{"id":41524,"date":"2023-05-30T10:20:00","date_gmt":"2023-05-30T13:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/?p=41524"},"modified":"2024-07-30T17:38:26","modified_gmt":"2024-07-30T20:38:26","slug":"data-visualization-como-aplicar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/temas\/codigo-aberto\/data-visualization-como-aplicar\/","title":{"rendered":"Data visualization: como aplicar a t\u00e9cnica no gr\u00e1fico de linhas?"},"content":{"rendered":"\n

A data visualization \u00e9 uma ferramenta importante para lidar com o big data, e ajuda a tornar os dados mais acess\u00edveis e \u00fateis para as pessoas.<\/em><\/p>\n\n\n\n

A data visualization, ou visualiza\u00e7\u00e3o de dados, tem uma longa hist\u00f3ria que remonta a centenas de anos atr\u00e1s. O uso de gr\u00e1ficos para representar os dados come\u00e7ou no s\u00e9culo XVII<\/strong>, com o matem\u00e1tico e fil\u00f3sofo Ren\u00e9 Descartes<\/strong> usando um plano bidimensional para apresentar informa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas. <\/p>\n\n\n\n

Nos s\u00e9culos seguintes, muitos outros pioneiros da visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> surgiram, incluindo o engenheiro e estat\u00edstico William Playfair, respons\u00e1vel por criar o gr\u00e1fico de linha<\/strong>, o gr\u00e1fico de barras e o gr\u00e1fico de pizza. <\/p>\n\n\n\n

A chegada da era digital e de big data<\/a> tornou a visualiza\u00e7\u00e3o de dados mais sofisticada, com a cria\u00e7\u00e3o de softwares e ferramentas especializadas para an\u00e1lise e apresenta\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es. A data visualization contribui para analisar os dados, permitindo que os usu\u00e1rios identifiquem tend\u00eancias e padr\u00f5es<\/strong> e obtenham insights valiosos a partir disso. <\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 data visualization?<\/strong> <\/h2>\n\n\n
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O mercado finaceiro utiliza bastante o gr\u00e1fico de linhas. (Fonte: GettyImages\/reprodu\u00e7\u00e3o) <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

A data visualization \u00e9 o processo de representar informa\u00e7\u00f5es e dados em formato visual<\/strong>, como gr\u00e1ficos, mapas, tabelas e infogr\u00e1ficos. O objetivo \u00e9 tornar os dados mais acess\u00edveis<\/strong>, compreens\u00edveis e \u00fateis para as pessoas, podendo ser interativa para permitir que os usu\u00e1rios explorem e analisem dados de forma mais detalhada e personalizada. <\/p>\n\n\n\n

Por meio da ferramenta, \u00e9 poss\u00edvel identificar padr\u00f5es, tend\u00eancias e insights que podem n\u00e3o ser \u00f3bvios apenas olhando para os dados brutos<\/strong>. Por exemplo, um gr\u00e1fico pode mostrar claramente como os dados mudaram ao longo do tempo, ou como um mapa pode mostrar a distribui\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica dos dados. <\/p>\n\n\n\n

A visualiza\u00e7\u00e3o de dados ajuda a entender e a explorar grandes conjuntos de dados e us\u00e1-los de forma mais eficaz para tomar decis\u00f5es informadas. Data visualization est\u00e1 aplicada em diversas \u00e1reas, desde neg\u00f3cios e finan\u00e7as at\u00e9 ci\u00eancia e pesquisa<\/strong>, marketing e publicidade, governo e setor p\u00fablico, al\u00e9m de m\u00eddia e jornalismo. <\/p>\n\n\n\n

Por que usar a data visualization?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Al\u00e9m de facilitar a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e torn\u00e1-las mais acess\u00edveis para o p\u00fablico geral, a data visualization permite a<\/strong> r\u00e1pida identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e tend\u00eancias<\/strong>, mais f\u00e1cil do que apenas observando tabelas de dados, sobretudo quando h\u00e1 grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

A t\u00e9cnica contribui para identificar anomalias ou valores discrepantes nos dados<\/strong> que podem exigir uma investiga\u00e7\u00e3o mais aprofundada. Por exemplo, um gr\u00e1fico de barras pode ajudar a identificar um produto com vendas muito baixas em compara\u00e7\u00e3o com os outros produtos de uma linha. <\/p>\n\n\n\n

Isso porque a visualiza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma forma eficaz de comunicar informa\u00e7\u00f5es<\/strong> de forma clara e concisa, podendo resumir informa\u00e7\u00f5es complexas em uma \u00fanica imagem, tornando a comunica\u00e7\u00e3o mais eficiente. <\/p>\n\n\n\n

Voc\u00ea sabia que diversas empresas adotaram a cultura data-driven? Acesse a mat\u00e9ria e veja os benef\u00edcios dessa metodologia!<\/strong><\/a>  <\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o as profiss\u00f5es que trabalham com a visualiza\u00e7\u00e3o de dados?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Qualquer profiss\u00e3o que lida com grandes quantidades de dados deve recorrer \u00e0 data visualization para identificar tend\u00eancias, problemas e melhorar a comunica\u00e7\u00e3o e a colabora\u00e7\u00e3o entre diversos membros de uma equipe<\/strong>, mas alguns profissionais<\/a> fazem mais uso da ferramenta. <\/p>\n\n\n\n

Cientista de dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Um cientista de dados \u00e9 respons\u00e1vel por coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados para obter insights \u00fateis<\/strong> para uma empresa ou organiza\u00e7\u00e3o. A visualiza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma parte importante do processo de an\u00e1lise, permitindo que esses profissionais comuniquem seus resultados de forma mais clara e acess\u00edvel. <\/p>\n\n\n\n

Analista de dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Um analista de dados \u00e9 respons\u00e1vel por coletar e analisar dados<\/a> para identificar tend\u00eancias e padr\u00f5es<\/strong>, al\u00e9m de criar relat\u00f3rios e apresenta\u00e7\u00f5es que ajudem a equipe a tomar decis\u00f5es informadas. A data visualization \u00e9 essencial para esses profissionais, permitindo que eles comuniquem seus resultados de forma clara e eficaz. <\/p>\n\n\n\n

Designer de visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Um designer de visualiza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um profissional que se concentra em criar gr\u00e1ficos e infogr\u00e1ficos<\/strong> para ajudar pessoas a entender e interpretar informa\u00e7\u00f5es. Esse profissional geralmente trabalha em equipes de cientistas e analistas de dados, ajudando-os a comunicar seus resultados de forma mais clara. <\/p>\n\n\n\n

Jornalista de dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Um jornalista de dados \u00e9 um profissional que usa dados para produzir hist\u00f3rias jornal\u00edsticas<\/strong>. A data visualization \u00e9 uma ferramenta essencial para essa profiss\u00e3o, j\u00e1 que permite que eles comuniquem hist\u00f3rias complexas de maneira acess\u00edvel. <\/p>\n\n\n\n

Engenheiro de software<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Engenheiros de software s\u00e3o respons\u00e1veis por desenvolver as ferramentas e tecnologias necess\u00e1rias para coletar, armazenar e processar o big data<\/strong>. Para isso, precisam entender como projetar sistemas que permitam a visualiza\u00e7\u00e3o eficaz de grandes conjuntos de dados. <\/p>\n\n\n\n

E, j\u00e1 que estamos falando em processar e armazenar dados, confira aqui o que \u00e9 e como funciona um data center!<\/strong><\/a> <\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Como funciona a visualiza\u00e7\u00e3o de dados?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

A visualiza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo que precisa de uma representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de dados e informa\u00e7\u00f5es para torn\u00e1-los mais acess\u00edveis e compreens\u00edveis. O processo \u00e9 interativo e envolve coleta, prepara\u00e7\u00e3o, sele\u00e7\u00e3o e cria\u00e7\u00e3o de gr\u00e1ficos e outras formas de visualiza\u00e7\u00e3o, com o objetivo de analisar e comunicar informa\u00e7\u00f5es de maneira clara e eficaz. <\/p>\n\n\n\n

1. Coleta e prepara\u00e7\u00e3o dos dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Os dados s\u00e3o coletados de diferentes fontes e preparados para uso na visualiza\u00e7\u00e3o. Essa etapa tamb\u00e9m abrange a limpeza dos dados, a organiza\u00e7\u00e3o em tabelas ou gr\u00e1ficos, e a cria\u00e7\u00e3o de categorias e vari\u00e1veis relevantes. <\/p>\n\n\n\n

2. Identifica\u00e7\u00e3o dos objetivos da visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

A compreens\u00e3o clara dos objetivos garante que a visualiza\u00e7\u00e3o seja \u00fatil e relevante. Para tanto, \u00e9 importante considerar a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es, tend\u00eancias, anomalias, compara\u00e7\u00f5es ou outras informa\u00e7\u00f5es relevantes. <\/p>\n\n\n\n

3. Sele\u00e7\u00e3o da t\u00e9cnica de visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Com base nos objetivos da visualiza\u00e7\u00e3o e nos dados dispon\u00edveis, seleciona-se uma t\u00e9cnica de visualiza\u00e7\u00e3o apropriada. Algumas das op\u00e7\u00f5es poss\u00edveis s\u00e3o os gr\u00e1ficos de barras, os gr\u00e1ficos de linha, os mapas, os infogr\u00e1ficos, entre outros. <\/p>\n\n\n\n

4. Cria\u00e7\u00e3o da visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 parte principal dessa ferramenta. Por isso, a sele\u00e7\u00e3o de cores, fontes, legendas e outros elementos visuais precisa ser feita cuidadosamente. Para melhorar na apresenta\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel usar softwares espec\u00edficos para gerar a imagem. <\/p>\n\n\n\n

5. An\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o da visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

A an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o da visualiza\u00e7\u00e3o permite identificar padr\u00f5es, tend\u00eancias, anomalias e insights a partir da compara\u00e7\u00e3o de diferentes imagens ou a cria\u00e7\u00e3o de modelos interativos para explorar dados em mais detalhes. <\/p>\n\n\n\n

6. Comunica\u00e7\u00e3o dos resultados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

A comunica\u00e7\u00e3o dos resultados da visualiza\u00e7\u00e3o para o p\u00fablico-alvo, de maneira clara e eficaz, por meio de relat\u00f3rios, apresenta\u00e7\u00f5es, dashboards ou outras formas de comunica\u00e7\u00e3o de dados. <\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o as principais ferramentas de data visualization?<\/strong> <\/h2>\n\n\n
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\"Pessoas
A visualiza\u00e7\u00e3o de dados auxilia a tomada de decis\u00e3o em neg\u00f3cios de v\u00e1rios setores. (Fonte: Getty Images\/Reprodu\u00e7\u00e3o) <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

A escolha da ferramenta depende das necessidades espec\u00edficas de cada projeto, incluindo o tipo de dado, o n\u00edvel de interatividade necess\u00e1rio e o or\u00e7amento dispon\u00edvel. Existem muitas ferramentas de data visualization dispon\u00edveis no mercado, cada uma com seus pr\u00f3prios recursos e capacidades. <\/p>\n\n\n\n

Conhe\u00e7a algumas das ferramentas mais populares: <\/p>\n\n\n\n