Projection pursuit is a multivariate statistical technique aimed at finding interesting low-dimensional data projections. It looks for the data projection which maximizes the projection pursuit index, that is a measure of its interestingness. After an interesting projection is found, it is removed to facilitate the search for other interesting features. Projection pursuit deals with three major challenges of multivariate analysis: the curse of dimensionality, the presence of irrelevant features and the limitations of visual perception. Its applications have been hampered by several difficulties of computational, interpretative and inferential nature. This talk outlines the main features of projection pursuit and illustrates them with the well-known Iris dataset.

Mekânsal veri, belirli coğrafi konumlarla ilişkilendirilebilen nicel ve nitel özelliklere sahip veridir. Mekân bilgisi içeren alan verisi, jeoistatistiksel veri ve nokta verisi olarak tanımlanan mekânsal verilerin araştırılması, elde edilmesi, gösterimi, modellenmesi ve sonuç çıkarımı aşamaları mekânsal veri bilimini oluşturur. Mekânsal veri bilimi, mekânsal veri-bilgi keşfi süreci olarak da tanımlanabilir. Bu süreç, keşfedici veri analizi, veri görselleştirme, makine öğrenmesi algoritmaları ile birlikte mekânsal veri analizi başlıklarını içerir. Mekânsal veri analizi, bir mekânda var olan verinin yapısını dikkate alarak veriyi tanımlayan öznitelikler arasındaki etkileşimi ve veriye ait süreçleri açıklayan istatistiksel yöntemler ile diğer mekânsal olaylar arasındaki olası ilişkileri belirleyen veri analizidir. Mekânsal verinin istatistiksel analizi söz konusu olduğunda mekânsal veri analizi mekânsal istatistik olarak da adlandırılır. Mekânsal istatistik; çevre, halk sağlığı, ekoloji, tarım, kentsel planlama, ekonomi, toplum vb. çeşitli alanlarda stratejik karar süreçlerinde karar vermeyi desteklemek amaçlı kullanılmaktadır.  Buna yönelik olarak çalışmada, günümüzde geniş bir kullanım alanına sahip olan mekânsal istatistiğin nasıl uygulanabileceği, mekânsal veri-bilgi keşfi sürecinde mekânsal verideki örüntülerin nasıl ortaya çıkarılabileceği, bilgisayar programlarından (Python, R ve/veya ArcGIS) yararlanılarak mekânsal istatistiklerin nasıl elde edilebileceği konularında bilgiler verilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, araştırmacıların mekânsal veri bilimi sürecine ilişkin çalışmalarına istatistiksel bakış açısıyla katkı sunulması hedeflenmektedir.