Günümüz dünyasında büyük veri olgusunun gittikçe önem kazanması ile birlikte istatistikçilere, veri analistlerine ve bu analizleri mümkün kılacak teknolojik alt yapının geliştirilmesi için de yazılımcılara duyulan ihtiyaç artmaktadır. İlgili alan uzmanları için temel hedef, ele alınan büyük veriden rafine edilebilecek enformasyonu ortaya çıkarmak ve mümkünse bulguları kapsamlı, işlevsel ve sade görsellere yansıtabilmektir. Bu çalışmada, emlak sektörüne ilişkin bir uygulama üzerinde, büyük veri analizi ile üretilebilecek görsellerin, ilgili hedef kitleye sunabileceği önemli, hatta kimi zaman alternatifsiz kolaylığa dikkat çekilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla; R programı yardımıyla, konut tercihini kolaylaştırıcı bir araç olarak, kullanımı kolay ve dinamik yapıda infografikler üretilmiştir. Böylelikle, konut satın almayı planlayan bireylerin konutun yaşı, yüzölçümü, oda sayısı, fiyatı gibi önemli buldukları kriterleri dikkate alan, veri değişimine duyarlı, iller/ilçeler arasında karşılaştırma yapılmasına imkân veren infografiklerden yararlanarak tercih yapabilmelerine olanak sağlanmıştır.
Statisticians, data scientists and software programmers/engineers who develop technological infrastructure to enable performing analytics are in high demand with the increasing importance and usage of big data in the last decades. The main goal of subject matter experts is to extract actionable insight from big data, and if possible, to deliver these insights with effective and simple visualizations. This study aims to draw attention to important, even sometimes unrivaled convenience offered to the relevant target audience by visualizations, which were created with big data analysis on an application related to real estate sector. For this purpose, by means of R program, and as a tool to ease the housing selections; user-friendly and dynamic-structured infographics were created. Thus, individuals, who are planning to buy houses, are given the opportunity to make selections by using infographics which enable them to take essential criteria into consideration - such as the age of the property, area measures, number of rooms, price; are sensitive to data variations and allow to make comparison between cities/districts.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 2, 2021 |
Submission Date | May 6, 2020 |
Acceptance Date | March 22, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 |