Veri Görselleştirmeyi Büyütme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Veri Görüntüleme
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.
Görselleştirme Nedir Seaborn Kütüphanesi Nedir Veri görselleştirme araçları Veri görselleştirme Nasıl Yapılır Veri görselleştirme Nedir Veri Gorsellestirme Python Veri görselleştirme türleri Veri görselleştirmenin avantajları Nelerdir