SAP Analytics Cloud ile R Veri Görselleştirilmesi

SAP tarafından geliştirilen SAP Analytics Cloud, en iyi SaaS (Software as a Service) çözümlerinden birini sunan bulut bir Business Intelligence (BI) platformudur. Çoğunlukla farklı kaynaklardan veri entegrasyonu gerektiren ve kullanıcıların ancak başka uygulamalardan destek sağlayarak çalışabilmesine olanak veren BI (İş Analitikleri) araçlarına kıyasla SAP Analytics Cloud, sade bir ara yüz ile aynı platform üzerinden dinamik dashboardlar oluşturularak efektif iş zekası çözümleri, veri görselleştirme, planlama ve tahmine dayalı analitik çözümleri sunmaktadır.

Veri Görselleştirmede SAP Analytics Cloud

Neden R Programlama Dili?

Veri görselleştirme söz konusu olduğunda kolay anlaşılır yapısıyla istatistikçi ve veri bilimciler tarafından en çok tercih edilen istatistiksel analiz yazılımlardan biri R’dır. Analiz bulguları görseller ile desteklenmek istenildiğinde, veri çözümlemeye yarayan çok sayıda grafiksel paket ve kütüphane içermektedir. Bu nedenle, dünya çapında farklı sektörlerdeki birçok kurum tarafından tercih edilmektedir. Örneğin; R programlama dilini veri görselleştirme ve sosyal ağ analizlerinde kullanan Twitter ve Facebook, web etkinliklerini görselleştirmek için kullanan Mozilla, arama sonuçlarını iyileştirmek ve verimliliğini artırmak için kullanan Google, iş stratejileri ve geliştirilecek tasarımlarının belirlenmesinde rolü olan müşteri düşüncelerinin istatistiksel analizinde kullanan Ford Motor Company gibi. Bunlar R programlama dilini en önemli sorun ve stratejileri için uygulayan şirketlerden sadece birkaçı.

SAP Analytics Cloud ile R Programlama Dili

Şirketlerin ihtiyaç duyduğu çözümleme, analiz ve görselleştirmeleri daha üst seviyelere taşıyabilmek adına daha interaktif grafikler oluşturmak ve fonksiyonaliteyi artırmak için SAP Analytics Cloud ortamında R programlama dilini kullanmak pratik çözümler sağlayabilmektedir.

SAP Analytics Cloud, veri tabanına aktarılacak lokal veriler ile tek bir bulut platform üzerinde çalışabilmeye olanak verir ve tüm çalışmalar diğer kullanıcılar ile paylaşabilmektedir. Başlangıç aşamasında aktarılacak veri setleri hazır bir dosyadan, başka bir veri kaynağından veya var olan bir veri seti ya da modelden seçilebilmektedir.

Kullanıcılar kendi hikaye prosedürlerini oluşturabilir, R ile çalışılan görselleştirmeleri birbirine bağlayabilir ve elde edilen veri görselleştirmeleri üzerinde çeşitli filtrelemeler yapılabilir.

 

 

 

 

 

 

 

 

SAP Analytics Cloud ile R Veri Görselleştirilmesi

Görselleştireceğimiz veri setini SAC ortamına aktardıktan sonra öncelikle R Visualization seçeneğini, ardından görmek istediğimiz analize bağlı olarak girdi verisi ve parametrelerini seçeceğiz. Bu aşamada R programlama dilini kullanarak görselleştirme yapacağımız script üzerinde çalışmaya başlayabiliriz. R ile interaktif ağaç diyagramları oluşturabildiğimiz collapsibleTree kütüphanesi içerisinde yer alan warpbreaks veri seti ile SAP Analytics Cloud üzerinde bir network analizi görselleştirmesi örneklendirelim. İnceleyeceğimiz bu veri seti toplamda 54 gözlem ve 3 farklı değişken içermektedir.

Bu değişkenler;

Breaks (mola sayısı): Sayısal değerler içermektedir. Wool (yün tipi): A ve B kategorilerinden oluşmaktadır. Tension (gerginlik): Düşük, Orta ve Yüksek kategorilerinden oluşmaktadır.

 

 

Aşağıdaki örnekte ele aldığımız collapsibleTree kütüphanesi ile veri seti kolaylıkla hiyerarşik bir görselleştirmeye dönüştürülebilir. İlk düğüm, hiyerarşik bilgilerin depolandığı bir veri çerçevesi olmalıdır. Daraltılmış diğer dallar ise bağlı oldukları düğümler açılarak görülebilmektedir.

 

R programlama dili özelinde geliştirilmekte olan birçok görsel paket ile SAP Analytics Cloud üzerinde daha ileri düzey görselleştirmeler de yapılabilmektedir. Bunun için tek gereken ise sadece bir SAC hesabı.

 

Daha fazla bilgi edinmek ve bize ulaşmak için tıklayın

SAP Analytics Cloud Webinarımızın Kaydına Ulaşmak için Tıklayın

Elif Taş
Elif Taş
Data Scientist

Elif Taş has been working as a data scientist in various sectors. She is experienced on Time Series Analysis, Regression Analysis, NPS Analysis and in the fields of modeling and visualizing data while using R-Studio and Python. She joined NTT DATA in 2020. She holds a degree in Statistics.

Contact Us
İletişim

Sorularınız için bize ulaşabilirsiniz.