Metin Verisi Görselleştirme Nedir ve Ne Zaman Kullanılmalıdır?

Büyük bir metin gövdesinden ilgili ve temel bilgileri çıkarmak, özellikle büyük verilerin mevcut veri analizi sahnesinde bu kadar önemli bir rol oynadığı düşünüldüğünde, zor bir görev olma eğilimindedir. İster sosyal medya gönderileri ister müşteri geri bildirimleri olsun, büyük miktarda karmaşık veri bazen odaklanmak istediğimiz belirli bilgileri gölgede bırakabilir.

Bu, herhangi bir düşük asılı meyve için nitel verileri taramak için bir araç gerektirecektir. Bunu manuel olarak yapmak söz konusu değildir ve metin veri görselleştirmesinin devreye girdiği yer burasıdır.

Metin görselleştirmenin, verilerinizde gömülü olan önemli bilgileri nasıl belirleyeceğini ve vurgulayacağını keşfedin. Ayrıca, makine öğrenimi araçlarının metin verisi görselleştirmenizi nasıl geliştirebileceğini anlayın.

Metin Görselleştirme 101

Metin görselleştirme, bilgileri sunmanın görsel bir yoludur; metin verilerini görselleştirmek için kelime bulutları, grafikler, haritalar, zaman çizelgeleri, ağlar ve daha fazlası kullanılabilir. Bunu yapmak, en önemli anahtar kelimelerin kısa bir şekilde anlaşılmasını sağlar ve belirli bir metin içindeki eğilimleri ve çerçeveleri özetler ve iletir.

Bu tür metin görselleştirme araçları sayesinde ana noktaları anlamlandırabiliriz.

Metin Görselleştirme Şunlar İçin Yararlıdır:

Çok fazla içeriğin yoğunlaştırılması . Birden çok metinde merkezi ifadeleri vurgulayarak, içeriği konuya, duyguya ve daha fazlasına göre gruplandırarak okumaya harcanan zamanı azaltın. Yüzlerce müşteri incelemesinden geçmeniz gerektiğini hayal edebiliyor musunuz? Bir kelime bulutu veya çubuk grafik ile verileri görselleştirebilir ve anında anlamlandırabilirsiniz.

Metin verilerini basitleştirme . Beynimiz, görsel verilerin tadını çıkarmak ve anlamlandırmak üzere programlanmıştır ve görüntüleri yazılı sözcüklerle yaptığımızdan daha hızlı sıraladığımız kanıtlanmıştır. Karmaşık verileri basitleştirmek ve bu kavramları ekip yöneticilerine iletmek istiyorsanız, gidilecek yol metin görselleştirmedir.

Nitel verilerde içgörü belirleme . Müşteri geri bildirimleri, pratik içgörülerle doludur. Müşterileriniz için en önemli olan ürünlerin, özelliklerin ve konuların etkili bir taslağını elde edeceksiniz ve yalnızca sorunlu noktalarını değil, onlarla nerede başarılı olduğunuzu da anlama fırsatı bulacaksınız.

Gizli trendleri keşfedin . Herhangi bir tutarsızlığı kolayca tespit etmek ve önde gelen nedenleri anlamak için metin analizini kullanın ve içgörüleri aşamalı olarak görselleştirin.

Metin Madenciliği

Sosyal medya platformlarının hızlı büyümesi ve internetin mevcudiyeti, yıldan yıla büyük miktarda yapılandırılmamış metin verilerinin üretildiği anlamına gelir. Metin analizinin amacı da budur; içgörüler elde etmek veya bu ham verileri araştırma, proje, iş ve benzeri diğer faaliyetleri ilerletmek amacıyla bir araya getirmek.

Metinleri araştırmak için makine kullanımında yeni bir araştırma alanı ortaya çıktı: Metin madenciliği. Bu, bilgisayar biliminde kullanılan veri madenciliği sürecinin tersidir.

Metin madenciliği, büyük miktarda metin içeren bir içerik gövdesindeki veri noktalarını analiz etmek için makineler kullandığı için istatistiksel kalıpları ortaya çıkarmayı amaçlar. Bu prosedür sayesinde, bir büyük veri sistemi içindeki çeşitli modeller ortaya çıkmaya başlar.

Metin madenciliği, hem makine hem de insan için okunması çok kolay olduğu için metin görselleştirme araçlarından yararlanır. En önemli bilgi parçaları, çubuk grafik, kelime bulutu, grafik, harita, zaman çizelgesi veya ağ gibi okunması kolay görsel temsillerle iletilir.

Metin Görselleştirmeleri Neden Gereklidir?

Metin Verilerinin Anlaşılmasını Kolaylaştırır

Beyninizin görsel verileri kelimelerden veya rakamlardan 60.000 kat daha hızlı sıraladığını biliyor muydunuz? Metin görselleştirmeleri, karmaşık verileri daha net hale getirir ve fikirleri ekip yöneticilerine güçlü bir şekilde iletir.

Kitlenizin Aklındakini İletir

Grafik, hedef kitlenizin belirli bir konu veya sorun hakkında nasıl hissettiğini anlamanıza yardımcı olabilir. Bu grafik, veriye dayalı görünümleri yoğunlaştırmak için de kullanılabilir. Birinci elden veriler, herhangi bir pazar geri bildirimini özetlemek için kullanılabilir.

Büyük Hacimlerde Metni Yoğunlaştırır

Büyük hacimli metinleri okumak için harcayacağınız zamanı azaltın. Bir dizi metindeki ana terimleri anında vurgulayın, içeriği konuya, duyguya veya diğer temalara göre kategorilere ayırın.

Bir metin verisi görselleştirmesinin veya panosunun hızlı bir şekilde taranması, istediğiniz ve bilmeniz gereken tüm önemli bilgiler konusunda sizi güncelleyecektir.

Büyüler

Bir kelime bulutuna bakarsanız, hem dikkat çekici hem de bilgilendirici olduğunu görürsünüz. Bir dizi ilginç konu hakkında bir konuşma başlatmak için iyi tasarlanmış bir tablo kullanılabilir.

Basit ve Doğrudan

Metin görselleştirmeleri oluşturmak ve okumak aslında oldukça basittir. İster çubuk grafik ister grafik olsun, oldukça büyük veri kümeleri hakkında eyleme geçirilebilir içgörüler elde edeceksiniz.

Aşağıdaki bölümde bazı etkili metin verisi görselleştirme örneklerine göz atalım.

Metin Verisi Görselleştirme Örnekleri

Hiç şüphesiz, veriler en iyi şekilde görsel bir form aldığında okunur ve anlaşılır. Yoğun tabloları incelikli ve bilgilendirici bir görselleştirmeye dönüştürmek, özellikle yalnızca analizin anlamını kavramakla kalmayıp aynı zamanda ana fikrin yaratabileceği etkiyi de aktardığı için sanat gerektirir.

Göz önünde bulundurmanız gereken geleneksel frekans veya dağılım tablolarının dışında çeşitli metin görselleştirme tasarımları vardır.

Kelime Bulutu

Kelime bulutu, kolayca tanıyabileceğiniz bir şekil veya şeklin temsilini oluşturmak için belirli bir renk ve yazı tipi boyutunu kullanan bir anahtar kelimeler veya etiketler grubudur.

Görsel olarak daha çekici, yaratıcı ve etkili metin görselleştirme araçlarından biri olarak kabul edilir. Sözcük sıklığı, bu belirli ifadeleri göstermek için göz alıcı bir yazı tipi boyutu ve rengi kullanılarak vurgulanabilir. Kelime bulutunun yalnızca metin analizinde değil, aynı zamanda dijital beşeri bilimler çalışmalarında da önemli bir rol oynaması şaşırtıcı değil.

Tek bir hızlı bakışla, okuyucular temel temaları ve konuları tam olarak belirleyebilir. Bloglar ve diğer siteler, fikirleri ziyaretçilerle daha kolay iletmek için kelime bulutlarından yararlanır. Ve bu yenilikçi kaynak, veri gazeteciliğinde haber makalelerindeki metinsel bilgileri desteklemek için kullanılır.

The New York Times'ın Amerikan enflasyonuyla ilgili makalesinde harika bir örnek var. (Badger, E., Bhatia A., ve Bui Q. "Bacon, Gas and Essentials:Where 2.200 Americans Have Farkedilen Enflasyon." The New York Times , 9 Mart 2022) Kelime bulutları, en çok tekrar eden kelimeler veya ifadeler kullanılarak tasarlandı. Araştırma katılımcısının açık uçlu geri bildirimlerinden.

Makale, birçok katılımcının çoğu üründe enflasyona dikkat çektiğini, ancak onları en çok endişelendiren şeyin gaz ve gıda olduğunu gösteriyor. Turuncu, kelime bulutunda gıda kategorilerini temsil etmek için kullanılır ve konunun önemine ışık tutar.

Kelime bulutunun şekli ve rengi, kelime sıklığına odaklanan yazı tipi boyutundan sonra ikinci sırada yer alır. Sayma karmaşık olabilir, bu nedenle bu metin verisi görselleştirmesi, kelimelerin yeniliğinden ziyade toplam kelime sıklığına dayalı olarak boyut değişimini kullanır.

Ağ

Bir ağ, bütün bir ağı oluşturan farklı birimler arasındaki ilişkiyi gösterir. Bu metin verisi görselleştirmesi, literatürde genellikle edebi eserin çeşitli yönlerinden bir ağ oluşturmak ve bu yönler ile eserin yapısı arasında bir bağlantı bulmak için kullanılır.

Bu görüntüde, Kerouac'ın Yolda kitabının birinci bölümündeki metin verilerini anlamak için bir ağaç yapısı ağı kullanılmıştır. Okuyucu, görselleştirmeye bakarak ana kavramı kavrar. Okuyucu, ağaç benzeri yapının izini sürerek, içeriği okumak zorunda kalmadan bir bölümün diğeriyle nasıl ilişkili olduğunu belirlemeye başlar.

Kelime sanatı

Word Art ile çeşitli görüntü şablonlarından kendi kelime bulutlarınızı oluşturabilirsiniz. Bir kelime bulutu tasarlarken orijinal ve yaratıcı olmak istiyorsanız bu harika bir kaynaktır. Yazı tipinizi, boyutunu, stilini ve düzenini seçebilir ve kelimeleri doğrudan oluşturucuya ekleyebilirsiniz.

Bulutları Eş Yerleştir

Collocate bulutları başka bir tür etiket bulutudur. Bunlar, genellikle yan yana geçen (eşdizimli) belirli sözcükler için bir metin verisi görselleştirmesidir. Bu görselleştirmeler çoğunlukla genel N-gram problemleri sınıfında bulunur ve bigramlar (iki) ve trigramlar (üç) giderek daha yaygın hale gelir.

N-gramların genomik alanında çeşitli uygulamaları vardır. Ayrıca dilbilgisi düzeltme ve metin sıkıştırma ile ilgili algoritmalara da uygulanırlar. README veri setinde tanımlanan en tekrarlayan kelime çiftlerinin bu bigramına bir göz atın.

Eğim Tablosu

Uzun vadede geçişleri, mutlak değerleri, sıralamaları ve varyasyonları vurgulamak istiyorsanız, eğim çizelgeleri veya grafikler doğru metin verisi görselleştirmesidir.

Belirli bir süre boyunca turistik sıcak noktalarla ilgili temel değişkenleri araştıran bu tabloya bir göz atın.

Eğim çizelgeleri/grafikleri, zaman periyotlarını veya diğer referans noktalarını karşılaştırırken ve iki veri noktası arasındaki farklı kategorilerdeki artış ve düşüşlerin altını çizmek istediğinizde mükemmel bir metin görselleştirme örneğidir.

Üzerinde çalışılacak önceden tasarlanmış şablonlar olmadığı için özlü ve doğru eğim çizelgeleri oluşturmak sebat gerektirir.

Sahip olduğunuz veri türü, bir eğim grafiğinin etkili bir araç olup olmayacağını belirleyecektir. Örnek olarak, üst üste binen çok sayıda çizgi varsa grafiğiniz o kadar etkili olmayacaktır. Bunun yerine, metin görselleştirmeniz dağınık görünecek ve fikriniz kaybolacaktır.

Güzel verileriniz çevrimiçi olmayı hak ediyor

wpDataTables bunu bu şekilde yapabilir. Duyarlı tablolar ve grafikler oluşturmak için 1 numaralı WordPress eklentisi olmasının iyi bir nedeni var.

Ve böyle bir şey yapmak gerçekten çok kolay:

1. Tablo verilerini sağlıyorsunuz
2. Yapılandırın ve özelleştirin
3. Bir gönderide veya sayfada yayınlayın

Ve sadece güzel değil, aynı zamanda pratik. Milyonlarca satıra kadar büyük tablolar oluşturabilir veya gelişmiş filtreler ve arama kullanabilir veya çılgına dönüp düzenlenebilir hale getirebilirsiniz.

"Evet, ama Excel'i çok seviyorum ve web sitelerinde böyle bir şey yok". Evet var. Excel veya Google E-Tablolar'daki gibi koşullu biçimlendirmeyi kullanabilirsiniz.

Verilerinizle grafikler de oluşturabileceğinizi söylemiş miydim? Ve bu sadece küçük bir kısmı. Sizin için birçok başka özellik var.

Sankey Grafiği

Bir Sankey Grafiği ile bir değer grubunun bir sonraki gruba nasıl aktığını görselleştirebilirsiniz. Birbirine bağlı bu iki noktaya 'düğüm' denir ve bağlantılara 'bağlantılar' denir.

Sankey diyagramları ilk olarak enerji akışlarının görsel bir analizini oluşturmak için kullanıldı, ancak zaman, para ve kaynak akışını anlamak için etkili bir araç olarak ortaya çıktılar. Grafikli akış tasarımı malzemeleri, sıvıları, geliri, enerjiyi ve maliyetleri gösterebilir.

Bu görselleştirme kullanılarak karmaşık süreçler çözülebilir. Vurgulamanız gereken belirli bir öğeye veya kaynağa odaklanır ve çeşitli izleme düzeylerini artırma avantajına sahiptir.

Metin verisi görselleştirme hakkındaki bu makaleyi okumaktan keyif aldıysanız, bunları da okumalısınız:

• Kullanılacak En İyi Anket Veri Görselleştirme Araçları
• Tablo Veri Görselleştirme, Verileri Sunmada Neden Bu Kadar Verimli?
• İnfografikler ve Veri Görselleştirme: Nasıl Farklılar?