Logo Logo
  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Kategoriler
    • Genel
    • İstatistik
    • Makine Öğrenme
    • Model Geliştirme
    • Sağlık
    • Teknoloji
  • Tüm Yazılarım
  • İletişim

İletişim

  • Email buluttevfik@gmail.com

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • İletişim

Sosyal Medya Adresleri

Crostalk ve Leaflet Paketleriyle Türkiye Depremlerinin Analizi: Analysis of Turkey Earthquakes Using Crostalk and Leaflet Packages

  • ANA SAYFA
  • Blog Details
Haziran 29 2021
  • İstatistik

Çalışma kapsamında Türkiye’de son 1 yıl içerisinde gerçekleşen depremlerin keşifsel veri analizi yapılmıştır. Bu çalışmada rmdformats paketinde bulunan downcute teması kullanılarak R Markdown üzerinde html uzantılı raporlama yapılmıştır.Dolayısıyla bu formatta bir R Markdown raporu üretilmek isteniyorsa öncelikle rmdformats paketinin kurulumun yapılması gerektiği unutulmamalıdır.

Yüklenen Kütüphaneler

Aşağıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra kütüphanelerin yüklenip yüklenmediğine dair aşağıdaki gibi mantıksal vektör sonuçları gelecektir. Eğer mantıksal vektör sonuçlarının hepsi TRUE ise kütüphanelerin tamamı yüklenmiştir. Kolaylık sağlaması açısından aşağıdaki kütüphanelerin yüklenmesini gösterir tabloyu da elde etmek ve daha kolay okumanız için aşağıdaki kod bloğu içerisinde kısa bir kod yazdım. Bu kod çalıştırıldığında aşağıdaki tabloda görüleceği üzere bütün kütüphaneler yüklenmiştir. Eğer ilgili kütüphane yüklenmemiş olursa Paket Kurulumu Gerekli ifadesi tablo satırında yazacaktır. Satırda yazan bu uyarı metnine göre paketi ya kurar yada yüklersiniz. Bir paketin kurulması ile yüklenmesinin aynı şey olmadığını burada ifade etmek gerekir konuyu yabancı olanlar için. Paket kurulumu ilk defa yapılan bir işlem iken, paketin yüklenmesi zaten kurulan bir paketin yüklenmesi yani çalışır duruma getirilmesidir. İlk defa bir paket kurulumu gerçekleştiriliyorsa install.packages() fonksiyonunu, zaten bir paket kurulumu gerçekleştirilmiş ise ilgili paketin veya kütüphanenin yüklenmesi veya okunması için library() veya require() fonksiyonlarını kullanıyoruz. Fonksiyonlardaki parantez () içerisine yüklenecek paket veya kütüphane adını yazıyoruz.

kütüphane<-c("dplyr","tibble","tidyr","ggplot2","readr","RColorBrewer","crosstalk","leaflet","DT", "htmlwidgets","kableExtra","readr", "leaflet.extras", "sf", "plotly", "leafpop", "downloadthis", "tidygeocoder")
yükle<-sapply(kütüphane, require, character.only = TRUE, warn.conflicts = FALSE)
Kütüphane Yüklenme Bilgisi
sıra	kütüphane	yuklenme_durumu
1	dplyr	Yuklendi
2	tibble	Yuklendi
3	tidyr	Yuklendi
4	ggplot2	Yuklendi
5	readr	Yuklendi
6	RColorBrewer	Yuklendi
7	crosstalk	Yuklendi
8	leaflet	Yuklendi
9	DT	Yuklendi
10	htmlwidgets	Yuklendi
11	kableExtra	Yuklendi
12	readr	Yuklendi
13	leaflet.extras	Yuklendi
14	sf	Yuklendi
15	plotly	Yuklendi
16	leafpop	Yuklendi
17	downloadthis	Yuklendi
18	tidygeocoder	Yuklendi

Verinin okunması

deprem <- read_table("deprem.txt")%>% rename(Enlem="Enlem(N)",Boylam="Boylam(E)", "Buyukluk"=ML, Derinlik="Derinlik(km)"
)
# deprem veri seti
deprem<- deprem[, c(-6,-8,-10)]
deprem

Veri Setinin Yapısı

glimpse(deprem)

Kaydırma Eksenine Bağlı Harita, Grafik Kombinasyonu

deprem <- read_table("deprem.txt")%>% rename(Enlem="Enlem(N)",Boylam="Boylam(E)", "Buyukluk"=ML, Derinlik="Derinlik(km)"
)

deprem<- deprem[, c(-6,-8,-10)]


d1 <- highlight_key(deprem)

kaydirma <- filter_slider("Büyüklük", "Depremin Büyüklüğü", d1,~Buyukluk)

p <- plot_ly(d1, x = ~Derinlik, y = ~Buyukluk) %>% 
  add_markers(alpha = 0.5) %>% 
  highlight("plotly_selected")

harita <- leaflet(d1) %>% 
  addTiles() %>% 
  addCircleMarkers(
    label=deprem$Buyukluk,lng = ~Enlem, lat = ~Boylam,
    labelOptions = labelOptions(noHide = T, direction = 'top'))%>% addSearchOSM() %>% addReverseSearchOSM() %>% addResetMapButton()

bscols(
  widths = c(12, 12, 12), 
 kaydirma,  p, harita)

Örnek Veri Tablosu ve Harita Oluşturma

deneme <- data.frame(
  ticker = c("Ulusoy", "Metro", "Süzer", "Kanberoğlu"),
  address = c("Ankara","İstanbul","Artvin","Rize")
) %>%
  tidygeocoder::geocode(address = address,
                        method = "osm") %>%
  sf::st_as_sf(coords = c("long", "lat"), crs = 4326)
  
leaflet(deneme) %>%
  addMarkers(label = ~ address) %>%
  addProviderTiles("CartoDB.Positron")

İkon ve Harita Temalarının Haritaya Eklenmesi 1

deneme <- data.frame(
  Firma = c("Ulusoy", "Metro", "Süzer", "Kanberoğlu", "Pamukkale","Kamil Koç", "Anadolu", "Dadaş"),
  Adres = c("Ankara","İstanbul","Artvin","Rize", "Kayseri", "Antalya", "İzmir", "Sivas"),
  Ciro =c(1000, 12500,3000,4000, 6000,8000,9000,1800))%>%
  tidygeocoder::geocode(address = Adres,
                        method = "osm") %>%
  sf::st_as_sf(coords = c("long", "lat"), crs = 4326)


awesome <- makeAwesomeIcon(
  icon = "fire",
  iconColor = "red",
  markerColor = "blue",
  library = "fa"
)

leaflet(deneme) %>%
  addAwesomeMarkers(icon = awesome,
                    label = ~ Ciro) %>%
  addProviderTiles("CartoDB.Positron")

İkon ve Harita Temalarının Haritaya Eklenmesi 2

deneme <- data.frame(
  Firma = c("Ulusoy", "Metro", "Süzer", "Kanberoğlu", "Pamukkale","Kamil Koç", "Anadolu", "Dadaş"),
  Adres = c("Ankara","İstanbul","Artvin","Rize", "Kayseri", "Antalya", "İzmir", "Sivas"),
  Ciro =c(1000, 12500,3000,4000, 6000,8000,9000,1800))%>%
  tidygeocoder::geocode(address = Adres,
                        method = "osm") %>%
  sf::st_as_sf(coords = c("long", "lat"), crs = 4326)


awesome <- makeAwesomeIcon(
  icon = "automobile",
  iconColor = "red",
  markerColor = "blue",
  library = "fa"
)

leaflet(deneme) %>%
  addAwesomeMarkers(icon = awesome,
                    label = ~ Ciro) %>%
  addProviderTiles("Esri.NatGeoWorldMap")

Haritaya Açılan Tablo Ekleme 1

deneme <- data.frame(
  Firma = c("Ulusoy", "Metro", "Süzer", "Kanberoğlu", "Pamukkale","Kamil Koç", "Anadolu", "Dadaş"),
  Adres = c("Ankara","İstanbul","Artvin","Rize", "Kayseri", "Antalya", "İzmir", "Sivas"),
  Ciro =c(1000, 12500,3000,4000, 6000,8000,9000,1800))%>%
  tidygeocoder::geocode(address = Adres,
                        method = "osm") %>%
  sf::st_as_sf(coords = c("long", "lat"), crs = 4326)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addCircleMarkers(data = deneme,
                   popup = popupTable(deneme))

Spesifik Yer İşaretleme

Bu kısımda Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın adresi, web sitesi etiketlenmiştir.

etiket=content <- paste(sep = "<br/>",
  "<b><a href='https://www.sanayi.gov.tr/anasayfa'>T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı</a></b>",
  "Mustafa Kemal Mahallesi Dumlupınar Bulvarı (Eskişehir Yolu 7.km) 2151. Cadde No:154/A",
  "Çankaya/ANKARA, 06530"
)
leaflet() %>% addTiles() %>% setView(32.78216614147982,39.911152425885824, zoom = 15) %>% addPopups(32.78216614147982,39.911152425885824,etiket, options = popupOptions(closeButton = TRUE))

Buraya kadar yapılan çalışmaların tamamını ve daha fazlasını RPubs üzerinde yayınladığım Crostalk ve Leaflet Paketleriyle Türkiye Depremlerinin Analizi adlı çalışma içerisinde bulabilirsiniz.

Verinin harita üzerinde görselleştirilmesine yönelik yaptığım bu R Markdown çalışmasının özellikle veri bilimi (data science) ile ilgilenen akademi ve saha çalışanlarına bir katkı sunacağı düşünülmektedir.

Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.

Bilimle ve teknolojiyle kalınız.

Saygılarımla…

Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.

Note: It can not be cited or copied without referencing.

Yararlanılan Kaynaklar

1.https://rstudio.github.io/crosstalk/ 

2.https://emilyriederer.github.io/demo-crosstalk/tutorial/tutorial-rmd.html 

3.https://www.jla-data.net/eng/leaflet-markers-in-r/ 

4.https://rstudio.github.io/leaflet/popups.html 

5.https://rstudio.github.io/crosstalk/using.html 

6.https://emilyriederer.github.io/demo-crosstalk/tutorial/tutorial-rmd.html 

7.https://plotly-r.com/client-side-linking.html 

8.https://nicar.r-journalism.com/docs/crosstalk-flexdashboard-leaflet-datatable/ 

9.https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/367074_7396dc3734544b0f94e04b8801b24664.html 

10.https://rstudio.github.io/crosstalk/using.html 

11.https://rpubs.com/tevfik1461/deprem 

12.https://cran.r-project.org/web/packages/crosstalk/crosstalk.pdf 

13.https://cran.r-project.org/web/packages/leaflet.extras2/leaflet.extras2.pdf 

14.https://mrjoh3.github.io/2018/07/25/filtering-spatial-data/ 

15.https://rdrr.io/cran/leaflet/man/makeAwesomeIcon.html 

16.https://rstudio.github.io/leaflet/popups.html 

17.https://github.com/r-spatial/leafpop

18. Crostalk ve Leaflet Paketleriyle Türkiye Depremlerinin Analizi, https://rpubs.com/tevfik1461/harita

Önceki yazı Sonraki Yazı
haritalamaR Markdownspatial analysis

Yorum Yaz Cevabı iptal et

Son Yazılar

  • Kanada Sağlık Sisteminde Bekleme Süreleri
  • Araştırma Metodolojisi Notları-II
  • Araştırma Metodolojisi Notları-I
  • Microsoft Excel’de Bulut Endeks-Beta [BE-β] Simülasyonu
  • R’da Statik ve Dinamik Haritalama Vaka Çalışmaları: Türkiye Örneği

Son Yorumlar

  1. Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye - winally.com - Küresel İnovasyon Endeksi’nde Türkiye Ne Durumda?
  2. R’da Birliktelik Kuralları | canözkan - Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
  3. Tevfik BULUT - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  4. Ahmet Aksoy - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  5. Tevfik BULUT - Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table

Arşivler

  • Ocak 2023
  • Ekim 2022
  • Eylül 2022
  • Nisan 2022
  • Mart 2022
  • Ekim 2021
  • Eylül 2021
  • Ağustos 2021
  • Temmuz 2021
  • Haziran 2021
  • Mayıs 2021
  • Nisan 2021
  • Şubat 2021
  • Ocak 2021
  • Aralık 2020
  • Kasım 2020
  • Ekim 2020
  • Eylül 2020
  • Ağustos 2020
  • Temmuz 2020
  • Haziran 2020
  • Mayıs 2020
  • Nisan 2020
  • Mart 2020
  • Şubat 2020
  • Ocak 2020
  • Aralık 2019
  • Kasım 2019
  • Ekim 2019
  • Eylül 2019
  • Ağustos 2019
  • Mayıs 2019
  • Şubat 2019
  • Aralık 2018
  • Eylül 2018
  • Ağustos 2018
  • Temmuz 2018
  • Mayıs 2018
  • Nisan 2018
  • Ekim 2017
  • Temmuz 2017
  • Haziran 2017
  • Mayıs 2017
  • Ocak 2017

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Etiketler

Accuracy Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Confusion Matrix Coronavirus Doğruluk Doğruluk Oranı Dünya Sağlık Örgütü EDA Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Olasılık Olasılıklı Örneklem OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Tahmin TBATS TURKEY TÜRKİYE Veri Madenciliği WHO World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
Logo

Burada, gazete ve dergilerde yayınlanan çalışmalarımın tamamı çalışmakta olduğum kurumdan bağımsız olarak özel hayatımda yaptığım çalışmalardır. Dolayısıyla, burada yer alan çalışmalardan emeğe saygı adına kaynak gösterilmesi suretiyle azami ölçüde herkes yararlanabilir.

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Blog
  • İletişim

Linkler

  • winally.com

Bana Ulaşın

Bu sayfa, bazı temel bilgilerin ve bir iletişim formunun yer aldığı bir iletişim sayfasıdır. Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Kişilere aittir.

  • Email: buluttevfik@gmail.com

© Copyright 2022 Tevfik Bulut