VISUALIZING DATA FOR IMPACT: ANALYZING MISLEADING VISUALIZATIONS EĞİTİMİ

Grafik yalanlarını anında yakalayın

Kesik eksenler, çift eksen, oran hataları ve cherry-picking gibi yanıltıcı görselleştirme tekniklerini tanıyın ve düzeltin.

Kesik/çarpık eksen, çift eksen tuzağı, oran bozulması, cherry-picking, sahte korelasyon ve renk manipülasyonu gibi yanıltıcı görselleştirme tekniklerini tanıyıp dürüst alternatifleriyle yeniden tasarlamayı öğreten orta seviye eğitim.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Yanıltıcı grafik türleri, eksen/ölçek hileleri ve dürüst alternatifler

Bu orta seviye eğitim, 'Visualizing Data for Impact' serisinin yanıltıcı görselleştirmeleri çözümleyen bölümüdür. Grafiklerin nasıl yanılttığını sistematik olarak öğretir: kesik/ters çevrilmiş y ekseni, çarpık en-boy oranı, çift eksenli (dual-axis) karşılaştırma tuzakları, pasta grafikte oran bozulması, 3B grafiklerde perspektif aldatması, uygun olmayan toplulaştırma, cherry-picking (seçmeci dönem), sahte korelasyon ve neden-sonuç karmaşası, renk ve alan ile duygu manipülasyonu. Her yanıltıcı örnek için dürüst bir alternatif tasarlanır. Katılımcı, bir grafiğe eleştirel bakıp yanıltma tekniğini adlandırabilir ve veriyi dürüstçe yeniden sunabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar eksen/ölçek hilelerinden sahte nedensellik ve dürüst alternatiflere ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Yanıltıcı grafikleri tanıma, eksen/ölçek/renk hilelerini çözme ve dürüst görselleştirme ilkeleri.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek yayınlardan derlenmiş yanıltıcı grafikleri çözümleyip dürüst versiyonlarını yeniden tasarlar.

Neden Bu Eğitim?

🧐Eleştirel Göz

Herhangi bir grafikteki yanıltma tekniğini hızla tespit edersiniz.

🤝Dürüst Sunum

Kendi grafiklerinizi istemeden yanıltmayacak şekilde tasarlarsınız.

🛡️Karar Koruması

Yanıltıcı görsellere dayalı hatalı kararlardan kaçınırsınız.

Anahtar Konular

yanıltıcı grafikveri görselleştirmekesik eksenlie factorcherry pickingsahte korelasyonçift eksendürüst grafiksimpson paradoksueleştirel veri okuma
“Bir grafik yalan söylemez; onu tasarlayan seçer neyi göstereceğini.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Grafik Aşinalığı

Temel grafik türlerini okuyabilmek beklenir.

2
Betimsel İstatistik

Ortalama, oran ve yüzde kavramları faydalıdır.

3
Eleştirel Düşünce

Veriyi sorgulama eğilimi yararlıdır.

4
Örnek Grafikler

Değerlendirme için örnekler paylaşılacaktır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, eksen ve ölçek kaynaklı yanıltmaları tanıyıp düzeltebilir.
Modül 1
Y Ekseni Manipülasyonu
  • Kesik (truncated) y ekseni
  • Sıfırdan başlamamanın etkisi
  • Ters çevrilmiş eksen
  • Logaritmik eksenin yanlış kullanımı
  • Eksen aralığı seçimi
  • Dürüst eksen ilkesi
Modül 2
En-Boy ve Ölçek
  • Çarpık en-boy oranı (aspect ratio)
  • Eğimi abartma/yumuşatma
  • Lie Factor kavramı
  • Alan vs uzunluk algısı
  • Ölçek kırılması (broken axis)
  • Tutarlı ölçek kullanımı
Modül 3
Çift Eksen Tuzağı
  • Dual-axis korelasyon yanılsaması
  • Keyfi eksen hizalama
  • Sahte örtüşme üretme
  • İki ölçeği karşılaştırma hatası
  • Alternatif: ayrı panel/indeksleme
  • Çift eksenden kaçınma
Modül 4
Oran ve Pasta
  • Pasta grafikte oran okuma zorluğu
  • Toplamı %100 olmayan pasta
  • Çok dilimli pasta karmaşası
  • Donut ve 3B pasta bozulması
  • Alternatif: çubuk grafik
  • Oranı dürüst gösterme
Günün hedefiKatılımcı, veri seçimi ve nedensellik kaynaklı yanıltmaları çözebilir.
Modül 1
Seçmeci Veri
  • Cherry-picking (seçmeci dönem)
  • Başlangıç noktası (baseline) oyunu
  • Aykırı değeri gizleme/öne çıkarma
  • Uygun olmayan toplulaştırma
  • Eksik bağlam ve kıyas
  • Tam veriyle sunma
Modül 2
Korelasyon ve Nedensellik
  • Korelasyon ≠ nedensellik
  • Sahte (spurious) korelasyon
  • Gizli değişken (confounder)
  • Simpson paradoksu
  • Trend uydurma (overfitting görsel)
  • Nedensellik iddiasını sınama
Modül 3
Renk ve Alan
  • Renkle duygu yönlendirme
  • Kırmızı-yeşil ve çağrışım
  • Alanla büyüklük abartma (balon)
  • Harita (choropleth) nüfus yanılgısı
  • Renk skalası manipülasyonu
  • Erişilebilir, nötr palet
Modül 4
Dürüst Yeniden Tasarım
  • Yanıltma tekniğini adlandırma
  • Mesajı çarpıtmadan koruma
  • Doğru grafik türü seçimi
  • Bağlam ve kaynak ekleme
  • Belirsizliği gösterme
  • Önce/sonra karşılaştırması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Eksen Hilesi

Kesik ve çarpık eksenleri tanıyıp düzeltirsiniz.

✅
Lie Factor

En-boy ve ölçek bozulmalarını Lie Factor ile değerlendirirsiniz.

✅
Çift Eksen

Dual-axis korelasyon yanılsamasını çözersiniz.

✅
Seçmecilik

Cherry-picking ve baseline oyunlarını saptarsınız.

✅
Nedensellik

Sahte korelasyon ve Simpson paradoksunu ayırt edersiniz.

✅
Renk Manipülasyonu

Renk ve alanla yapılan algı yönlendirmesini fark edersiniz.

✅
Dürüst Tasarım

Yanıltıcı grafikleri dürüst alternatiflerle yeniden tasarlarsınız.

✅
Eleştirel Okuma

Her grafiğe kaynak ve bağlamıyla eleştirel bakarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Analistler
  • gazeteciler
  • yöneticiler
  • veriyle sunum yapan ya da başkalarının grafiklerini değerlendiren herkes için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Analistler, gazeteciler, yöneticiler ve başkalarının grafiklerini değerlendiren herkes için uygundur.
Araç kullanımı gerekir mi?
Odak eleştirel analizdedir; örnekler araçtan bağımsız incelenir ve yeniden tasarlanır.
Seride başka eğitim var mı?
Evet; Data Storytelling ve Visual Design Theory bu serinin tamamlayıcı eğitimleridir.
Lie Factor nedir?
Grafikteki görsel etkinin verideki gerçek değişime oranıdır; 1'den sapması bozulmayı gösterir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Visualizing Data for Impact: Analyzing Misleading Visualizat Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikData Repository with Flume Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Repository with Flume Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Flume eğitimi: source-channel-sink mimarisi, log ve olay toplama, HDFS sink, interceptor ve çok ajanlı topoloji. Yapılandırmayla uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Research Exploration Techniques Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Research Exploration Techniques Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri keşif teknikleri eğitimi: veri profilleme, görsel keşif, kümeleme, birliktelik kuralları ve hipotez üretimi. pandas ve mlxtend ile uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Research Statistical Approaches Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Research Statistical Approaches Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İstatistiksel araştırma eğitimi: örnekleme tasarımı, güven aralığı, hipotez testi, regresyon, ANOVA ve deney tasarımı. SciPy ve statsmodels ile uygulamalı DVA e

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Research Techniques Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Research Techniques Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri araştırması eğitimi: araştırma sorusu kurma, veri toplama, anket tasarımı, nicel-nitel yöntemler, etik ve tekrarlanabilir raporlama. Uygulamalı DVA eğitimi

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Retrieval Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Retrieval Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri getirme eğitimi: SQL sorgulama, pencere fonksiyonları, indeksleme, EXPLAIN sorgu planı, optimizasyon ve tam metin arama. PostgreSQL ile uygulamalı DVA eğit

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn