Na última atualização do blog, percorremos o universo de dados estudando um conjunto de dados simples, como o Iris. Hoje, abordaremos a visualização de dados de um ponto de vista mais prático, listando boas práticas para qualquer apresentação: seja da sua aula prática na faculdade, da sua iniciação científica, ou do trimestre da sua empresa.
Afinal, como apresentar melhor os resultados? Aqui estão 5 dicas de visualização de dados simples que você pode aplicar já no seu próximo trabalho.
Usualmente, quando trabalhamos com tabelas há várias opções de estilo e cores que podem compor a apresentação. Contudo, sempre que usar este recurso é importante ter em mente que, neste caso, o design é algo secundário, de modo que os dados devem ser aquilo que você procura destacar. Portanto, todas as escolhas visuais feitas para estilizar a sua tabela devem ter como foco facilitar a leitura dos dados que ela apresenta.
Evidentemente, neste caso, como você aproveitará esta oportunidade dependerá do tipo de documento que você está produzindo. Em um relatório acadêmico ou técnico, por exemplo, você teria que apresentar o número no seu texto junto com uma discussão bem fundamentada sobre o que pode explicar aquele valor.
Caso o seu trabalho seja a elaboração de um dashboard ou de uma apresentação, você pode explorar diferentes tipos de visualizações. Neste contexto, os cartões são uma ótima abordagem pois permitem dar destaque para o seu dado, aumentando a sua fonte e colocando-o em uma posição de destaque no seu documento.
Outra alternativa são os indicadores. Estes são excelentes para transmitir uma ideia de atingimento. Neste caso, o seu resultado agora pode ser uma parte grande ou pequena do total que deve ser alcançado no futuro, e o indicador tem a estrutura perfeita para ilustrar isso.
A Figura 1 apresenta a disposição de dados em um cartão — à esquerda — e um indicador — à direita. No contexto, os dados fictícios foram usados para representar a quantidade de tarefas completadas por uma equipe (disponível no cartão); e a quantidade de tarefas que ainda precisam ser iniciadas em relação a todas as demandas incompletas do time (como mostra o indicador).
A Figura 2 apresenta dados fictícios da variação de pH com o tempo em um meio aquoso de sacarose comercial durante a fermentação alcoólica, etapa principal da produção de etanol. Neste processo, a evolução de dióxido de carbono, aliada a outros processos metabólicos da levedura tendem a acidificar o meio, resultando na queda progressiva do pH do mosto com o tempo.
Agora, imagine que você tenha avaliado a aplicação da mesma espécie de levedura para a fermentação de um extrato líquido obtido a partir da lixiviação de resíduos de frutas gerados pelo processamento de sucos e polpas pela indústria alimentícia. Para este caso, você também acompanhou a variação do pH do meio com o tempo como mostrado na Figura 3.
Note que a primeira impressão que temos comparando os dois gráficos é de que houve maior variação de pH para a fermentação dos resíduos de frutas. Isto poderia fazer com que um engenheiro levantasse a hipótese de que o segundo sistema possa ser mais reativo do que o primeiro.
Contudo, se colocarmos os dados da Figura 3 na mesma escala em que os dados da Figura 2 foram apresentados, perceberemos que esta hipótese é equivocada. Você pode notar isso com mais facilidade observando a Figura 4.
Por isso, sempre que construir ou ler um gráfico tenha atenção às escalas e ao valor inicial dos eixos. Para os gráficos de dispersão, estes valores podem influenciar as inclinações das distribuições de dados, resultando em impressões falsas sobre o seu resultado.
Para os gráficos retangulares (como os de barras), por outro lado, um eixo y que não comece no zero pode distorcer as alturas relativas dessas barras. Por conseguinte, o desajuste dos eixos contribui para que seja transmitida uma mensagem enganosa sobre os dados.
Os gráficos de pizza e rosca são divertidos e esteticamente versáteis. Eu, pessoalmente, tendo a achar modelos gráficos curvos muito atraentes e, por isso, acho tentadora a ideia de acrescentar esses recursos aos meus relatórios. Contudo, justamente por causa desse formato circular, estes gráficos podem apresentar alguns desafios de visualização.
Usualmente, em gráficos como estes, as categorias são distribuídas em áreas de diferentes tamanhos a partir das quais o público é capaz de distinguir uma variável da outra. Todavia, neste contexto, temos que levar em conta que há ocasiões em que a distinção entre tamanhos de áreas curvas não é tão trivial quanto se imagina. Essa dificuldade pode se mostrar ainda maior quanto maior for o número de variáveis representado no gráfico.
A Figura 5 apresenta dados de uma escola fictícia. Na Figura 5a, é mostrado um gráfico de pizza resumindo as áreas de conhecimento favoritas dos alunos que estudam na instituição. Na Figura 5b está exposta a distribuição do quadro de funcionários da escola retratada neste exemplo.
Perceba que em ambos os casos, é difícil determinar se algumas áreas são realmente iguais ou não apenas pela visualização dos gráficos. Quando isso acontece, você deve considerar a possibilidade de utilizar outra visualização que transmita a sua mensagem de forma mais clara e fácil de entender. A Figura 6 ilustra este processo, apresentando os mesmos dados em gráficos de barras.
Por fim, é importante ressaltar que o uso de gráficos de pizza ou rosca não é necessariamente um problema quando feito de maneira adequada. Na Figura 7 temos a distribuição de alunos por turnos na nossa escola hipotética. Neste caso, o gráfico de pizza é suficiente para comunicar a discrepância entre a quantidade de alunos matriculados no período da tarde, em relação ao período da manhã.
Como estudante ou profissional atuante da área, você certamente ouviu em algum momento sobre o quanto o domínio sobre o Excel é fundamental para a carreira. Mais recentemente, tenho certeza de que nomes de ferramentas como o Microsoft Power BI e o Tableau também começaram a aparecer mais frequentemente para você, justamente devido às várias funcionalidades que possuem voltadas para a análise e visualização de dados.
A afinidade com esses softwares pode abrir muitos caminhos na sua carreira profissional, assim como o domínio teórico de boas práticas ao manipulá-los. Este texto, por exemplo, foi escrito com base no capítulo 2 do livro Storytelling com Dados, de Cole Nussbaumer Knaflic, em que este tema é discutido.
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| (Imagem de Pexels por Pixabay) |
Afinal, como apresentar melhor os resultados? Aqui estão 5 dicas de visualização de dados simples que você pode aplicar já no seu próximo trabalho.
1 - A carinha das suas tabelas é o seu resultado
A transmissão bem sucedida de mensagens muitas vezes passa pela facilidade com que seu conteúdo é compreendido por seu público. Neste contexto, as tabelas são muito importantes na visualização de dados, pois são simples e facilmente lidas.Usualmente, quando trabalhamos com tabelas há várias opções de estilo e cores que podem compor a apresentação. Contudo, sempre que usar este recurso é importante ter em mente que, neste caso, o design é algo secundário, de modo que os dados devem ser aquilo que você procura destacar. Portanto, todas as escolhas visuais feitas para estilizar a sua tabela devem ter como foco facilitar a leitura dos dados que ela apresenta.
2 - Um ou dois números que você tem para soltar
Nem sempre o que você tem para apresentar resulta em vários números, de modo que você possa organizá-los em um gráfico ou uma tabela. Se o seu resultado, mesmo que numérico, consistir em apenas um ou dois dados a serem apresentados, a melhor estratégia de apresentação provavelmente é o texto simples.Evidentemente, neste caso, como você aproveitará esta oportunidade dependerá do tipo de documento que você está produzindo. Em um relatório acadêmico ou técnico, por exemplo, você teria que apresentar o número no seu texto junto com uma discussão bem fundamentada sobre o que pode explicar aquele valor.
Caso o seu trabalho seja a elaboração de um dashboard ou de uma apresentação, você pode explorar diferentes tipos de visualizações. Neste contexto, os cartões são uma ótima abordagem pois permitem dar destaque para o seu dado, aumentando a sua fonte e colocando-o em uma posição de destaque no seu documento.
Outra alternativa são os indicadores. Estes são excelentes para transmitir uma ideia de atingimento. Neste caso, o seu resultado agora pode ser uma parte grande ou pequena do total que deve ser alcançado no futuro, e o indicador tem a estrutura perfeita para ilustrar isso.
A Figura 1 apresenta a disposição de dados em um cartão — à esquerda — e um indicador — à direita. No contexto, os dados fictícios foram usados para representar a quantidade de tarefas completadas por uma equipe (disponível no cartão); e a quantidade de tarefas que ainda precisam ser iniciadas em relação a todas as demandas incompletas do time (como mostra o indicador).
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| Figura 1: Cartão vs Indicador |
3 - Não engane, nem se deixe enganar pelas escalas
A verdade é que a percepção visual que temos do comportamento de um determinado conjunto de dados em relação a uma variável explicativa x qualquer pode mudar bastante dependendo da escala que utilizamos para a elaboração dos nossos gráficos. Para ilustrar isso, considere a Figura 2. |
| Figura 2: pH de meio de fermentação aquoso contendo sacarose comercial. |
A Figura 2 apresenta dados fictícios da variação de pH com o tempo em um meio aquoso de sacarose comercial durante a fermentação alcoólica, etapa principal da produção de etanol. Neste processo, a evolução de dióxido de carbono, aliada a outros processos metabólicos da levedura tendem a acidificar o meio, resultando na queda progressiva do pH do mosto com o tempo.
Agora, imagine que você tenha avaliado a aplicação da mesma espécie de levedura para a fermentação de um extrato líquido obtido a partir da lixiviação de resíduos de frutas gerados pelo processamento de sucos e polpas pela indústria alimentícia. Para este caso, você também acompanhou a variação do pH do meio com o tempo como mostrado na Figura 3.
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| Figura 3: pH com o tempo para extrato líquido de resíduo de frutas. |
Note que a primeira impressão que temos comparando os dois gráficos é de que houve maior variação de pH para a fermentação dos resíduos de frutas. Isto poderia fazer com que um engenheiro levantasse a hipótese de que o segundo sistema possa ser mais reativo do que o primeiro.
Contudo, se colocarmos os dados da Figura 3 na mesma escala em que os dados da Figura 2 foram apresentados, perceberemos que esta hipótese é equivocada. Você pode notar isso com mais facilidade observando a Figura 4.
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| Figura 4: variação de pH para meios aquosos de sacarose comercial e extrato de resíduos de frutas. |
Por isso, sempre que construir ou ler um gráfico tenha atenção às escalas e ao valor inicial dos eixos. Para os gráficos de dispersão, estes valores podem influenciar as inclinações das distribuições de dados, resultando em impressões falsas sobre o seu resultado.
Para os gráficos retangulares (como os de barras), por outro lado, um eixo y que não comece no zero pode distorcer as alturas relativas dessas barras. Por conseguinte, o desajuste dos eixos contribui para que seja transmitida uma mensagem enganosa sobre os dados.
4 - Pense bem quando for usar um gráfico de pizza ou de rosca
Como o nome sugere, a visualização é uma das maiores vantagens de se colocar dados em gráficos. Por isso, é importante colocar em perspectiva a experiência visual do público diante de diferentes tipos de gráficos ao planejar uma apresentação.Os gráficos de pizza e rosca são divertidos e esteticamente versáteis. Eu, pessoalmente, tendo a achar modelos gráficos curvos muito atraentes e, por isso, acho tentadora a ideia de acrescentar esses recursos aos meus relatórios. Contudo, justamente por causa desse formato circular, estes gráficos podem apresentar alguns desafios de visualização.
Usualmente, em gráficos como estes, as categorias são distribuídas em áreas de diferentes tamanhos a partir das quais o público é capaz de distinguir uma variável da outra. Todavia, neste contexto, temos que levar em conta que há ocasiões em que a distinção entre tamanhos de áreas curvas não é tão trivial quanto se imagina. Essa dificuldade pode se mostrar ainda maior quanto maior for o número de variáveis representado no gráfico.
A Figura 5 apresenta dados de uma escola fictícia. Na Figura 5a, é mostrado um gráfico de pizza resumindo as áreas de conhecimento favoritas dos alunos que estudam na instituição. Na Figura 5b está exposta a distribuição do quadro de funcionários da escola retratada neste exemplo.
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| Figura 5a: áreas de conhecimento favoritas dos alunos. |
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| Figura 5b: distribuição de colaboradores da escola. |
Perceba que em ambos os casos, é difícil determinar se algumas áreas são realmente iguais ou não apenas pela visualização dos gráficos. Quando isso acontece, você deve considerar a possibilidade de utilizar outra visualização que transmita a sua mensagem de forma mais clara e fácil de entender. A Figura 6 ilustra este processo, apresentando os mesmos dados em gráficos de barras.
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| Figura 6a: áreas de conhecimento favoritas dos alunos. |
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| Figura 6b: distribuição de colaboradores da escola. |
Por fim, é importante ressaltar que o uso de gráficos de pizza ou rosca não é necessariamente um problema quando feito de maneira adequada. Na Figura 7 temos a distribuição de alunos por turnos na nossa escola hipotética. Neste caso, o gráfico de pizza é suficiente para comunicar a discrepância entre a quantidade de alunos matriculados no período da tarde, em relação ao período da manhã.
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| Figura 7: alunos matriculados no turno da manhã e da tarde. |
5 - Explore o mundo dos dados.
A manipulação e visualização de dados são assuntos fundamentais da formação complementar do profissional de engenharia química, especialmente no contexto de indústria 4.0. Este assunto é explorado quando lidamos com melhorias de processos — de acordo com o Lean 6 Sigma — ciência de dados, negócios, pesquisa, projetos, dentre vários outros.Como estudante ou profissional atuante da área, você certamente ouviu em algum momento sobre o quanto o domínio sobre o Excel é fundamental para a carreira. Mais recentemente, tenho certeza de que nomes de ferramentas como o Microsoft Power BI e o Tableau também começaram a aparecer mais frequentemente para você, justamente devido às várias funcionalidades que possuem voltadas para a análise e visualização de dados.
A afinidade com esses softwares pode abrir muitos caminhos na sua carreira profissional, assim como o domínio teórico de boas práticas ao manipulá-los. Este texto, por exemplo, foi escrito com base no capítulo 2 do livro Storytelling com Dados, de Cole Nussbaumer Knaflic, em que este tema é discutido.
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