Ülke verilerini kullanarak coğrafi konum ve din analizi

Bu dökümanda farklı nitelikler kullanılarak ülkerin dinleri üzerinde inceleme yapılmıştır.

options(stringsAsFactors = FALSE)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(rpart)
library(rpart.plot)
veri=read.table("flag_data.csv",sep = ',',header = TRUE,na.strings = 'NA')
#veri çekildi
colnames(veri)= c("Ulke","Kita","Konum","YuzOlcumu","Nufus","Dil","Din","V-cizgi","H-cizgi","RenkSayisi","Red","Green","Blue","Gold","White","Black","Orange","AnaRenk","DaireNum","Simge","Text")
#colon isimleri değiştirildi
veri =
veri %>% left_join(.,
tibble(Kita=1:6,Kita_Ismi=c("K-Amerika","G-Amerika","Avrupa","Afrika","Asya","Okyanusya")),by="Kita") %>% tbl_df()#kıta isimleri 1:6 ya kadar olan rakamlardan gerçek isimlerine çevrildi.
veri=
veri %>% left_join(.,
tibble(Din=0:8,Dinler=c("Catholic", "Other Christian","Muslim","Buddhist","Hindu","Ethnic", "Marxist", "Others","bars " )),by="Din") %>% tbl_df()#din isimleri 0:8 ye kadar olan rakamlardan gerçek isimlerine değiştirildi.
veri %>%
  select(-starts_with("sil")) %>%
  tbl_df()

Yukarıdaki kodlarda veriler flag_data.csv dosyasından çekilmiş ve virgül ayracı ile ayrılmıştır.Sil İsmine sahip sutunlar filtrelenmiş ve satırlardaki sayısal veriler String veriler ile değiştirilmiştir.

ss1=veri %>% 
    group_by(Kita_Ismi) %>% count(Kita_Ismi)
# isim=c("K-Amerika","G-Amerika","Avrupa","Afrika","Asya","Okyanusya")
  ggplot(ss1,aes(x=Kita_Ismi,y=n)) + geom_bar(stat="identity",aes(fill=Kita_Ismi))

Kıtalara göre toplam ülke sayılarını veren grafik.Örneğin grafikte Afrika kıtasında Bulunan ülke sayısı kırmızı renkte ve 50’nin üzerinde gösterilmiştir.

  ss2=veri %>% 
    group_by(Dinler) %>% count(Dinler)
    ggplot(ss2,aes(x=Dinler,y=n)) + 
     geom_count(aes(color=as.factor(Dinler)))+
     theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust=0.5, hjust=0.5)) #+ coord_flip()

Dinlere Göre Toplam Ülke Sayılarını veren grafik.Budhistler dünya üzerinde 194 ülke arasından yaklaşık 7 ülkede Hristiyanlar ise 60 farklı ülkede bulunabilirler.

ss3=veri %>% 
    filter(AnaRenk=='red' & RenkSayisi==2)
 ggplot(ss3,aes(x=Ulke,y=Dinler))+geom_point(aes(color=as.factor(Dinler)))+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust=0.5, hjust=0.5))

Bayrağında 2 renk olan ve ana rengi Kırmızı Olan Ülkelerin dinleri veren grafik.Bu grafiğe göre bayraklarında anarenk olarak kırmızı bulunan ülkeler en çok müslüman ülkelerdir.

colnames(veri)[8]="vcizgi"
colnames(veri)[9]="hcizgi"
flag_model=rpart("Din~vcizgi+AnaRenk+hcizgi",veri,method = "class")
rpart.plot(flag_model)#prp veya rpart.plot  çizim yapıyor Tree çiziyor.

Yukarıda ki ağacda dinler 0=Catholic, 1=Other Christian, 2=Muslim, 3=Buddhist, 4=Hindu, 5=Ethnic, 6=Marxist, 7=Others ile sembolize edilmiştir. Bu grafikte bayrağındaki dikey cizgi sayısı vcizgi ,yatay cizgi sayısı hcizgi ile gösterilmiştir. 8 adet dine mensup insanların bayraklarındaki niteliklere göre tahmini yapılmıştır. Örneğin bayrak anarenginde mavi veya beyaz bulunmayan kırmızı bulunan yatay çizgi sayısı 1.6 dan küçük dinler %18 oranındadır. Bunlardan %26 ’sı müslümanlar olabilir. Bir diğer tahmin ise Anarenginde mavi veya beyaz olup dikey çizgi sayısı 1’e eşit veya büyük olanlar genelin %4 ünü kapsamakda ve bu %4 ün içinden %62si Katolik olabilir.

Sonuç olarak bu grafiğe göre anarenginde kırmızı olanlar Katolik,Hristiyan veya Müslüman olmaktadır. Mavi veya beyaz olanlar ise sadece Hristiyan olabilmektedir.