Visualização de dados é um importante componente para Análise e Ciência de Dados. Descubra como dominar essa habilidade.
Profissionais de Data Science e Data Analytics precisam de diferentes skills. Contudo, uma das mais relevantes é a habilidade de visualização de dados. Em uma linha sequencial do ciclo de dados, a visualização pode aparecer tanto no início quanto no fim.
No começo, ela é fundamental no momento de importação dos dados, em que é essencial começar a entendê-los. No final, depois das análises e modelagens, a visualização é necessária em alguns casos, quando é preciso transmitir padrões encontrados para outras pessoas do negócio.
Além de ser uma capacidade importante para pessoas que atuam em carreiras de dados, outras pessoas que lidam com negócios também podem aprender mais para entender como melhorar suas decisões com base no que os dados dizem.
Para compreender melhor como funciona o conceito de data visualization e quais são os seus pilares, acompanhe o todas as informações e dicas deste artigo.
Descobrindo os princípios da visualização de dados
Visualização de dados, também conhecida como data visualization, é a habilidade de interpretar e apresentar informações de forma clara e fiel ao que os dados representam, usando ferramentas visuais que deem suporte a esse processo.
No universo da visualização de dados, temos vários personagens: diagramas, mapas, tabelas e gráficos. Todos eles podem ser dispostos em painéis e dashboards. Dentre esses itens, existe uma infinidade de subopções ramificadas. Escolher o gráfico certo para os dados analisados requer maturidade e habilidade para compreender o tipo de problema com que se lida.
Tipos de gráficos usados em data visualization
Neste tópico, vamos falar de alguns tipos de gráficos que você utilizará no seu dia a dia quando começar a carreira como cientista ou analista de dados.
Um deles é o famoso gráfico de barras, velho conhecido de todos nós. As barras podem ser dispostas horizontalmente ou verticalmente. Esse tipo de visualização permite entender o tamanho de uma variável na base de dados e nos possibilita comparar diretamente com o tamanho de outras variáveis.
O gráfico de barras vertical pode ser um gráfico de colunas e até mesmo um histograma.
Fonte da imagem: Dataviz Catalogue
O histograma é um modelo clássico que separa as colunas por cores e possibilita uma visualização em que as cores ajudam a contar a história. É possível observar a relação entre categorias e classes de dados e suas ocorrências. Histogramas também são chamados de distribuições de frequências.
Fonte da imagem: R Graph Gallery
Outro muito conhecido é o gráfico de área, que traça uma linha ou curva e a área por baixo dela. Permite entender o comportamento de uma variável ao longo do tempo, de modo que as pessoas compreendam picos e quedas dos números (em uma situação real, pode ser usado para demonstrar o crescimento das vendas em um dado período).
Fonte da imagem: Tactic View
O mapa de calor é outra opção interessante. Utiliza as cores para exibir diferentes níveis de intensidade em um mapa, sendo que as cores mais profundas e quentes são para valores mais altos, ao passo que cores leves são para valores menores.
Fonte da imagem: Seaborn
Recentemente, um gráfico que se tornou relevante com análises de redes sociais é a nuvem de palavras. Envolve uma visualização que relaciona o número de ocorrências com o tamanho: se uma palavra está maior no gráfico, significa que ela aparece mais na base de dados. Muitos analistas utilizam esse gráfico para visualizar o que está sendo comentado em uma rede social.
Fonte da imagem: Zheng Yang no Medium
Temos também gráficos de caixa, gráficos de fluxo, mapas de árvores, cartogramas, entre outros. A área de estatística está cheia de exemplos de recursos que podem ser usados para visualizar dados.
Desenvolvendo a skill de visualização de dados
Diante de todos esses tipos de visualização de dados que vimos, fica claro que é necessário ter um domínio de estatística e de outros fatores. Então, você pode se perguntar: o que é realmente preciso saber para se tornar uma referência nessa área?
Visão de negócios
Primeiro: visão de negócios. Em Data Science e em Análise de Dados, é fundamental que a pessoa que se interessa por explorar os dados entenda de fato o que está procurando e o que pode ser descartado. É preciso um conhecimento aprofundado sobre o domínio que está sendo analisado (se é finanças ou saúde, por exemplo).
Capacidade analítica
Em complemento, vale mencionar que é importante ter uma visão analítica. Ao analisar os dados e desenvolver os gráficos, você precisa de uma visão apurada para observar o que eles estão dizendo. Isso inclui capacidade de identificar padrões, tendências e insights escondidos nas formas de visualização.
Compreensão dos gráficos ideais
Outra habilidade importante é a de saber quais são os gráficos ideais para cada tipo de base de dados, como falamos anteriormente. Ora, você precisa entender muito bem cada gráfico e como ele é aplicado para saber quando adotar um ou outro. Além disso, você também precisa de um conhecimento técnico de linguagens de programação Python e R para saber codificar formas de visualização.
Storytelling
Existe mais uma habilidade atrelada: a capacidade de storytelling. Contar histórias com os dados é muito importante para ajudar outras pessoas a assimilarem o que os gráficos dizem. Mesmo que as cores e os eixos já informem algo, é necessário estabelecer uma lógica sequencial, como em uma história, para evitar perda de tempo das outras pessoas e facilitar a compreensão.
Nesse sentido, existe um desafio à pessoa analista. É necessário que ela pense também como um designer, considerando a importância dos padrões visuais e a experiência de visualização da pessoa que lê aqueles gráficos.
O storytelling também está associado a habilidades de comunicação. A pessoa analista deve saber falar bem sobre os dados que está explorando, de modo a conectar, inclusive, diversos gráficos e fazer com que todos sejam parte da história geral.
Por exemplo, se você quiser falar sobre o aumento do número de vendas por conta de uma determinada estratégia que foi iniciada a partir do mês de agosto. Para amarrar todos os gráficos em uma linha lógica, use o storytelling.
Formatação dos dados
Outro ponto importante é a formatação dos dados para facilitar a visualização. Esse é um aspecto que precisa de atenção, já que na maioria dos casos os dados não estarão prontos para análise exatamente como foram importados. É necessário aplicar um pré-processamento, que inclui tratar dados faltantes, ajustar escala, entre outras questões.
Para aprender sobre data visualization e obter essas skills, você pode fazer cursos na área. Além disso, pode buscar vídeos na internet e até a documentação de bibliotecas relacionadas, como a Matplotlib e Seaborn.
Existe também a possibilidade de buscar livros sobre o assunto, como o conceituado “Storytelling com dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios”, da Cole Nussbaumer Knaflic, que é uma das maiores referências no tema.
ferramentas de visualização de dados
A área de visualização está muito ligada ao conceito de Business Intelligence, que aplica ciência de dados para análises de negócios. Existem, portanto, ferramentas de visualização que ajudam na geração de gráficos e no acompanhamento de indicadores em dashboards.
Power BI
O Power BI é o líder de mercado. Trata-se de um poderoso software para análises completas com diversos tipos de diagramas, painéis e relatórios. Tudo é personalizável de acordo com o objetivo e as necessidades de quem analisa. Uma das grandes vantagens é a possibilidade de acessá-lo via celular.
Fonte da imagem: Site do Power BI
Tableau
O Tableau é outra opção muito interessante. Foi um dos pioneiros da ideia de self-service BI, que permite que qualquer pessoa consiga fazer análise de dados com gráficos e relatórios. Ou seja, democratiza o acesso e não deixa essa questão limitada apenas para analistas e cientistas.
Fonte da imagem: Site da Tableau
Google Data Studio
O software de visualização da Google é também uma boa opção. É muito simples de usar e conta com uma interface que facilita o conforto dos usuários, além de permitir transformações de dados em estado bruto para que insights sejam descobertos. É uma solução robusta que pode ser acessada na nuvem (via web).
Fonte da imagem: Dinamize
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Como você viu, a visualização de dados é uma área muito ampla que inclui conhecimentos estatísticos, conhecimento de programação, conhecimento sobre o negócio e uma visão analítica. É uma das subáreas mais importantes de Data Science, possibilitando que o trabalho de cientistas seja de fato comunicado para outras pessoas facilmente.
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