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  • Geovana Sousa

Visualização de Dados - O que é, quais são os tipos?

Data Visualization, ou visualização de dados, é a prática de representar informações de forma visual para a melhor compreensão. Este tipo de visualização está presente em quase todos os lugares, desde infográficos em transportes públicos, até a mapas que transformam latitudes e altitudes em uma imagem clara que permite a fácil localização da sua casa.


Apesar de ser muito utilizado, muitas pessoas não sabem o que exatamente é a visualização de dados, ou não sabem o porquê de ela ser construída de diferentes formas. E são essas e as seguintes dúvidas que iremos esclarecer no post de hoje.




O que é Visualização de Dados?


A visualização de dados é um processo de transformação de dados em uma representação visual. Segundo algumas pesquisas de neurociência o processo de assimilação e retenção da informação de uma imagem acontece de forma emocional e subliminar, e por isso, é bem mais fácil e rápido de ser entendida do que palavras.


Sendo assim, a visualização de dados tem como principal objetivo criar imagens informativas que possam ser facilmente assimiladas, e completamente entendida por qualquer pessoa.

Independente da carreira que tenha escolhido, a visualização de dados vai estar presente, seja como em um relatório de resultados com gráficos de vendas e lucros, ou em um infográfico nutricional, ou até mesmo para apresentação de resultados de pesquisas demográficas.


E por que a visualização de dados é importante?


Como é de fácil entendimento, uma imagem pode ser uma forma de criar uma comunicação efetiva com as pessoas, como por exemplo, os acionistas de uma grande empresa que precisam saber como estão fluindo os negócios.

Mas além disso, a visualização de dados tem uma função muito importante dentro do universo tecnológico em que vivemos, que é o de contar uma história. Não adianta você criar visuais cheios de informações com 50 métricas diferentes em um infográfico, abrangendo aquela ideia de que quanto mais informação melhor. Não é bem assim que funciona, e é por isso que precisamos entender qual a melhor forma de usar esses visuais.


Existe uma técnica, muito conhecida pelo pessoal da ciência de dados, chamada Storytelling, que nada mais é do que a habilidade de contar histórias com imagens e palavras. E é exatamente nisso que precisamos pensar ao criar uma visualização de dados, como vamos apresentar essas informações para que sejam mais claras possíveis?


No livro Storytelling com Dados, a autora Cole Knaflic ensina diversas técnicas que ajudam a criar visuais eficientes. O GIF abaixo, criado pela Darkhorse Analytics, foi baseado nessas técnicas e mostra como a utilização correta dos recursos pode tornar a um gráfico em algo super fácil de ser entendido.

Fonte: DarkhorseAnalytics

E essas técnicas podem ser utilizadas em todas as áreas e por isso que a visualização de dados é tão importante, você causa um impacto muito maior para quem está vendo seu trabalho.


Quais são as principais visualizações?


Acredito que durante todo o artigo quando leu a expressão “visualização de dados” você deve ter pensado em algum tipo de gráfico. Bom, se você pensou desta forma não está errado, mas se pensou em alguma outra coisa, também não está errado. Existem diversos tipos de visualizações e cada uma tem sua aplicação correta.


As mais comuns são:

  • Gráficos

  • Tabelas

  • Diagramas

  • Mapas

  • Infográficos

Dentro destas classificações, existem ainda diversas formas que dividem mais suas funções. Então vamos falar sobre as principais visualizações utilizadas e como podemos aplicá-las.


1. Gráfico de Barras


Fonte: Klipfolio

Um dos gráficos mais conhecidos e utilizados. Ele organiza as informações em barras retangulares que representam valores específicos.


Você deve usar este gráfico quando está trabalhando com a comparação de dois ou mais itens, tornando fácil a análise de informações de diferentes grupos ao mesmo tempo. O gráfico representa as categorias em um eixo e os valores discretos no outro. Ele apresenta a relação entre os eixos e com ele, consegue observar as diferenças dos dados de acordo com o tempo.


2. Gráfico de Linha

Fonte: Klipfolio

Os gráficos de linha mostram o resultado da relação de variáveis contínuas com o objetivo de encontrar padrões com o passar do tempo. Você pode adicionar diferentes linhas que representam diferentes categorias que precisam ser comparadas no mesmo período. São muito utilizados para criar projeções dos dados.


3. Gráfico de dispersão

Fonte: Sigmoidal

O gráfico de dispersão é um gráfico bi-dimensional utilizado para representar valores entre duas variáveis diferentes. A posição dos pontos nos eixos verticais e horizontais indicam os valores de pontos individuais. Eles são muito utilizados para observar o relacionamento entre diferentes variáveis. Também são muito usados para a identificação de possíveis outliers nos seus dados.


4. Histograma

Fonte: Sigmoidal

Muitas vezes confundido com o gráfico de barras, o histograma é conhecido por ser um gráfico de distribuição de frequências de acordo com um intervalo. Cada barra representa a quantidade de cada classe presente no dataset. Sendo assim, é fácil estimar a concentração das informações.


5. Boxplot


O boxplot é uma visualização mais complexa que representa a distribuição e outliers dos dados. Nele, temos como analisar as medidas estatísticas descritivas, como o mínimo, máximo, primeiro quartil, segundo quartil (mediana) e o terceiro quartil. Na figura abaixo temos a demonstração de onde se encontram as medidas citadas.


6. Tabelas


Fonte: Klipfolio

Tenho certeza de que independente da sua profissão, você já viu ou trabalhou com tabelas. Elas são ótimas para representar informações, pois você consegue utilizar pontos específicos, pequenos gráficos, bullets e ícones. Este é um tipo de visualização mais organizada e é mais utilizada para informações que são atualizadas de maneira mais rápidas. Podem ser utilizadas como base para criar todas as outras visualizações que apresentamos anteriormente.


7. Mapas

Fonte: Tableau

Os mapas são visualizações muito boas para a utilização em Dashboards ou para organizar informações geográficas. Podem ser usados para criar uma forma interativa de visualização, separando as informações conforme uma certa área delimitada.



Esse foi a explicação sobre Data Visualization e as principais formas que se apresentam. Você já conhecia essese tipos de visualizações? Tem algum que você adicionaria nesta lista? Comente sua opinião aqui embaixo.



 

Espero que tenham gostado do conteúdo. Se desejam aprender mais sobre Data Science, Machine Learning, Inteligência Artificial e outros assuntos relacionados, me sigam no LinkedIn e no Instagram para não perderem as próximas atualizações. 😉

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