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Primeiras aulas do curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico

Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico

Visualizando a composição - Introdução

Oi, eu sou a Cássia, e serei sua instrutora nesta segunda parte do curso de Visualização de Dados na Alura! Neste curso, não faremos como na primeira, em que focamos em como deixar os gráficos mais interessantes para apresentar a alguém.

Aqui, analisaremos que tipo de gráfico usamos de acordo com a nossa tabela e o que queremos mostrar a partir dele. Então, se quisermos mostrar uma composição, exploraremos alguns gráficos mais adequados para isso, no caso de uma comparação, também exploraremos outros gráficos, como o de colunas, barras, radar.

Também entenderemos como explorar e exibir relacionamento entre variáveis. Qual gráfico será a melhor opção para este caso? Além disso, veremos distribuição de dados, alguns princípios de Gestalt que estão por trás de tudo isso, algo que fizemos no curso anterior, com proximidade, semellança e continuidade.

Espero que você goste!

Visualizando a composição - A pizza estática

Em uma nova tabela intitulada "Gastos", temos 6 tipos de gastos — "Faculdade", "Transporte", "Lazer", "Internet", "Cartão de crédito", "Alimentação" — distribuídos em 2 anos, 2017 e 2018. No curso anterior, vimos que quando temos elementos que fazem parte de um todo, poderíamos usar, por exemplo, um gráfico de pizza, que nos mostra uma relação dessas partes com o todo.

Então, talvez este seja um bom gráfico para começarmos, considerando este contexto de categorias de gastos. Vamos gerá-lo selecionando a tabela e indo a "Inserir > Gráfico" no Planilhas Google. O Editor de gráficos se abre, e alteraremos o tipo de gráfico para o de pizza. Já sabemos sobre as boas práticas, e o que é recomendado alterar caso queiramos mostrar esta relação.

Os dados são exibidos sem distinção de anos, então, além de sabermos que precisamos evitar este tipo de gráfico, vemos que, quando temos dados com tais variações (como as datas distintas), o gráfico de pizza não é o suficiente. Neste caso, conseguimos ter somente o percentual total de cada categoria.

Quando lidamos com partes de um todo, outro nome que poderemos utilizar é composição. Em um exemplo feito na primeira parte do curso, tínhamos uma tabela contendo duas colunas, uma de "Categoria" e outra de "Número de espectadores". Neste caso, o gráfico funciona pois não temos a informação de ano, portanto não temos dados que estejam variando, e sim estáticos.

Se tivermos uma relação de composição do mesmo modo que temos atualmente, com categorias e variação, ou seja, os dados sendo dinâmicos, não conseguimos utilizar o gráfico de pizza. Mas qual gráfico usaremos, então?

Visualizando a composição - Empilhamento

Já vimos que o gráfico de pizza não é o mais indicado quando temos dados dinâmicos, e para visualizá-los em uma composição, teremos que optar por outro gráfico. Como no curso anterior, em que começávamos a analisar o gráfico de pizza e acabávamos no gráfico de barras, alteraremos o gráfico de pizza atual dando um duplo clique nele e modificando sua configuração no Editor.

Queremos que a informação de ano aparecesse como uma classificação, sendo assim, precisaremos alterar a visualização. Daremos duplo clique novamente, e uma vez que os anos estão dispostos na coluna A da nossa tabela, informaremos à ferramenta que isto seja um cabeçalho. Na aba "Dados" do Editor de gráficos, marcaremos o box "Usar a coluna A como cabeçalho".

Em seguida, clicaremos na aba "Personalizar > Legenda", e definiremos "Posição" para "Direita". Isso fará com que os anos sejam identificáveis por cores: barra azul para 2017, e vermelha para 2018. Mas o que significa estes dados serem parte de um todo, de que forma a categoria "Faculdade" em 2017 se compõe em relação a "Transporte"? Cada uma das categorias parece existir independentemente. Aqui, por termos duas barras, fica difícil enxergarmos isso.

O que poderíamos fazer para melhorar? E se estas barras, em vez de estarem uma em cima da outra, estivessem lado a lado?

Abriremos o Desenhos Google para simular um gráfico cujas barras são coloridas. Conseguiremos comparar seus tamanhos para entender a relação entre elas, entretanto não estaremos compondo, unindo as informações. Quando temos mais de uma categoria, podemos colocar uma ao lado da outra, e isso nos traz uma ideia melhor de composição. Se cada totalidade anual fosse representada deste modo, conseguiríamos entender melhor como cada parte ocupa o todo.

Vamos aplicar isso ao nosso gráfico, em que daremos dois cliques, acessando a aba "Dados" e, em "Empilhamento" teremos "Nenhum". O que acabamos de fazer em Desenhos Google, isto é, trocar as barras de lugar é o mesmo que empilhá-las. Alteraremos esta configuração para "Padrão", e com isso conseguiremos perceber melhor o quanto cada categoria impacta no todo. No entanto, queríamos entender esta relação anualmente, sendo este nosso problema com o gráfico de pizza.

Inclusive, seria interessante termos como comparar os valores de cada categoria ano a ano. Portanto, teremos que fazer mais uma alteração neste gráfico; na mesma aba "Dados", desmarcaremos "Alternar linhas/colunas" para que os anos fiquem à esquerda no gráfico, enquanto as quantidades fiquem abaixo, e cada categoria seja identificada com uma cor.

Então, quando tivermos dados dinâmicos e quisermos demonstrar uma relação de composição, é possível utilizarmos um gráfico de barras empilhadas. Porém, por estarmos trabalhando com anos, por que a barra referente a 2017 está muito maior que a de 2018? Isso pode ficar um pouco confuso nesta visualização, porque podemos acabar concluindo que os gastos de 2017 foram muito maiores, sendo que não temos como nos assegurarmos disso.

Daremos duplo clique no gráfico novamente para habilitarmos o Editor e alterarmos o tipo de empilhamento para "100%". Deste modo, teremos a sensação de que ambos os anos ocupam o mesmo espaço temporal, pois eles estão mais equiparados, equilibrados proporcionalmente. Além disso, conseguirmos visualizar melhor as diferenças entre cada gasto, como a categoria "Alimentação", que é maior em 2018, por exemplo.

Os números localizados na base do gráfico se alteraram, indo de 0 a 1, pois vamos de 0 a 100%, e conseguirmos identificar todos os percentuais. Anteriormente, tínhamos os números conforme dispostos na tabela, de 0 a 50000. No entanto, se quisermos um valor mais próximo do exato, este gráfico não é o mais indicado, e sim o de empilhamento padrão.

Assim como vimos no primeiro curso, isto depende das necessidades do gráfico, do que ele quer exibir. Lembrando sempre de aplicar as boas práticas, como no que diz respeito ao posicionamento das legendas, ou destacando as informações mais relevantes por meio do uso da cor, e assim por diante.

Sobre o curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico

O curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico possui 148 minutos de vídeos, em um total de 48 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Data Visualization em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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