikleriyle nelerin mümkün olduğunu büyük ölçüde hafife alır.
■ Verileri SPSS’den Excel’e taşımak, genellikle riskli ve verimsiz olan bir kopyala ve yapıştır işlemiyle manuel olarak yapılır. Örneğin, bir kullanıcı genellikle bir pivot tablonun bazı içeriklerine dayalı hızlı bir grafik ister. Az bilinen, hızlı bir grafik almak için tabloyu etkinleştirebilir, satır veya sütun seçebilir ve bağlam menüsünden Grafik Oluştur’u seçebilirsiniz. Bu özellik, en popüler grafik türlerini destekler ve ortaya çıkan grafik, Grafik Düzenleyici’de düzenlenebilir.
■ Grafik gösterim, en iyi şekilde, veri erişimi ile başlayan, ardından veri hazırlama ve dönüştürme ile başlayan ve bir görselleştirme ile biten, veri bütünlüğünü koruyan ve görselleştirmenin verilerle %100 tutarlı olmasını sağlayan tek bir sürekli süreç olarak düşünülür.

En azından ayrıntılı olarak tartışılan Çıktı Yönetim Sistemini kullanarak kopyala-yapıştır manevrasından kaçınmalısınız. Bu bölümde SPSS grafiklerinin manzarasını inceleyeceğiz. Seçenekleri keşfedeceğiz, ancak daha geniş hedef,  Grafik Üretim Dili (GPL) tartışmasının yolunu açmak için menüleri kullanarak SPSS grafiklerini anlamaktır. rakip sistemler dikkatinizi çekmek için yarışıyor (altta hepsinin aynı grafik motorunu kullanmasına rağmen).

SPSS Statistics’te üç grafik seçeneği vardır: Grafik Oluşturucu, Grafik Tahta Şablon Seçici ve Eski İletişim Kutuları. Her biri bu bölümde tartışılmaktadır. İlk olarak, SPSS’deki mevcut grafik seçeneklerinin tasarımının arkasındaki geçmişi araştırıyoruz. Leland Wilkinson’ın The Grammar of Graphics adlı etkili bir çalışmasını araştırıyoruz, çünkü bu kitabın yazarı SPSS grafiklerinin tasarımında rol oynadı.

Ayrıca R istatistiksel programlama dilindeki popüler ggplot2 paketi de bu kitaptan sonra adlandırılmıştır. R grafiklerinden etkilenen ve SPSS grafiklerinden biraz kafası karışmış olan birçok kişi, muhtemelen her ikisinin de aynı yazarın entelektüel mirasçıları olduğunun farkında değil. Daha sonra menülerdeki grafik seçeneklerini, ardından bunların arkasındaki kavramları tartışıyoruz ve son olarak bazı örnekler üzerinden ilerliyoruz.

The post Veri Görselleştirmeyi Büyütme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).