Visualização de dados é o processo de usar elementos visuais, como diagramas, gráficos ou mapas para representar dados. Ela traduz dados complexos, de alto volume ou numéricos em uma representação visual que é mais fácil de processar.
Quais são os componentes da visualização de dados?
Os cientistas de dados combinam três componentes principais para visualizar dados.
- História: representa o propósito por detrás das visualizações de dados.
- Dados: identificam os conjuntos de dados apropriados que os ajudarão a narrar a história dos dados. Eles modificam formatos de dados existentes, limpam os dados, removem valores atípicos e fazem análises adicionais. Após a preparação dos dados, eles planejam os diferentes métodos de exploração visual.
- Elementos visuais: selecionam os métodos de visualização mais adequados para compartilhar novos insights. Eles criam diagramas e gráficos destacando os principais pontos de dados e simplificando conjuntos de dados complexos.
Quais são as etapas do processo de visualização de dados?
Há cinco etapas para uma visualização eficaz dos dados.
Definir a meta
- É possível definir uma meta de visualização de dados identificando perguntas às quais possivelmente o conjunto de dados existente é capaz de responder. Uma meta clara ajuda a determinar o tipo de:
- Dados que você usará
- Análise que você fará
- Recursos visuais que você usará para comunicar suas descobertas de modo eficaz
- Coletar os dados: envolve identificar fontes de dados internas e externas.
- Limpar os dados: implica remover dados redundantes, executar operações matemáticas para análise posterior ou filtrar e converter dados para atender aos critérios da pergunta.
- Selecionar os elementos visuais de dados: É possível escolher entre vários tipos de gráficos diferentes para obter uma descoberta visual eficiente. As relações entre os pontos de dados e os insights que você deseja comunicar determinarão as melhores representações gráficas.
- Visualização estática: fornece apenas uma visão única de uma história de dados específica.
- Visualização interativa: permite que os usuários interajam com diagramas e gráficos.
- Criar os elementos visuais de dados: use as ferramentas de visualização de dados para criar os visuais de dados necessários. 5.Chame a atenção do público para detalhes importantes usando tamanhos, cores, fontes e gráficos
- Use pistas visuais para fornecer o contexto dos dados
- Escolha as combinações de cores certas
- Use títulos explicativos para fornecer insights importantes ao público e ajudá-lo a se concentrar nas perguntas certas
- Adicione rótulos e números precisos
Quais são os diferentes tipos de técnicas de visualização de dados?
Visualização de dados temporais: são usadas para representar objetos lineares unidimensionais, como um gráfico de linhas, um grafo de linhas ou uma linha do tempo.
Visualização de dados hierárquica: refere-se a um grupo ou conjunto de itens que têm vínculos comuns com um item pai. É possível usar essas árvores de dados para exibir clusters de informações.
Visualização de dados de rede: é útil para representar a relação complexa entre diferentes tipos de dados correlacionados. Por exemplo:
- Gráficos de dispersão que representam dados como pontos em um grafo
- Gráficos de bolhas que adicionam um terceiro fator de dados ao gráfico de dispersão
- Nuvens de palavras que representam a frequência das palavras com o uso de palavras de diferentes tamanhos
Visualização de dados multidimensional: representa duas ou mais variáveis de dados como uma única imagem 2D ou 3D.
Visualização de dados geoespacial: apresenta dados em relação a locais do mundo real.
O que são práticas recomendadas de visualização de dados?
Práticas recomendadas de visualização de dados adicionam clareza, integridade e precisão aos seus relatórios de dados.
- Elementos de projeto: pode tornar sua visualização de dados mais envolvente. Você pode usar cores, tons e formas para acrescentar mais detalhes ao elemento visual.
- Evidência abrangente: usar um grande volume de dados na sua análise pode melhorar a precisão da visualização dos dados.
- Comparações relevantes: dão contexto aos dados e reforçam o ponto de vista que você está expondo. Elas também tornam os dados mais acionáveis.
Quais são os desafios na visualização de dados?
A visualização de dados apresenta alguns desafios que podem levar à deturpação das informações ou ao exagero de certos fatos.
- Simplificação excessiva dos dados: devem encontrar um equilíbrio entre compreensão e comunicação dos dados. Simplificá-los pode resultar na perda de informações importantes.
- Exagero: pode-se visualizar dados não relacionados para criar correlações inexistentes.