Manvirender Singh Rawat tem mais de 17 anos de experiência diversificada com a capacidade de produzir resultados inovadores e excepcionais. Ele ocupou cargos de liderança onde entregou com sucesso vários projetos em nível nacional e internacional. Manvirender ingressou na Cynoteck como consultor de ciência de dados. Ele tem experiência diversificada em análise de dados, visualização e análise avançada. Ele Saiba Mais
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As 17 técnicas de visualização de dados mais importantes para profissionais
Analista de negócios e o conhecimento de dados são cada vez mais procurados pela força de trabalho. Para se beneficiar das habilidades relacionadas a dados, você não precisa ser um analista qualificado.
Você pode se beneficiar de tomada de decisão baseada em dados, incluindo maior confiança e economias de custos significativas, desenvolvendo suas habilidades em abordagens padrão de visualização de dados. O primeiro passo para utilizar a análise de dados e a ciência de dados a seu favor e beneficiar sua organização pode ser aprender como visualizar os dados de maneira eficaz.
17 técnicas de visualização de dados
Você pode melhorar sua eficácia em sua posição usando uma variedade de estratégias de visualização de dados. A seguinte lista de 17 visualização de dados fundamentais técnicas, juntamente com alguns conselhos sobre como apresentar seus dados com sucesso, são apenas para profissionais.
1. Gráficos de barras
Uma das técnicas mais populares e simples para Visualização de dados é o gráfico de barras tradicional, às vezes conhecido como gráfico de barras. Neste estilo de visualização, as categorias comparadas são mostradas em um eixo do gráfico e um valor medido é mostrado no outro.
O comprimento da barra mostra o desempenho de cada grupo em comparação com o valor. Mas se houver muitos grupos, pode ser difícil rotular e ver com clareza.
Semelhante aos gráficos de pizza, eles podem ser insuficientes para conjuntos de dados maiores e mais complexos.
Um gráfico de linhas é uma ferramenta básica para Visualização de dados que mostra tendências nos dados ao longo do tempo ou entre categorias. Ele utiliza uma coleção de pontos de dados conectados por linhas retas para mostrar exatamente como os valores mudam ao longo do tempo. A melhor maneira de exibir tendências, variações e correlações em conjuntos de dados é com gráficos de linhas.
Eles simplificam a identificação de valores discrepantes, comportamento cíclico e variações ascendentes ou descendentes. tendências descendentes. O uso de eixos rotulados e linhas de grade simplifica a interpretação dos dados. Do setor bancário à pesquisa científica, os gráficos de linhas são amplamente utilizados para ajudar os profissionais a fazer julgamentos com base em tendências de dados passadas e presentes.
Os gráficos de linhas são ferramentas essenciais para o compartilhamento eficaz de insights porque fornecem um breve resumo dos dados. Os gráficos de linhas são ferramentas essenciais para o compartilhamento eficaz de insights porque fornecem um resumo das alterações nos dados.
3. Gráficos de pizza
Uma das abordagens de visualização de dados mais populares e fundamentais - gráfico de setores. Os gráficos de pizza são usados em muitas aplicações. Os gráficos de pizza são excelentes para representar proporções ou comparar partes de uma entidade com o todo.
Os gráficos de pizza são mais adequados para públicos que podem não estar familiarizados com as informações ou que estão simplesmente interessados nas conclusões essenciais porque são fáceis de entender. Gráfico de setores não pode exibir adequadamente informações complexas para leitores que desejam uma explicação mais aprofundada dos dados.
4. Gráficos de dispersão
A gráfico de dispersão é outro método frequentemente usado para exibir dados. Usando pontos alinhados com os eixos horizontal e vertical, um gráfico de dispersão mostra dados para duas variáveis.
As ligações entre as variáveis podem ser claramente mostradas com este estilo de visualização de dados, que também pode ser usado para detectar tendências ou correlações nos dados.
Gráficos de dispersão funcionam bem com grandes conjuntos de dados porque é frequentemente mais simples detectar tendências quando há mais pontos de dados disponíveis. Além disso, a conexão ou tendência tende a ser maior quanto mais próximos os pontos de dados forem coletados.
Histogramas, ao contrário dos gráficos de barras, mostram como os dados são distribuídos em um intervalo contínuo ou período específico. Essas visualizações auxiliam na localização de áreas com alta concentração de valores e quaisquer lacunas ou valores discrepantes.
Histogramas são particularmente úteis para exibir a frequência de uma ocorrência específica. Por exemplo, você pode usar um histograma para exibir o número de cliques que seu site recebeu todos os dias durante a semana anterior.
Com a ajuda desta visualização, você pode identificar facilmente os dias com mais e menos cliques no seu site.
6. Mapas de calor
Um mapa de calor é um tipo de visualização que usa mudanças de cores para indicar disparidades nos dados. Esses gráficos simplificam para o visualizador identificar rapidamente tendências usando cores para comunicar valores.
Para que um usuário leia e interprete corretamente um mapa de calor, é necessária uma legenda clara. Os mapas de calor têm muitos usos possíveis.
Um exemplo é usar um mapa de calor para descobrir o horário específico do dia em que uma empresa de varejo realiza mais vendas.
Neste mapa, o lado vertical mostra os dias da semana e o lado horizontal mostra os diferentes horários do dia. As áreas com cores mais altas mostram os horários e dias em que o negócio mais vende.
Em seguida, você pode identificar padrões nos dados que permitem identificar os horários exatos em que sua loja apresenta as maiores vendas, colorindo a matriz com cores que se correlacionam ao volume de vendas em cada hora do dia.
7. Gráficos de caixa
Por meio de seus quartis, um gráfico de caixa, gráfico de caixa e bigode ou gráfico de caixa oferece um resumo visual dos dados. Uma caixa é primeiro desenhada do primeiro quartil do conjunto de dados para o terceiro. Uma linha dentro da caixa indica a mediana.
O mínimo (extremo inferior) e o máximo (extremo superior) da caixa são então marcados com "bigodes" ou linhas. Pontos individuais alinhados com os bigodes servem como exemplo de valor discrepante.
Este tipo de gráfico é útil para determinar imediatamente se os dados são simétricos ou distorcidos e para fornecer um resumo visual facilmente compreensível do conjunto de dados.
Um mapa de árvore é um método eficaz para exibir dados hierárquicos como retângulos aninhados. O tamanho de cada retângulo indica um atributo de dados e a cor também pode representar informações adicionais.
Mapas de árvore são úteis para demonstrar categorias, proporções e padrões porque podem representar estruturas e hierarquias de dados complexas.
Eles são frequentemente usados em áreas como finanças, onde podem representar tamanhos de pastas em sistemas de arquivos e visualizar setores de mercado e composições de portfólio. Mapas de árvore melhore a compreensão dos dados e a tomada de decisões, ajudando os usuários a compreender rapidamente o quadro geral e os detalhes específicos.
Além disso, os Treemaps são um componente crucial do conjunto de ferramentas de visualização de dados porque podem lidar com informações massivas e oferecer insights por meio de forma, escala e cor.
9. Gráficos de radar
Comparar dados multivariados com três ou mais fatores quantitativos, os mapas de radar são gráficos sofisticados. Embora sejam usados com menos frequência do que gráficos de barras ou colunas, eles são bastante úteis ao analisar classificações, classificações ou desempenho.
A título de ilustração, o amostra de análise de habilidades de funcionários apresentado a seguir apresenta a avaliação de três colaboradores por meio de uma pontuação e seis atributos.
Isso permite que os usuários identifiquem qual indivíduo está tendo um bom ou mau desempenho em cada área e ajudem, conforme necessário.
10. Gráficos de bolhas
A visualização de dados dinâmica conhecido como gráfico de bolhas, combina três dimensões de dados em um único gráfico. Ele usa círculos (bolhas) para simbolizar os pontos de dados, com o tamanho de cada bolha representando um valor numérico específico. Duas variáveis são mostradas nos eixos horizontal e vertical, enquanto o tamanho da bolha representa uma terceira dimensão.
Este método permite uma compreensão rápida das interações complexas entre variáveis. Gráficos de bolhas são excelentes para explorar dados multidimensionais porque são bons para destacar padrões, tendências e relacionamentos em conjuntos de dados.
Eles são usados em diversos setores, incluindo pesquisa científica e análise corporativa. Para evitar aglomerações, no entanto, e para garantir uma interpretação adequada, é importante um design cuidadoso.
Gráficos de bolhas promover insights que seriam negligenciados no convencional gráficos bidimensionais fornecendo uma imagem abrangente dos dados.
Um diagrama de Sankey é uma técnica de visualização de dados que mostra como os recursos, quantidades ou valores se movem entre diferentes entidades. Para representar o tamanho desses fluxos, utiliza setas conectadas de várias larguras, o que resulta em uma representação visual simples, mas eficaz, de sistemas complicados.
Os diagramas de Sankey, que são frequentemente usados para mostrar distribuições de energia, materiais ou custos, esclarecem a alocação de recursos, a eficiência e os gargalos.
Como a largura das setas é proporcional à quantidade visualizada, é simples identificar fluxos dominantes e regiões produtoras de resíduos. Através da simplificação de ligações complexas e da facilitação da partilha de conhecimentos baseados em dados, estes diagramas apoiam a tomada de decisões.
Os diagramas de Sankey são úteis para compreender e maximizar a complexa dinâmica de fluxo dentro de uma variedade de sistemas em setores que incluem engenharia, economia e pesquisa ambiental.
12. Nuvem de palavras
A palavra nuvem, também conhecida como nuvem de tags, é uma exibição gráfica de dados de texto em que o tamanho de cada palavra corresponde à sua frequência.
O tamanho de uma palavra aumenta na visualização proporcionalmente à frequência com que ela aparece no conjunto de dados.
Dependendo da frequência, as palavras também podem ficar mais ousadas ou usar um determinado esquema de cores, além de mudar de tamanho.
Nuvens de palavras são comumente empregadas em sites e blogs para analisar diferenças textuais entre duas fontes e identificar palavras-chave significativas. Além disso, são úteis ao examinar conjuntos de dados qualitativos, como os termos que os clientes usam para descrever um produto.
13. Mapas Coropléticos
Um mapa coroplético representa valores numéricos em áreas geográficas usando cores, sombreamento e outros padrões. Para distinguir entre valores altos e baixos, essas visualizações utilizam o desenvolvimento de cor (ou sombreamento) em um espectro.
Os espectadores podem ver como uma variável muda de uma região para outra usando mapas coropléticos. O fato das cores refletirem uma gama de valores dificulta a obtenção de valores numéricos precisos, o que pode ser uma desvantagem para este estilo de visualização.
No entanto, você pode adicionar interatividade ao seu mapa usando alguns ferramentas de visualização de dados para que você possa obter valores precisos.
14. Gráficos de rede
Gráficos de rede ajudam a representar a interconexão entre as diferentes entidades. Neste método, os nós destacam vários corpos e arestas ajudando a representar as interações. Com a ajuda desta técnica, podemos compreender facilmente as diversas análises de rede, planejamento, etc.
Um dos principais complementos desses gráficos é que eles ajudam a mostrar insights ocultos. Um grande banco de dados geralmente dificulta o foco em pequenos insights.
Analistas e os investigadores podem compreender melhor as estruturas subjacentes através da visualização de redes complexas, o que levará a estratégias e soluções mais bem informadas.
Um componente-chave da visualização de dados contemporânea, os gráficos de rede permitem a análise clara e significativa de dados inter-relacionados.
Um gráfico de movimento é um método atraente de exibição de dados que mostra padrões e tendências em mudança ao longo do tempo. Os pontos de dados são exibidos como bolhas animadas que se movem e mudam de tamanho ao longo dos eixos para refletir as alterações várias variáveis.
Este método de narrativa visual mostra como os dados mudam entre dimensões, permitindo o exame de conjuntos de dados complexos.
Os usuários que usam gráficos de movimento são mais capazes de compreender variações e relacionamentos temporais do que com visualizações estáticas.
Os gráficos de movimento fornecem um novo ponto de vista sobre a dinâmica dos dados e são frequentemente usados para analisar conjuntos de dados consideráveis com variáveis baseadas no tempo, como movimentos de mercado ou transições demográficas.
Eles promovem narrativas baseadas em dados e permitem insights mais profundos, exibindo a evolução dos dados de forma envolvente e interativa, melhorando a tomada de decisões e a compreensão de padrões de dados complexos.
16. Coordenadas Paralelas
Ao exibir dados multivariados, as coordenadas paralelas são uma ferramenta poderosa ferramenta de visualização de dados. Para mostrar como as variáveis interagem, é necessário traçar várias linhas paralelas, cada uma representando um ponto de dados diferente.
Quando aplicada a conjuntos de dados, esta técnica revela correlações e padrões intrincados que os gráficos convencionais podem ter perdido.
As coordenadas paralelas permitem que os consumidores vejam inúmeras dimensões de uma só vez e padrões, clusters e valores discrepantes nos dados.
Este método é extremamente útil para explorar conjuntos de dados de alta dimensão, como aqueles usados em aprendizado de máquina, finanças e pesquisa científica. Apesar de útil, a interpretação pode ser difícil, especialmente quando há muitos fatores envolvidos.
Coordenadas paralelas são inestimáveis para a exploração de dados e extração de insights, uma vez que o dimensionamento e a rotulagem cuidadosos dos eixos são essenciais para uma análise precisa.
17. Visualizações 3D
Para melhorar a percepção de profundidade e oferecer uma compreensão mais completa de materiais complexos, Visualização de dados 3D envolve a apresentação de dados em três dimensões. Os visualizadores podem investigar dados de diversas perspectivas com a ajuda da camada adicional de contexto visual que ele adiciona.
Embora as visualizações 3D possam fornecer informações perspicazes, elas também correm o risco de distorcer os dados e levar a conclusões falsas devido a problemas de oclusão e perspectiva.
Os dados e a mensagem entregue devem ser cuidadosamente considerados ao usar abordagens 3D. Ele tem uso nas indústrias de design, análise geoespacial e imagens médicas.
Apesar de suas desvantagens, Visualização de dados 3D pode, quando usado corretamente, oferecer um ponto de vista mais rico que ajuda a expor padrões e relacionamentos ocultos nos dados.
Visualizações de dados permitir que usuários e empresas tornem enormes volumes de dados pertinentes mais acessíveis e claros, como pode ser mostrado ao longo deste livro. A concorrência no mercado aumenta diariamente, tornando necessário, e não opcional, que as empresas utilizem o potencial de análise de dados. As empresas que reconhecem isso terão uma vantagem competitiva significativa.
Esperamos que essas ideias para visualização de dados ajudem a avançar no seu trabalho e a torná-lo mais frutífero. Explore nossas ferramentas inovadoras de business intelligence e visualização de dados on-line para melhorar suas atividades atuais hoje mesmo.
Perguntas frequentes:
Q. Qual é o propósito das técnicas de visualização de dados?
As técnicas de visualização de dados transformam dados complexos em representações visuais, facilitando a compreensão de padrões, tendências e insights, auxiliando na melhor tomada de decisões.
P. Como os Heatmaps funcionam como método de visualização de dados?
Os mapas de calor usam variações de cores para destacar a intensidade dos dados em uma matriz, ajudando a destacar relacionamentos, correlações e áreas de foco em grandes conjuntos de dados.
P. Quais são as vantagens de usar gráficos de barras para representação de dados?
Os gráficos de barras oferecem uma comparação clara de categorias de dados, tornando-os adequados para visualizar valores discretos e identificar tendências em diferentes grupos.
P. Você pode explicar o significado dos mapas coropléticos?
Os mapas coropléticos usam gradientes de cores para exibir valores de dados em regiões geográficas, permitindo fácil identificação de padrões espaciais e variações na distribuição de dados.
P. Como os gráficos de bolhas agregam valor à visualização de dados?
Os gráficos de bolhas representam três dimensões de dados através do tamanho do círculo e da posição em um plano bidimensional, transmitindo efetivamente relacionamentos e tendências em uma única visualização.
Analista de negócios e o conhecimento de dados são cada vez mais procurados pela força de trabalho. Para se beneficiar das habilidades relacionadas a dados, você não precisa ser um analista qualificado.
Você pode se beneficiar de tomada de decisão baseada em dados, incluindo maior confiança e economias de custos significativas, desenvolvendo suas habilidades em abordagens padrão de visualização de dados. O primeiro passo para utilizar a análise de dados e a ciência de dados a seu favor e beneficiar sua organização pode ser aprender como visualizar os dados de maneira eficaz.
Você pode melhorar sua eficácia em sua posição usando uma variedade de estratégias de visualização de dados. A seguinte lista de 17 visualização de dados fundamentais técnicas, juntamente com alguns conselhos sobre como apresentar seus dados com sucesso, são apenas para profissionais.
1. Gráficos de barras
Uma das técnicas mais populares e simples para Visualização de dados é o gráfico de barras tradicional, às vezes conhecido como gráfico de barras. Neste estilo de visualização, as categorias comparadas são mostradas em um eixo do gráfico e um valor medido é mostrado no outro.
O comprimento da barra mostra o desempenho de cada grupo em comparação com o valor. Mas se houver muitos grupos, pode ser difícil rotular e ver com clareza.
Semelhante aos gráficos de pizza, eles podem ser insuficientes para conjuntos de dados maiores e mais complexos.
Um gráfico de linhas é uma ferramenta básica para Visualização de dados que mostra tendências nos dados ao longo do tempo ou entre categorias. Ele utiliza uma coleção de pontos de dados conectados por linhas retas para mostrar exatamente como os valores mudam ao longo do tempo. A melhor maneira de exibir tendências, variações e correlações em conjuntos de dados é com gráficos de linhas.
Eles simplificam a identificação de valores discrepantes, comportamento cíclico e variações ascendentes ou descendentes. tendências descendentes. O uso de eixos rotulados e linhas de grade simplifica a interpretação dos dados. Do setor bancário à pesquisa científica, os gráficos de linhas são amplamente utilizados para ajudar os profissionais a fazer julgamentos com base em tendências de dados passadas e presentes.
Os gráficos de linhas são ferramentas essenciais para o compartilhamento eficaz de insights porque fornecem um breve resumo dos dados. Os gráficos de linhas são ferramentas essenciais para o compartilhamento eficaz de insights porque fornecem um resumo das alterações nos dados.
3. Gráficos de pizza
Uma das abordagens de visualização de dados mais populares e fundamentais – gráfico de setores. Os gráficos de pizza são usados em muitas aplicações. Os gráficos de pizza são excelentes para representar proporções ou comparar partes de uma entidade com o todo.
Os gráficos de pizza são mais adequados para públicos que podem não estar familiarizados com as informações ou que estão simplesmente interessados nas conclusões essenciais porque são fáceis de entender. Gráfico de setores não pode exibir adequadamente informações complexas para leitores que desejam uma explicação mais aprofundada dos dados.
4. Gráficos de dispersão
A gráfico de dispersão é outro método frequentemente usado para exibir dados. Usando pontos alinhados com os eixos horizontal e vertical, um gráfico de dispersão mostra dados para duas variáveis.
As ligações entre as variáveis podem ser claramente mostradas com este estilo de visualização de dados, que também pode ser usado para detectar tendências ou correlações nos dados.
Gráficos de dispersão funcionam bem com grandes conjuntos de dados porque é frequentemente mais simples detectar tendências quando há mais pontos de dados disponíveis. Além disso, a conexão ou tendência tende a ser maior quanto mais próximos os pontos de dados forem coletados.
Histogramas, ao contrário dos gráficos de barras, mostram como os dados são distribuídos em um intervalo contínuo ou período específico. Essas visualizações auxiliam na localização de áreas com alta concentração de valores e quaisquer lacunas ou valores discrepantes.
Histogramas são particularmente úteis para exibir a frequência de uma ocorrência específica. Por exemplo, você pode usar um histograma para exibir o número de cliques que seu site recebeu todos os dias durante a semana anterior.
Com a ajuda desta visualização, você pode identificar facilmente os dias com mais e menos cliques no seu site.
6. Mapas de calor
Um mapa de calor é um tipo de visualização que usa mudanças de cores para indicar disparidades nos dados. Esses gráficos simplificam para o visualizador identificar rapidamente tendências usando cores para comunicar valores.
Para que um usuário leia e interprete corretamente um mapa de calor, é necessária uma legenda clara. Os mapas de calor têm muitos usos possíveis.
Um exemplo é usar um mapa de calor para descobrir o horário específico do dia em que uma empresa de varejo realiza mais vendas.
Neste mapa, o lado vertical mostra os dias da semana e o lado horizontal mostra os diferentes horários do dia. As áreas com cores mais altas mostram os horários e dias em que o negócio mais vende.
Em seguida, você pode identificar padrões nos dados que permitem identificar os horários exatos em que sua loja apresenta as maiores vendas, colorindo a matriz com cores que se correlacionam ao volume de vendas em cada hora do dia.
7. Gráficos de caixa
Por meio de seus quartis, um gráfico de caixa, gráfico de caixa e bigode ou gráfico de caixa oferece um resumo visual dos dados. Uma caixa é primeiro desenhada do primeiro quartil do conjunto de dados para o terceiro. Uma linha dentro da caixa indica a mediana.
O mínimo (extremo inferior) e o máximo (extremo superior) da caixa são então marcados com “bigodes” ou linhas. Pontos individuais alinhados com os bigodes servem como exemplo de valor discrepante.
Este tipo de gráfico é útil para determinar imediatamente se os dados são simétricos ou distorcidos e para fornecer um resumo visual facilmente compreensível do conjunto de dados.
Um mapa de árvore é um método eficaz para exibir dados hierárquicos como retângulos aninhados. O tamanho de cada retângulo indica um atributo de dados e a cor também pode representar informações adicionais.
Mapas de árvore são úteis para demonstrar categorias, proporções e padrões porque podem representar estruturas e hierarquias de dados complexas.
Eles são frequentemente usados em áreas como finanças, onde podem representar tamanhos de pastas em sistemas de arquivos e visualizar setores de mercado e composições de portfólio. Mapas de árvore melhore a compreensão dos dados e a tomada de decisões, ajudando os usuários a compreender rapidamente o quadro geral e os detalhes específicos.
Além disso, os Treemaps são um componente crucial do conjunto de ferramentas de visualização de dados porque podem lidar com informações massivas e oferecer insights por meio de forma, escala e cor.
9. Gráficos de radar
Comparar dados multivariados com três ou mais fatores quantitativos, os mapas de radar são gráficos sofisticados. Embora sejam usados com menos frequência do que gráficos de barras ou colunas, eles são bastante úteis ao analisar classificações, classificações ou desempenho.
A título de ilustração, o amostra de análise de habilidades de funcionários apresentado a seguir apresenta a avaliação de três colaboradores por meio de uma pontuação e seis atributos.
Isso permite que os usuários identifiquem qual indivíduo está tendo um bom ou mau desempenho em cada área e ajudem, conforme necessário.
10. Gráficos de bolhas
A visualização de dados dinâmica conhecido como gráfico de bolhas, combina três dimensões de dados em um único gráfico. Ele usa círculos (bolhas) para simbolizar os pontos de dados, com o tamanho de cada bolha representando um valor numérico específico. Duas variáveis são mostradas nos eixos horizontal e vertical, enquanto o tamanho da bolha representa uma terceira dimensão.
Este método permite uma compreensão rápida das interações complexas entre variáveis. Gráficos de bolhas são excelentes para explorar dados multidimensionais porque são bons para destacar padrões, tendências e relacionamentos em conjuntos de dados.
Eles são usados em diversos setores, incluindo pesquisa científica e análise corporativa. Para evitar aglomerações, no entanto, e para garantir uma interpretação adequada, é importante um design cuidadoso.
Gráficos de bolhas promover insights que seriam negligenciados no convencional gráficos bidimensionais fornecendo uma imagem abrangente dos dados.
Um diagrama de Sankey é uma técnica de visualização de dados que mostra como os recursos, quantidades ou valores se movem entre diferentes entidades. Para representar o tamanho desses fluxos, utiliza setas conectadas de várias larguras, o que resulta em uma representação visual simples, mas eficaz, de sistemas complicados.
Os diagramas de Sankey, que são frequentemente usados para mostrar distribuições de energia, materiais ou custos, esclarecem a alocação de recursos, a eficiência e os gargalos.
Como a largura das setas é proporcional à quantidade visualizada, é simples identificar fluxos dominantes e regiões produtoras de resíduos. Através da simplificação de ligações complexas e da facilitação da partilha de conhecimentos baseados em dados, estes diagramas apoiam a tomada de decisões.
Os diagramas de Sankey são úteis para compreender e maximizar a complexa dinâmica de fluxo dentro de uma variedade de sistemas em setores que incluem engenharia, economia e pesquisa ambiental.
12. Nuvem de palavras
A palavra nuvem, também conhecida como nuvem de tags, é uma exibição gráfica de dados de texto em que o tamanho de cada palavra corresponde à sua frequência.
O tamanho de uma palavra aumenta na visualização proporcionalmente à frequência com que ela aparece no conjunto de dados.
Dependendo da frequência, as palavras também podem ficar mais ousadas ou usar um determinado esquema de cores, além de mudar de tamanho.
Nuvens de palavras são comumente empregadas em sites e blogs para analisar diferenças textuais entre duas fontes e identificar palavras-chave significativas. Além disso, são úteis ao examinar conjuntos de dados qualitativos, como os termos que os clientes usam para descrever um produto.
13. Mapas Coropléticos
Um mapa coroplético representa valores numéricos em áreas geográficas usando cores, sombreamento e outros padrões. Para distinguir entre valores altos e baixos, essas visualizações utilizam o desenvolvimento de cor (ou sombreamento) em um espectro.
Os espectadores podem ver como uma variável muda de uma região para outra usando mapas coropléticos. O fato das cores refletirem uma gama de valores dificulta a obtenção de valores numéricos precisos, o que pode ser uma desvantagem para este estilo de visualização.
No entanto, você pode adicionar interatividade ao seu mapa usando alguns ferramentas de visualização de dados para que você possa obter valores precisos.
14. Gráficos de rede
Gráficos de rede ajudam a representar a interconexão entre as diferentes entidades. Neste método, os nós destacam vários corpos e arestas ajudando a representar as interações. Com a ajuda desta técnica, podemos compreender facilmente as diversas análises de rede, planejamento, etc.
Um dos principais complementos desses gráficos é que eles ajudam a mostrar insights ocultos. Um grande banco de dados geralmente dificulta o foco em pequenos insights.
Analistas e os investigadores podem compreender melhor as estruturas subjacentes através da visualização de redes complexas, o que levará a estratégias e soluções mais bem informadas.
Um componente-chave da visualização de dados contemporânea, os gráficos de rede permitem a análise clara e significativa de dados inter-relacionados.
Um gráfico de movimento é um método atraente de exibição de dados que mostra padrões e tendências em mudança ao longo do tempo. Os pontos de dados são exibidos como bolhas animadas que se movem e mudam de tamanho ao longo dos eixos para refletir as alterações várias variáveis.
Este método de narrativa visual mostra como os dados mudam entre dimensões, permitindo o exame de conjuntos de dados complexos.
Os usuários que usam gráficos de movimento são mais capazes de compreender variações e relacionamentos temporais do que com visualizações estáticas.
Os gráficos de movimento fornecem um novo ponto de vista sobre a dinâmica dos dados e são frequentemente usados para analisar conjuntos de dados consideráveis com variáveis baseadas no tempo, como movimentos de mercado ou transições demográficas.
Eles promovem narrativas baseadas em dados e permitem insights mais profundos, exibindo a evolução dos dados de forma envolvente e interativa, melhorando a tomada de decisões e a compreensão de padrões de dados complexos.
16. Coordenadas Paralelas
Ao exibir dados multivariados, as coordenadas paralelas são uma ferramenta poderosa ferramenta de visualização de dados. Para mostrar como as variáveis interagem, é necessário traçar várias linhas paralelas, cada uma representando um ponto de dados diferente.
Quando aplicada a conjuntos de dados, esta técnica revela correlações e padrões intrincados que os gráficos convencionais podem ter perdido.
As coordenadas paralelas permitem que os consumidores vejam inúmeras dimensões de uma só vez e padrões, clusters e valores discrepantes nos dados.
Este método é extremamente útil para explorar conjuntos de dados de alta dimensão, como aqueles usados em aprendizado de máquina, finanças e pesquisa científica. Apesar de útil, a interpretação pode ser difícil, especialmente quando há muitos fatores envolvidos.
Coordenadas paralelas são inestimáveis para a exploração de dados e extração de insights, uma vez que o dimensionamento e a rotulagem cuidadosos dos eixos são essenciais para uma análise precisa.
17. Visualizações 3D
Para melhorar a percepção de profundidade e oferecer uma compreensão mais completa de materiais complexos, Visualização de dados 3D envolve a apresentação de dados em três dimensões. Os visualizadores podem investigar dados de diversas perspectivas com a ajuda da camada adicional de contexto visual que ele adiciona.
Embora as visualizações 3D possam fornecer informações perspicazes, elas também correm o risco de distorcer os dados e levar a conclusões falsas devido a problemas de oclusão e perspectiva.
Os dados e a mensagem entregue devem ser cuidadosamente considerados ao usar abordagens 3D. Ele tem uso nas indústrias de design, análise geoespacial e imagens médicas.
Apesar de suas desvantagens, Visualização de dados 3D pode, quando usado corretamente, oferecer um ponto de vista mais rico que ajuda a expor padrões e relacionamentos ocultos nos dados.
Visualizações de dados permitir que usuários e empresas tornem enormes volumes de dados pertinentes mais acessíveis e claros, como pode ser mostrado ao longo deste livro. A concorrência no mercado aumenta diariamente, tornando necessário, e não opcional, que as empresas utilizem o potencial de análise de dados. As empresas que reconhecem isso terão uma vantagem competitiva significativa.
Esperamos que essas ideias para visualização de dados ajudem a avançar no seu trabalho e a torná-lo mais frutífero. Explore nossas ferramentas inovadoras de business intelligence e visualização de dados on-line para melhorar suas atividades atuais hoje mesmo.
Perguntas frequentes:
Q. Qual é o propósito das técnicas de visualização de dados?
As técnicas de visualização de dados transformam dados complexos em representações visuais, facilitando a compreensão de padrões, tendências e insights, auxiliando na melhor tomada de decisões.
P. Como os Heatmaps funcionam como método de visualização de dados?
Os mapas de calor usam variações de cores para destacar a intensidade dos dados em uma matriz, ajudando a destacar relacionamentos, correlações e áreas de foco em grandes conjuntos de dados.
P. Quais são as vantagens de usar gráficos de barras para representação de dados?
Os gráficos de barras oferecem uma comparação clara de categorias de dados, tornando-os adequados para visualizar valores discretos e identificar tendências em diferentes grupos.
P. Você pode explicar o significado dos mapas coropléticos?
Os mapas coropléticos usam gradientes de cores para exibir valores de dados em regiões geográficas, permitindo fácil identificação de padrões espaciais e variações na distribuição de dados.
P. Como os gráficos de bolhas agregam valor à visualização de dados?
Os gráficos de bolhas representam três dimensões de dados através do tamanho do círculo e da posição em um plano bidimensional, transmitindo efetivamente relacionamentos e tendências em uma única visualização.
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