# Veri Görselleştirme İlkeleri (Data Analytics)

> Doğru grafik seçimi, data storytelling, Tufte ilkeleri, data-ink ratio, renkler, bağlam, görsel hiyerarşi, yanıltıcı grafikler

- 20 mülakat soruları
- Junior
- [Mülakat Soruları: Data Analytics](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari.md)

## 1. Farklı kategoriler arasındaki değerleri karşılaştırmak için en uygun grafik türü hangisidir?

**Cevap**

Bar chart, farklı kategoriler arasındaki değerleri karşılaştırmak için en etkili grafiktir. İnsan gözü, aynı eksene hizalanmış uzunlukları karşılaştırmada çok başarılıdır, bu da okumayı sezgisel hale getirir. Barlar, kategori sayısına ve etiket uzunluğuna bağlı olarak dikey veya yatay olabilir.

## 2. Bir değerin zaman içinde nasıl değiştiğini göstermek için en uygun grafik türü hangisidir?

**Cevap**

Line chart, zaman tabanlı trendleri görselleştirmek için standart seçimdir. Çizgi, veri noktalarını kronolojik olarak birleştirir ve trendleri, döngüleri ve anormallikleri hemen görünür kılar. Bar chart'ın aksine, line chart bireysel değerler yerine sürekliliği ve değişim yönünü vurgular.

## 3. Bir pie chart'ın ana dezavantajı nedir?

**Cevap**

Pie chart'ların ana kusuru, insan gözünün açıları ve alanları karşılaştırmakta zorlanmasıdır. 3-4 kategorinin ötesinde, oran farklarını ayırt etmek neredeyse imkansız hale gelir. Edward Tufte, yalnızca parça-bütün ilişkisinin önemli olduğu nadir durumlar dışında, her zaman pie chart yerine bar chart veya veri tablosu tercih edilmesini önerir.

## 17 soru daha mevcut

- Edward Tufte tarafından tanımlanan data-ink ratio nedir?
- İki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için hangi grafik türü kullanılmalıdır?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Analytics mülakat konuları

- [Google Sheets - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Gelişmiş Formüller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-advanced.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 25 soru, Junior
- [SQL - Toplama ve Gruplama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-aggregations.md): 20 soru, Junior
- [SQL - Join İşlemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-joins.md): 20 soru, Junior
- [BigQuery - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-fundamentals.md): 20 soru, Junior
- [Data Cleaning - Veri temizleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-cleaning.md): 20 soru, Junior
- [KPI'lar ve İş Metrikleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/kpis-metrics.md): 20 soru, Junior
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/descriptive-statistics.md): 20 soru, Junior
- [Zapier ve No-Code otomasyonu](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/zapier-automation.md): 20 soru, Junior
- [Python & Pandas - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-pandas-basics.md): 20 soru, Junior
- [Google Sheets - Otomatik Panolar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/google-sheets-dashboards.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Alt Sorgular ve CTE'ler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-subqueries-ctes.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-window-functions.md): 20 soru, Mid-Level
- [BigQuery - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/bigquery-advanced.md): 20 soru, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-modeling.md): 20 soru, Mid-Level
- [Funnel ve Dönüşüm Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/funnel-analysis.md): 20 soru, Mid-Level
- [Cohort ve Retention Analizi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/cohort-retention.md): 20 soru, Mid-Level
- [Google Tag Manager ve Tracking](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/gtm-tracking.md): 20 soru, Mid-Level
- [API'ler ve Webhook'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/apis-webhooks.md): 20 soru, Mid-Level
- [dbt - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [AB Testing ve Uygulamalı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/ab-testing.md): 20 soru, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/looker-studio.md): 20 soru, Mid-Level
- [Power BI - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [SQL - Gelişmiş Analitik Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/sql-advanced-analytics.md): 20 soru, Senior
- [dbt - Gelişmiş Özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/dbt-advanced.md): 20 soru, Senior
- [Power BI - DAX ve Gelişmiş Dashboard'lar](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/power-bi-dax.md): 20 soru, Senior
- [Python Analytics - Gelişmiş Analiz ve ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/python-analytics-advanced.md): 20 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-analytics/mulakat-sorulari/data-viz-principles