Catálogo de visualização de dados: como encontrar o método adequado para seus dados
(datavizcatalogue.com)- The Data Visualisation Catalogue é uma página de busca que ajuda a encontrar tipos de visualização de acordo com a mensagem que você quer transmitir com os dados
- Em vez de escolher um gráfico pelo nome, é possível afunilar as opções por categorias funcionais, como comparação, relações e distribuição
- Embora a taxonomia não seja uma resposta perfeita, ela serve como um ponto de partida prático para alinhar o objetivo da análise com a meta de comunicação
- As categorias oferecidas incluem comparação, proporções, relações, hierarquia, conceitos, localização, parte-todo, distribuição, funcionamento, processos e métodos, movimento ou fluxo, padrões, intervalo, dados ao longo do tempo, análise de texto e ferramentas de referência
- Ao escolher um gráfico, definir primeiro “o que quero mostrar” permite filtrar mais rapidamente os candidatos a gráfico adequados aos dados
Como escolher gráficos
- The Data Visualisation Catalogue é estruturado para encontrar gráficos com base em “o que você quer mostrar”
- Os gráficos são divididos de acordo com a função da visualização de dados e a mensagem que se pretende transmitir ao público
- A forma de atribuir cada gráfico a uma única função não é um sistema perfeito, mas pode ser usada como guia para escolher gráficos adequados ao objetivo da análise ou da explicação
Classificação por função
- Comparação: Comparisons
- Proporções: Proportions
- Relações: Relationships
- Hierarquia: Hierarchy
- Conceitos: Concepts
- Localização: Location
- Parte-todo: Part-to-a-whole
- Distribuição: Distribution
- Funcionamento: How things work
- Processos e métodos: Processes & methods
- Movimento ou fluxo: Movement or flow
- Padrões: Patterns
- Intervalo: Range
- Dados ao longo do tempo: Data over time
- Análise de texto: Analysing text
- Ferramenta de referência: Reference tool
1 comentários
Comentários do Hacker News
Este site é bom quando você quer causar impacto visual, mas acho que dá conselhos discretamente ruins se o objetivo é visualizar dados
Se você olhar a seção de proporções [0], há opções como empacotamento de círculos ou mapa de bolhas, mas, se o objetivo é fazer o público se interessar pelos dados em si, esses métodos são quase os piores possíveis
As pessoas são muito ruins em interpretar tamanhos relativos de áreas, especialmente tamanhos de círculos. Dá para usar se a intenção for passar a impressão de “tenho dados e sei fazer design” e seguir em frente sem perguntas difíceis, mas isso não é uma boa visualização de dados. É melhor usar um gráfico de barras
[0] https://datavizcatalogue.com/search/proportions.html
Já vi outro site que eu deveria ter favoritado na época. Era uma página em HTML com estilo antigo, feita por um mestre em visualização de dados, e organizava quase tudo sobre o que usar em cada situação
Estava cheia de conselhos contraintuitivos que, depois, pareciam óbvios; o ponto especialmente bom era que primeiro focava no tipo de dado e só no fim recomendava a forma de visualização
[1] https://www.data-to-viz.com/
A propósito, a página de introdução tem uma lista bastante detalhada de sistemas históricos de classificação de gráficos
https://www.edwardtufte.com/
https://eazybi.com/blog/data-visualization-and-chart-types
No iOS, os anúncios eram agressivos demais, e vídeos em pop-up atrapalhavam o uso. Eu tinha interesse real no assunto, mas os anúncios destruíram a confiança em menos de 1 minuto
É um dos meus materiais favoritos, e é muito intuitivo
O potencial é bom e gosto da organização por tema, mas não curto os elementos de anúncios e clickbait
Do jeito que está, para ver como é um boxplot, você precisa passar por dois anúncios e clicar
Fico curioso sobre o que seria recomendado quando se quer mostrar uma série de eventos ao longo do tempo, mas em que os eventos também podem se conectar entre si
É parecido com um grafo de nós com componente temporal. Passei bastante tempo preso a esse problema de visualização, mas ainda não encontrei uma abordagem aplicável
Se houver 10 a 20 nós e não houver arestas demais, você pode colocar os nós em uma disposição circular fixa sobre uma linha do tempo e fazer apenas as arestas mudarem ao longo do tempo
Acima disso, você entra rapidamente no território de hairball, mesmo sem mudanças temporais. Um hairball que muda ao longo do tempo fica ainda mais inútil que um hairball comum
Layouts padrão baseados em força, na verdade, são bem pouco úteis além de mostrar a estrutura geral do grafo. Quando você tenta fazê-los mudar ao longo do tempo, essa inutilidade fica ainda mais evidente. Acho bem provável que esse layout tenha virado padrão porque a visualização parece bonita
A maior parte da visualização de dados tem o mesmo problema. Parece quase existir uma propriedade em que, quanto mais legal e bonita é a visualização, menos útil ela se torna para conter insights sobre os dados em si
Por exemplo, se há 5 tipos de eventos que ocorrem em frequências diferentes ao longo do tempo, basta marcá-los como pontos na pauta
Para eventos conectados entre si, desenhe linhas entre eles
Se você desenhar as linhas da pauta, é melhor deixá-las suaves, apenas para ajudar a classificar os eventos
Mesmo que haja mais de 5 tipos de eventos, você pode adicionar mais linhas. Mas seria melhor manter abaixo de 20 linhas; acima disso, começa a ficar visualmente muito poluído
No fim, o meio de entrega acaba decidindo muitas escolhas por você
Parece que não aparece um gráfico UpSet