Bu çalışmada, günlük hayatta oldukça karmaşık gibi görünen çok değişkenli verilerin daha anlaşılır şekilde gösterimi için sıkça kullanılan grafiksel yöntemler hakkında detaylı bilgiler açık bir şekilde sunulmaya çalışılmıştır. Bunun yanı sıra çok değişkenli grafiksel yöntemlerde kullanılan tekniklerin çoklu veri kümesinde gizli kalmış yapıların ortaya çıkarılmasında son derece başarılı olduğu vurgulanmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde, konuya giriş ele alınacaktır. Gerçek yaşamda elde edilen veriler ile ilgili olarak kayıp değerlerin bulunması, verilerin aşırı değerler içermesi, veri içerisinde uyumsuzlukların bulunması gibi konulara değinilmiştir. Veri temizlemenin olduğu bu adımlarda; kayıp verilerin, aykırı değerlerin tespit edilmesi ve verilerdeki uyumsuzlukların ortadan kaldırılması gibi işlemler yapılmaktadır. İkinci bölümünde, çok değişkenli grafikler hakkında detaylı bilgiler verilmiştir. Son kısımda ise, çok değişkenli grafikler ile ilgili uygulamalara yer verilmiştir.
In this study, detailed information about graphical methods commonly used for more comprehensible representation of multivariate data which seems to be quite complex in daily life is tried to be presented clearly. In addition, it is emphasized that the techniques used in multivariate graphical methods are extremely successful in revealing hidden structures in multiple data sets. In the first part of the study, introduction to the subject will be discussed. Issues such as finding missing values, excessive values of data, and discrepancies in the data were discussed. In these steps where data cleaning is performed; loss data, detecting outliers and eliminating any inconsistencies in the data. In the second part, detailed information about multivariate graphs is given. In the last part, applications related to multivariate graphs are given.
