R Yazılımı ile Veri Görselleştirme Grafik Datamining

Veri madenciliğinin görsel versiyonu olan DataLab uzmanları
tarafından geliştirilen “Grafik Datamining” tekniği ile büyük
hacimli verilerin analizi görsel olarak çok kısa sürede yapılmakta
ve analizci karmaşık sayısal tabloların tahakkümünden
kurtulmaktadır. Önerdiğimiz eğitim, Grafik Datamining tekniği ile
Veri Görselleştirme, Risk ve Stratejik Analiz konusundaki beceri ve
yetkinliklerin geliştirilmesini amaçlıyor. Algoritmik Datamining
teknikleri güçlü bir matematik/istatistik altyapısı gerektirdiğinden
bu eğitimin kapsam alanı dışındadır. Bu eğitimle sadece R yazılımı
paketleri ile Grafik Datamining ve Veri Görselleştirme Analizi
teknikleri anlatılacaktır.
R Yazılımı ile
Veri Görselleştirme

Grafik Datamining
R Yazılımı ile
Veri Görselleştirme
Grafik Datamining
Veriden
değere giden
yol!
Veri
Görselleştirme
Büyük Verinin Çözümlenmesi
Günümüzde
yalnızca
bilginin
toplanması,
depolanması ve klasik sorgu yöntemleri ile bu ilgilere
ulaşılması yetmemektedir. Kamu ve özel sektörde yer
alan organizasyonların ellerinde bulunan büyük
veriden (bigdata) ileriye dönük tahminlerde bulunması,
çıkarım yapmayı sağlayacak gizli örüntüleri elde
edebilmesi önem taşıyor. Bu amacı karşılamak için
“Veri Madenciliği (datamining)” fazla miktardaki veri
arasından işe yarar bilginin çıkarılabilmesi için çeşitli
yöntem ve teknikler sunuyor.
Veri madenciliğinin görsel versiyonu olan DataLab
uzmanları tarafından geliştirilen “Grafik Data
Mining” tekniği ile büyük hacimli verilerin analizi
görsel olarak çok kısa sürede yapılmakta ve analizcinin
karmaşık sayısal tablolara ihtiyacı kalmıyor.
R ile Grafik Datamining
Datamining ve Grafik Datamining uygulamaları için
yazılım sektöründe lisanslı ve lisansız çok sayıda
gelişmiş yazılım alternatifleri mevcuttur. Bizim
tercihimiz lisansız olan, kolay kurulan ve portatif olan
R yazılımıdır. Küresel katılımcılar ile sürekli olarak
geliştirilen bu yazılım veri analizi sorunlarına son
derecede etkin ve ekonomik çözümler sunabilmektedir.
Büyük Verinin Çözümlenmesi  1
İş dünyasında
"Büyük Veri", "İş
Analitiği” ve “İş
Zekası” isimleriyle
de anılan, "Veri
Analitiği" tüm
dünyada çok
önem kazanan
bir bilim dalıdır.
Bugün
veri giderek daha
hızlı toplanmakta
ve daha karmaşık
bir yapıya sahip
olmaktadır.
Dünyadaki tüm
şirketlerin kısa
zamanda bu
toplanan "Büyük
Veri’yi verimi
artıracak,
maliyetleri
düşürecek ve
müşterilere daha
iyi ulaşmayı
sağlayacak
şekilde analiz
etmesi
gerekmektedir.
Veri
Görselleştirme
buna olanak
sağlıyor.
R Yazılımı ile
Veri Görselleştirme

Grafik Datamining
Neler Öğrenilecek?
1. R yazılımı, veri setleri ve örnek R programlarının yüklenmesi
2. R nin kısa tanıtımı özellikleri
3. R ile dosya, Excel ve veri okumak ve kaydetmek
4. RCommander Kullanımı ve Grafik Menüleri
5. R Lattice Paketi ve kullanımı
6. R ggplot2 paketi ve kullanımı
7. Ggplot2 ile scatterplot, densityplot, violinplot, barplot, radarplot grafikleri
8. Rworldmap paketi ile harita üzerinde veri görselleştirme
9. Grafiklerin Risk Yönetimi ve Stratejik Yönetim açısından yorumlanması
10. Genel Değerlendirme ve Kapanış
Bu adımların uygulamaları twitter.com/DataLabTR twitter.com/TRUserGroup
www.riskonomi.com hesaplarından izlenebilir.
Neden Katılmalısınız?
Katılımcılar, R yazılımı ile veri setlerini kullanarak iş süreçlerini anlama, riskleri
değerlendirme becerilerini arttırarak işlerinde katma değer yaratacak kapasitelerini
geliştireceklerdir. R Software, Ekonometri SPSS yazılımları kullananlar, bu ve
benzeri yazılımı kullanmayı hedefleyenler katılabilir. Katılımcıların daha önceden
orta düzeyde istatistik konusunda bilgi sahibi olmaları ve iyi Excel kullanmaları
eğitimin verimini artıracaktır.
Kimler Katılabilir?
Risk analizi konusunda çalışan yönetici ve uzmanlar, risk yönetimi uzman ve
yöneticileri, analistler, aktüerler, sigorta uzman ve yöneticileri, karar destek uzman
ve yöneticileri, iş ve risk analitikleri uzman ve yöneticileri, risk analistleri, iş
analistleri, finansal model geliştiriciler, tahmin uzmanları, tasarım mühendisleri,
sistem mühendisleri, stratejik analistler, pazar ve müşteri analistleri, ekonomistler.
Bu eğitim sektöre özel değildir, veri sorunu olan her sektörden katılıma uygundur.
Eğitim Modeli
Dizüstü bilgisayarınızı getirmeniz gerekmektedir. Gerekli paketler yüklenmiş olan R
Yazılımı, örnek data ve programlar eğitimin başında bilgisayarınıza yüklenecek ve
sizde kalacaktır. Bunlar gelecekteki veri analizi kariyeriniz için başlangıç sermayesi
olacaktır.
Neler Öğrenilecek?  2
R Yazılımı ile
Veri Görselleştirme

Grafik Datamining
Fatma ÇINAR, [email protected], twitter.com/DataLabTR
twitter.com/TRUserGroup








Lisans eğitimini İşletme Yönetimi alanında tamamlayarak 2010 yılında Beykent
Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalında
(MBA) Yüksek Lisans Programı’nı birincilikle tamamladı.
Etkin İletişim, Etkin Zaman Yönetimi, Karar Verme Teknikleri, Proje Yönetimi
ve Küresel Pazarlama Stratejileri alanlarında çeşitli eğitim programlarını
başarıyla tamamladı.
Profesyonel iş yaşamına Adalet Bakanlığında başlayan ÇINAR halen Sermaye
Piyasası Kurulu, İstanbul Temsilciliğinde çalışmaktadır.
Akademik çalışmalarına devam etmekte olup, OR Bilimsel Kongrelerine
Kompleksite Kuramı ve Grafik Datamining/Veri Görselleştirme alanlarında
bilimsel tebliğler sunmaktadır. Çok sayıda makalesi bilimsel dergi ve
kitaplarda yayınlanmıştır. Kompleksite Kuramı ve Grafik Datamining alanında
kitap çalışmalarını sürdürmektedir.
ISCASS Internaational Science Association ve OR Yöneylem Araştırması
Derneği (YAD) üyesidir.
2014 yılından bu yana DataLab Projesinde Co-Founder Data Analyst olarak
görev almaktadır.
Grafik Datamining ve Veri Görselleştirme eğitim programlarına eğitici olarak
katılmaktadır.
“CORTEX Complexity Business Balance Card” yazılımının management
tasarımını geliştirmek.
Kutlu MERİH, [email protected], www.riskonomi.com twitter.com/DataLabTR













1968 İ.Ü. Fen Fakültesi Matematik-Astronomi Bölümü Mezunu
1972 İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme Matematiği Doktora
1973-76 National Coal Board Londra OR Dept. Enerji Sistemleri Analisti
1972-1999 İ.Ü. İşletme Fakültesi Öğretim Üyeliği
1977 İşletme Matematiği Doçentlik
1976-82 Harp Akademiler ve Harp Okulları Stratejik Analitik öğretimi
1980-86 Bilgisayar Sistemleri Yayıncılığı
1986-1993 Tıbbi Otomasyon Sistemleri yazılımı geliştirme
1003-2003 Büyük ölçekli Hastane Otomasyon projeleri uygulama
2003-2010 SQL Database Management ve Internet Otomasyon Sistemleri
geliştirme
2009-2012 Beykent Yüksek Lisans Öğretim
2011-… Kompleksite Kuramı, Yapay Zeka, Datamining, Grafik Datamining,
Veri Görselleştirme çalışmaları ve bunların OR Kongrelerine sunumu.
2013-… Java ile “CORTEX Complexity Business Balance Card” yazılımı
geliştirmek
Eğitim Modeli  3