A data visualization é uma ferramenta importante para lidar com o big data, e ajuda a tornar os dados mais acessíveis e úteis para as pessoas.
A data visualization, ou visualização de dados, tem uma longa história que remonta a centenas de anos atrás. O uso de gráficos para representar os dados começou no século XVII, com o matemático e filósofo René Descartes usando um plano bidimensional para apresentar informações numéricas.
Nos séculos seguintes, muitos outros pioneiros da visualização de dados surgiram, incluindo o engenheiro e estatístico William Playfair, responsável por criar o gráfico de linha, o gráfico de barras e o gráfico de pizza.
A chegada da era digital e de big data tornou a visualização de dados mais sofisticada, com a criação de softwares e ferramentas especializadas para análise e apresentação de informações. A data visualization contribui para analisar os dados, permitindo que os usuários identifiquem tendências e padrões e obtenham insights valiosos a partir disso.
O que é data visualization?
A data visualization é o processo de representar informações e dados em formato visual, como gráficos, mapas, tabelas e infográficos. O objetivo é tornar os dados mais acessíveis, compreensíveis e úteis para as pessoas, podendo ser interativa para permitir que os usuários explorem e analisem dados de forma mais detalhada e personalizada.
Por meio da ferramenta, é possível identificar padrões, tendências e insights que podem não ser óbvios apenas olhando para os dados brutos. Por exemplo, um gráfico pode mostrar claramente como os dados mudaram ao longo do tempo, ou como um mapa pode mostrar a distribuição geográfica dos dados.
A visualização de dados ajuda a entender e a explorar grandes conjuntos de dados e usá-los de forma mais eficaz para tomar decisões informadas. Data visualization está aplicada em diversas áreas, desde negócios e finanças até ciência e pesquisa, marketing e publicidade, governo e setor público, além de mídia e jornalismo.
Por que usar a data visualization?
Além de facilitar a compreensão de informações complexas e torná-las mais acessíveis para o público geral, a data visualization permite a rápida identificação de padrões e tendências, mais fácil do que apenas observando tabelas de dados, sobretudo quando há grandes quantidades de informações.
A técnica contribui para identificar anomalias ou valores discrepantes nos dados que podem exigir uma investigação mais aprofundada. Por exemplo, um gráfico de barras pode ajudar a identificar um produto com vendas muito baixas em comparação com os outros produtos de uma linha.
Isso porque a visualização de dados é uma forma eficaz de comunicar informações de forma clara e concisa, podendo resumir informações complexas em uma única imagem, tornando a comunicação mais eficiente.
Quais são as profissões que trabalham com a visualização de dados?
Qualquer profissão que lida com grandes quantidades de dados deve recorrer à data visualization para identificar tendências, problemas e melhorar a comunicação e a colaboração entre diversos membros de uma equipe, mas alguns profissionais fazem mais uso da ferramenta.
Cientista de dados
Um cientista de dados é responsável por coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados para obter insights úteis para uma empresa ou organização. A visualização de dados é uma parte importante do processo de análise, permitindo que esses profissionais comuniquem seus resultados de forma mais clara e acessível.
Analista de dados
Um analista de dados é responsável por coletar e analisar dados para identificar tendências e padrões, além de criar relatórios e apresentações que ajudem a equipe a tomar decisões informadas. A data visualization é essencial para esses profissionais, permitindo que eles comuniquem seus resultados de forma clara e eficaz.
Designer de visualização de dados
Um designer de visualização de dados é um profissional que se concentra em criar gráficos e infográficos para ajudar pessoas a entender e interpretar informações. Esse profissional geralmente trabalha em equipes de cientistas e analistas de dados, ajudando-os a comunicar seus resultados de forma mais clara.
Jornalista de dados
Um jornalista de dados é um profissional que usa dados para produzir histórias jornalísticas. A data visualization é uma ferramenta essencial para essa profissão, já que permite que eles comuniquem histórias complexas de maneira acessível.
Engenheiro de software
Engenheiros de software são responsáveis por desenvolver as ferramentas e tecnologias necessárias para coletar, armazenar e processar o big data. Para isso, precisam entender como projetar sistemas que permitam a visualização eficaz de grandes conjuntos de dados.
Como funciona a visualização de dados?
A visualização de dados é um processo que precisa de uma representação gráfica de dados e informações para torná-los mais acessíveis e compreensíveis. O processo é interativo e envolve coleta, preparação, seleção e criação de gráficos e outras formas de visualização, com o objetivo de analisar e comunicar informações de maneira clara e eficaz.
1. Coleta e preparação dos dados
Os dados são coletados de diferentes fontes e preparados para uso na visualização. Essa etapa também abrange a limpeza dos dados, a organização em tabelas ou gráficos, e a criação de categorias e variáveis relevantes.
2. Identificação dos objetivos da visualização
A compreensão clara dos objetivos garante que a visualização seja útil e relevante. Para tanto, é importante considerar a identificação de padrões, tendências, anomalias, comparações ou outras informações relevantes.
3. Seleção da técnica de visualização
Com base nos objetivos da visualização e nos dados disponíveis, seleciona-se uma técnica de visualização apropriada. Algumas das opções possíveis são os gráficos de barras, os gráficos de linha, os mapas, os infográficos, entre outros.
4. Criação da visualização
A visualização é parte principal dessa ferramenta. Por isso, a seleção de cores, fontes, legendas e outros elementos visuais precisa ser feita cuidadosamente. Para melhorar na apresentação, também é possível usar softwares específicos para gerar a imagem.
5. Análise e interpretação da visualização
A análise e interpretação da visualização permite identificar padrões, tendências, anomalias e insights a partir da comparação de diferentes imagens ou a criação de modelos interativos para explorar dados em mais detalhes.
6. Comunicação dos resultados
A comunicação dos resultados da visualização para o público-alvo, de maneira clara e eficaz, por meio de relatórios, apresentações, dashboards ou outras formas de comunicação de dados.
Quais são as principais ferramentas de data visualization?
A escolha da ferramenta depende das necessidades específicas de cada projeto, incluindo o tipo de dado, o nível de interatividade necessário e o orçamento disponível. Existem muitas ferramentas de data visualization disponíveis no mercado, cada uma com seus próprios recursos e capacidades.
Conheça algumas das ferramentas mais populares:
- Tableau — uma das ferramentas mais populares de data visualization. Oferece recursos poderosos de visualização de dados, permitindo que os usuários criem gráficos, tabelas, mapas e painéis interativos;
- Power BI — é uma ferramenta de visualização de dados da Microsoft que permite criar relatórios e painéis interativos. Power BI é especialmente útil para análises de dados em tempo real;
- Google Data Studio — ferramenta de data visualization gratuita da Google. Permite que os usuários criem relatórios e painéis interativos usando dados de diversas fontes, incluindo o Google Analytics, Google Sheets e outras fontes de dados;
- QlikView — é uma ferramenta de visualização de dados altamente personalizável que oferece recursos avançados de análise e exploração de dados;
- D3.js — é uma biblioteca JavaScript para data visualization. Oferece recursos avançados de visualização de dados, permitindo que os usuários criem gráficos e visualizações personalizadas;
- Plotly — uma ferramenta de visualização de dados que permite criar gráficos interativos e dashboards. Oferece recursos avançados de visualização de dados, incluindo gráficos 3D e mapas interativos;
- Excel — o Microsoft Excel é uma ferramenta de planilha eletrônica popular, que também serve para criar gráficos e visualizações simples de dados.
Quais são as técnicas de visualização de dados?
Existem várias técnicas de data visualization que podem ser usadas para representar dados de diferentes formas e apresentar informações de maneira clara e eficaz.
A escolha da técnica mais adequada dependerá do objetivo específico da visualização de dados e do tipo de dados que estão sendo representados. Confira quais são as opções mais comuns.
- Gráficos de linhas: são usados para mostrar a mudança de uma variável ao longo do tempo ou em relação à outra variável;
- Gráficos de barras: servem para comparar quantidades ou frequências de diferentes categorias;
- Gráficos de pizza: são usados para mostrar a distribuição de categorias dentro de um todo;
- Gráficos de dispersão: servem para mostrar a relação entre duas variáveis;
- Mapas: são usados para mostrar dados geográficos e sua distribuição em diferentes áreas;
- Diagramas de caixa: servem para mostrar a distribuição de dados e sua variabilidade;
- Heatmaps: são usados para mostrar a concentração de valores em uma grade de células, com cores diferentes indicando diferentes níveis de intensidade;
- Infográficos: servem para apresentar informações complexas de maneira visualmente atraente e fácil de entender;
- Diagramas de árvore: são usados para mostrar hierarquias e estruturas de categorias;
- Diagramas de rede: servem para mostrar relacionamentos complexos entre diferentes entidades;
Como aplicar a data visualization no gráfico de linhas?
O gráfico de linhas é uma das formas mais comuns de visualização de dados. Ele é usado para mostrar a relação entre duas variáveis quantitativas, geralmente representando o tempo no eixo horizontal (X) e a variável de interesse no eixo vertical (Y).
Entre os principais elementos do gráfico de linhas estão:
– Fontes de dados:
É importante decidir quais fontes de dados serão incluídas no gráfico de linhas. Muitas fontes podem tornar o gráfico confuso e difícil de interpretar, enquanto poucas fontes podem não fornecer informações suficientes;
– Cores:
O uso de cores pode ajudar a destacar diferentes séries de dados no gráfico de linhas. No entanto, é importante usar cores que sejam distintas e facilmente distinguíveis para evitar confusão;
– Marcadores:
Os marcadores podem ser adicionados aos pontos de dados no gráfico de linhas para tornar o gráfico mais legível. Os marcadores podem ser formas, símbolos ou letras que representam os pontos de dados;
– Linhas de tendência:
As linhas de tendência servem para mostrar a direção geral dos dados. Quando aparecem no gráfico de linhas podem ajudar a identificar padrões e tendências nos dados;
– Legendas:
É importante incluir legendas no gráfico de linhas para identificar as diferentes séries de dados e tornar o gráfico mais fácil de entender. As legendas devem ser claras e concisas;
– Escala:
A escala usada nos eixos do gráfico de linhas deve ser escolhida cuidadosamente para garantir que os dados sejam apresentados de forma clara e precisa. Por exemplo, se os dados variam em uma grande faixa, pode ser necessário usar uma escala logarítmica para que a visualização dos detalhes ocorra de forma adequada;
– Intervalos de confiança:
É comum incluir intervalos de confiança no gráfico de linhas para mostrar a incerteza nos dados. Esses intervalos podem ser mostrados como barras de erro ou sombreados na área em torno da linha principal do gráfico de linhas;
– Anotações:
As anotações podem ser adicionadas ao gráfico de linhas para fornecer informações adicionais sobre os dados ou para destacar pontos importantes. É possível, por exemplo, incluir uma anotação para indicar um evento significativo que ocorreu durante o período representado no gráfico.
Como fazer uma visualização de dados eficiente?
Antes de começar a criar sua visualização de dados, tenha clareza sobre qual é o objetivo dela. Considere quem será seu público e adapte sua visualização de dados de acordo. Pense em seu nível de conhecimento sobre o assunto e suas necessidades.
Seu objetivo é tornar a visualização compreensível para todos. Existem diversos tipos de gráficos, como barras, linhas, pizza, dispersão, entre outros. Mantenha sua visualização simples e evite o excesso de informações. Remova elementos desnecessários e destaque apenas os dados mais relevantes.
Use cores de forma consistente e evite cores muito vibrantes ou excessivamente contrastantes que possam dificultar a leitura. Certifique-se de que seus dados estejam organizados de maneira lógica e clara. Utilize títulos, rótulos de eixo e legendas para fornecer informações adicionais.
Contextualize sua visualização de dados para que as pessoas possam entender o que estão vendo. Aplique princípios de design visual, como alinhamento, contraste, proporção e hierarquia, para criar uma visualização atraente e equilibrada. Antes de finalizar sua visualização de dados, teste-a com algumas pessoas do seu público-alvo.
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