Tekrar hoş geldiniz.
Sonunda patronumuzun bir futbolcunun ücreti ile değeri arasındaki farkı kullanabileceği bazı veriler
oluşturduk.
Ama bunu okumak biraz zor.
Bu verileri görselleştirebilsek güzel olmaz mıydı?
Ve bu, bir veri bilimcinin yaptığı büyük bir şeydir.
Verileri analiz eder, verileri anlar, verileri temizler.
Ancak günün sonunda, bunu herhangi birine sunmak istiyorsanız, veri bilimi uzmanı olmayan
biri için kolayca anlaşılabilir bir formatta sunmanız gerekir.
Şimdi bunu gözümüzde canlandıralım.
Şimdi, bu verileri görselleştirmek için sıklıkla kullanılan harita çizimi lib hakkında konuştuk.
Şimdi, bu kütüphane çok kapsamlıdır ve belgeleri kendi başınıza okuyabilirsiniz, ancak verileri görselleştirmemizi
basitleştirmek ve kolaylaştırmak için üzerine bir ton başka kütüphane oluşturulmuştur.
Bu kütüphanelerden birinin adı Seabourn ve kullanımı gerçekten çok kolay.
Sana göstereyim.
Yani elimizde bu veriler var.
Eğer yeni bir hücre bloğuna gidersek.
Ve burada sadece bir hatırlatma, Jupyter Notebooks'un çalışma şekli tüm bu girdileri çalıştırmak zorunda olmasıdır.
Jupyter not defterlerini yeniler ve bir not defteriniz varsa ve sadece Bir Hücre için Çalıştır'a tıklarsanız, bellekte
önceki hücreler olmayacaktır.
Dolayısıyla, bu bölümü yürütebilmeniz için tüm bu hücrelerin çalıştığından emin olmanız gerekir.
Çünkü Jupyter notebooks'u yeniden başlattıysanız, bellekte bunların hiçbiri olmayacaktır.
Ama yine de, bir hata olması ihtimaline karşı bu notu düşmek istedim.
Yukarıda sahip olduğumuz verileri görselleştirmek için Seabourn'u kullanalım.
Seaborne, belgeleri okuyabilirsiniz ve çevrimiçi olarak takip edebileceğiniz tonlarca öğretici var, ancak
ben size bunu yapmanın kolay yolunu göstereceğim.
Bu yüzden Seabourn'u içe aktaracağız, sadece set'i çalıştırarak Seabourn'u kuracağız.
Ve şimdi sadece bir değişken grafiği oluşturabilir ve sense ya da pardon c born'u sense olarak çağırabiliriz, böylece her seferinde Seabourn
yazmak zorunda kalmayız.
Yani sass dot set ve sonra graph equals sass diyeceğiz ve kullanmak istediğimiz grafik yöntemi olarak
scatterplot kullanacağız.
Ve x ekseninde ücreti, y ekseninde ise değeri kullanacağız.
Ve grafik için kullanacağımız veriler.
Veri çerçevesi bir olacak, ki burada sahip olduğumuz şey de bu.
Yani bunu çalıştırırsam.
Pekala, şimdi grafiği elde etmeliyiz, bu yüzden onu gerçekten yazdıralım.
Çalıştır'a tıklarsam.
Şuna bak.
Bu ne kadar kolay oldu?
Seaborne benim için önemliydi.
Ve tek yapmam gereken hangi grafiği istediğimi söylemekti, değerler neydi?
İşte x ekseni ve y ekseni ve kullanmak istediğimiz veriler.
Ve birdenbire bir grafiğim oldu.
Ne kadar havalı değil mi?
İşte böyle, gerçekten güzel python kütüphaneleri kullanarak.
Artık bu verileri keşfetme sürecimi gösteren bir not defterim var.
Ama burada bir sorunumuz var.
Görüyorsunuz, bütün bu dağınık noktalar var.
Ama ne demek istediklerini gerçekten bilmiyorum.
Üzerine gelip noktayı hangi oyuncunun temsil ettiğini görmemizin bir yolu olsa harika olmaz mıydı?
Bunu başka bir kütüphane ile yapabiliriz ve bu kütüphanenin adı Bouquet.
Buket.
Söylemesi zor bir şey.
Bulk bouquet, adına ne derseniz deyin, aslında etkileşimli görselleştirmeler yapmamızı sağlayan bir başka
kütüphanedir.
Yani yine geri dönersem, Seabourn'da yaptığım gibi benzer bir şekilde kullanabilirim.
Ben sadece "dan" diyorum.
BOQ.
BOQ'u söylemek gerçekten zor olacak ve ben nokta çizimi diyeceğim.
Bu yüzden çizim kütüphanesinden şekil ve gösteri fonksiyonlarını içe aktaracağım.
Ve sonra da buket noktasından.
Modeller.
Bu şeylerin üzerine gelmemizi sağlayacak olan vurgulama aracını içe aktaracağım.
Tekrar ediyorum, bunları ezberlemek zorunda değilsiniz.
Belgelere gider ve Hızlı Başlangıç'a bakarsanız, aslında bunu göreceksiniz veya Google'da bile arayabilirsiniz.
Hızlı Başlangıç kılavuzuna gidersek, içe aktardığımız iki kütüphaneye sahip olduğumuzu görürsünüz, çizim ve modeller
ve size hızlı bir şekilde nasıl başlayacağınızı gösterir.
Aslında, başlığı ve X eksenini çizmemizi sağlayan bu satırı kopyalayıp yapıştırabiliriz.
Hadi yapalım şunu.
Ve başlığı vereceğim.
Futbol 2019 olarak.
X ekseni etiketi ücret ve y ekseni etiketi değer olacaktır.
Ve burada belki de istediğim farklı parametreleri verebilirim.
Örneğin, çizimimin kaç piksel olmasını istediğimi çizim genişliği olarak söyleyebilirim.
Aynı şey olay örgüsü için de geçerli.
Yükseklik.
Bunun da 700 piksel olmasını istediğimizi söyleyelim.
Ve son olarak ne tür araçlar kullanmak istediğimi söyleyebilirim.
Bizim durumumuzda, bunun üzerine gelebilmek için bir fareyle üzerine gelme aracı oluşturacağız.
Şekil.
Yani şu anki grafiğimiz bu olacaktır.
Sıradaki.
Eğer nokta şovu yaparsam ya da aslında çalışma şekli şudur; buradan içe aktardığımız şovu yaparız ve bu şekilde
çalıştırırız.
Ve ne var biliyor musun?
Şimdilik, fareyle üzerine gelme araçlarından hiçbirini kullanmayalım.
Eğer buraya tıklarsam.
Görünüşe göre burada bir hata yapmışım.
Cho programını yanlışlıkla sildim.
Çalıştır'a tıklayalım ve şuna bakalım.
Aslında bunun etkileşimli olabilmesi için benim için yeni bir HTML dosyası açıyor, ancak şu anda boş.
Aslında arsamızın dairelerini çizmek zorundayız, ancak ücretimiz, değerimiz ve Futbol 2019 başlığımız var.
Hızlı Başlangıç'a gidersek.
Çizgiler yapabileceğimizi görüyoruz.
Ve farklı türde seçeneklerle daireler de yapabiliriz.
Ve çünkü bir dağılım grafiği yapıyoruz.
Tam olarak bunu yapalım.
Geri döneceğim.
Ve burada.
Oluşturacağımız daireleri istediğimi söyleyin.
Ve yine, eğer bu sizin için yeniyse kafanız çok karışmasın.
Yine, bunların hepsi sadece bir kütüphane ve aşina olmak istiyorsanız okumanız gereken belgelerdir.
Böylece dairenin ücretini ve değerini elde edeceğiz.
Yani bu x ekseni ve Y ekseni tüm dairelere değer verir.
Ve sonra boyut diyeceğiz.
Şimdilik diyelim ki onluk bir boyut verebiliriz.
Verilerin kaynağı da DF One'dan alınacaktır.
İşte bu yüzden dairelerin içermesini istiyoruz.
Eğer şimdi bunu çalıştırırsam.
Bir şeyi yanlış yazmış olabilirim.
Bu boyutta olmalı.
Çalıştır'a tıklarsam.
Şuna bir bak.
Veri noktalarım var, ki bu harika, yeni bir HTML dosyası oluşturmadan önce sahip olduğumuz
şey de bu.
Ama ben havada durabilmek istiyorum.
O yüzden şimdilik bu konuyu kapatalım.
Hızlı başlangıç kılavuzuna gidip hover'ı aratırsam, hover aracına sahip olduğumuzu görürüz.
Ve tekrar gezinmek için kullanabileceğimiz tüm bu seçeneklere sahibiz.
Bunun gibi.
Ama size sadece temel sözdizimini göstereceğim.
Esasen yapmak istediğimiz şey, üzerine gelme özelliğini kullanmaktır.
İçe aktardığımız fareyle üzerine gelme aracına eşitlemek için.
Ve burada araç ipuçlarının bazı tuple'lar içeren bir listeye eşit olacağını söyleyebiliriz.
Görünüşe göre araç ucunu bu şekilde kullanabiliriz.
Bunu kopyalamama izin verin.
Yani araç ipuçlarımız var.
Endeksimiz var.
Ve sonra X ve y ekseni.
Bizim durumumuzda, ücret ve değer.
Ve bunu ücret olarak değiştireceğiz.
Ve değer ve sıralama umurumuzda değil, ama aslında oyuncunun adı olan başka bir alan eklemek
istiyoruz.
Verilerden.
Gördüğünüz gibi.
Hover Tooltips bölümünde veya temel araç ipuçları için.
Size her bir değerin tam olarak neyi temsil ettiğini ve onu nasıl temsil edebileceğinizi gösterecektir.
Ve dolar işaretleri ve ekleme işaretleri var.
Yani bizim durumumuzda, burada ücret ve değerin ayrı ayrı görüntülenmesini istiyoruz.
Bu yüzden, x ve Y dolar işaretinin aksine, bize sadece x ve y değerini veren toplama işaretini
kullanacağız.
Bu yüzden bunu ekle işaretiyle değiştireceğim ve son olarak name özelliğine de sahip olacağım.
Şimdi, yapmamız gereken son şey, bu araç ipuçlarını bunun içindeki araçlar olarak vermektir.
Şimdi bunu çalıştırırsam şekil parametresi.
Oop.
Başka bir hata gibi görünüyor.
Bakalım.
Bu yüzden burada hover aracı olmalıdır.
Ve ona diziyi ver.
Bunu istiyoruz.
Böylece eğer koşarsam.
Hey, şuna bak.
Gerçekten analiz edebileceğimiz interaktif bir grafiğimiz var.
Yani burada Neymar'ın değerine kıyasla oldukça düşük bir ücrete sahip olduğunu görüyoruz.
Peki ya Messi?
Messi kesinlikle değerine kıyasla çok fazla para alıyor.
Yani takas için iyi fırsatlar bulabilirsiniz, belki Mbappe ile.
Çok, çok havalı.
Şimdi, bu gibi görselleştirme kütüphaneleri söz konusu olduğunda bu sadece buzdağının görünen kısmıdır.
Çok fazla deneme yanılma ve kütüphanenin nasıl çalıştığını, bunun nasıl düzgün bir şekilde görselleştirileceğini öğrenme var.
Şimdiye kadar sadece bu kısmı yaptık, değil mi?
Verileri içe aktardık ve ardından verileri temizledik ve belki de bunlarla bazı görselleştirmeler yaptık.
Bu kısımların hiçbirini henüz yapmadık.
Şimdiye kadar yaptığımız şey çoğunlukla veri bilimiydi, verileri almaya ve iş amaçları için
anlamaya çalışıyorduk.
Bu verileri keşfetmenizi, biraz daha ayarlamanızı, belki de bu veri görselleştirme kütüphanelerinden bazılarını denemenizi
istiyorum.
Ancak şimdilik, devam etmek ve biraz daha makine öğrenimi kavramlarına girmek için yeterli olduğunu düşünüyorum.
Bir sonrakinde görüşürüz.
Güle güle.