Ao apresentar números e dados estatísticos, é pertinente adotar uma forma visual para dar sentido a eles. Isso porque dados se tornam inúteis se não houver um entendimento do significado por trás dessas informações.
Afinal, compreender fatos, números e medidas é uma forma de arte - a arte da visualização de dados! Porém, hoje existe uma infinidade de dados que podem acabar se transformando em um mar de ruídos. Para transformar seus números em conhecimento, sua função não é apenas separar o ruído dos dados em si, mas também apresentá-los da maneira certa.
Um fato marcante é que muitos dos profissionais da nossa época vieram da "geração do PowerPoint" - e é aqui que residem as raízes de nossa compreensão de visualização e apresentação de dados. Infelizmente, isso não quer dizer algo necessariamente bom quando falamos sobre conhecimento de gráficos.
Não há dúvida de que o PowerPoint foi pelo menos uma parte do problema que afetou uma geração. O ideal seria que fosse comercializado com uma etiqueta de advertência e um bom conjunto de instruções de design nos anos 90. Mas não devemos culpar o PowerPoint, afinal, ele é apenas um software, e não um método.
Mas afinal, você tem dados e perguntas. Qual é a melhor maneira de visualizar esses dados para obter as respostas de que precisa? Com tanta variedade, pode ser um desafio decidir qual tipo de gráfico usar na sua apresentação e a sua escolha do tipo de gráfico dependerá de vários fatores. Quais são os tipos de métricas, recursos ou outras variáveis que você planeja traçar? Para quem é o público para o qual você planeja apresentar? Qual é o tipo de conclusão que você deseja que a audiência tire da apresentação?
Neste artigo, forneceremos as respostas dessas e de outras perguntas revelando uma visão geral dos tipos de gráficos essenciais que você verá com mais frequência oferecidos pelas ferramentas de visualização. Acompanhe!
Séculos atrás, os cientistas não tinham câmeras para tirar fotos de galáxias distantes ou minúsculas bactérias sob o microscópio. Os desenhos eram o meio principal para comunicar observações, ideias e até teorias. Na verdade, a capacidade de desenhar ideias e objetos abstratos era uma habilidade essencial para os cientistas.
Ainda hoje, não conseguimos tirar fotos das variáveis de distribuição ou de sua correlação. Em vez disso, nós os comunicamos por meio de desenhos e ilustrações - também conhecido como visualização de dados - através de ferramentas e tecnologias modernas.
Um conjunto de dados contém uma ou mais variáveis e podemos visualizar cada uma de suas interações de várias maneiras. A visualização a ser escolhida depende dos dados e do tipo de informação que queremos comunicar. No entanto, fundamentalmente, existem quatro modelos de gráficos:
Abaixo, analisaremos esses 4 pilares da visualização de dados com ilustrações.
Os primeiros modelos que vamos tratar são os gráficos de comparação. Este tipo de material visual (como o próprio nome já diz) compara variáveis em conjuntos de dados ou várias categorias em uma única variável. Eles podem comparar valores ou mostrar as diferenças ao longo do tempo.
Os tipos mais comuns de gráficos de comparação são: Radar, Coluna, Linha e Barra:
Eles podem mostrar dados qualitativos ou quantitativos, e são muito úteis na tomada de decisões pois várias alternativas são visualmente equiparadas para que se possa avaliar a melhor com mais facilidade.
Esse gráfico é muito comum no setor de RH, e muito útil para representação de características e competências de cada colaborador. Você pode verificar as competências da sua equipe para conferir as diferenças entre características como "liderança", "iniciativa" e "organização" entre eles, e de forma visual.
O gráfico de colunas com cores diferentes (exemplo: verde e vermelho) pode representar um crescimento ou uma queda nas vendas. Os percentuais de crescimento ou queda podem ser inseridos acima de cada coluna do gráfico.
O gráfico de linhas é mais interessante quando você precisa visualizar tendências e movimentos ao longo de espaçamentos de tempo, como meses, trimestres ou anos fiscais.
Um Funil de Vendas é um bom exemplo de gráfico de barra.
Acima, podemos ver a divisão entre as taxas de conversão entre:
Você já ouviu falar sobre gráficos de barras empilhadas? Talvez não, mas tenho certeza que você sabe o que é um gráfico de pizza.
O objetivo desse tipo de gráfico é mostrar a composição de uma ou mais variáveis em números absolutos e em formas normalizadas (exemplo: porcentagem).
Os tipos mais comuns de gráficos de composição são: Pizza, Rosca, Cascata, Empilhado e Área.
Os gráficos de composição são algumas das técnicas de visualização da velha escola que hoje em dia têm casos de uso limitados (você realmente precisa de um gráfico de pizza para mostrar uma composição de azul 20% e vermelho 30%?). No entanto, às vezes eles podem apresentar informações de uma forma vintage visualmente estética e familiar.
Com esse gráfico podemos mostrar como diferentes categorias de produto contribuem para o total de vendas.
Esse tipo de gráfico geralmente cria um pouco de confusão visual se mal utilizado. No entanto, quando usado com o propósito específico, como mostrar o progresso de uma métrica para a meta, com uma "fatia" sendo o estado atual do KPI e uma "fatia" sendo o restante para a meta, o gráfico de rosca funciona bem.
Esse tipo de gráfico é útil para você entender como um valor inicial (por exemplo, uma receita líquida) é afetado por uma série de valores positivos e negativos.
Geralmente, a coluna do valor inicia-se no eixo horizontal e as restantes colunas "flutuam" conforme os seus valores. Por esta razão, ele também é conhecido como gráfico de ponte.
Ele pode ser adotado quando for necessário entender melhor o lucro anual da empresa, mostrando as várias fontes de receita e de despesa, ou para entender a evolução do número de funcionários num determinado período, assim como para visualizar os fluxos de caixa.
Um bom exemplo no uso desse tipo de gráfico é quando o seu comercial precisa determinar quais produtos ou serviços estão retornando um lucro negativo.
Usando um gráfico de colunas empilhadas é possível visualizar com facilidade o número de vendas, determinando quais categorias de produtos apresentam bom desempenho, e quais não estão performando bem.
O primeiro gráfico de área era referente a dívida nacional da Inglaterra mostrada no livro "O Atlas Comercial e Político", de 1786, escrito por William Playfair, um economista político e engenheiro escocês.
Esse tipo de gráfico é muito útil para enfatizar a magnitude das mudanças ao longo do período, mas sem a preocupação de exibir valores exatos. Portanto, tem um objetivo mais prático.
Um conceito importante em estatística e ciência de dados é a distribuição. A distribuição geralmente se refere à probabilidade de ocorrência de um resultado. Em uma distribuição de 100 lançamentos de moeda no jogo cara e coroa, quantas receberão cara e quantas receberão coroas? Distribuições de frequência como essa são apresentadas em gráficos de distribuição.
Os tipos mais comuns de gráficos de distribuição são: Histograma, Histograma em Linha e Dispersão.
Os gráficos de distribuição podem também mostrar como e se as correlações ocorrem.
Um histograma é um gráfico de barras verticais que compartilha dados de diferentes categorias ou intervalos, como uma faixa etária de uma pesquisa de cliente, por exemplo.
Embora os gráficos de barras possam ser mostrados vertical ou horizontalmente, um histograma sempre será vertical. Isso ocorre porque a barra alta representa uma grande quantidade para a categoria ou intervalo que você selecionar. Por isso, faz mais sentido visualmente criá-los verticalmente.
No exemplo de faixa etária que citamos, digamos que você tenha uma iniciativa em toda a organização para aumentar as vendas de um público de uma determinada faixa etária. Você envia uma pesquisa para obter alguns dados iniciais e deseja comunicar suas descobertas para ajudar a direcionar sua estratégia de marketing. Nesse caso, um histograma é a escolha perfeita porque demonstrará claramente quais idades aparecem com mais frequência e quais estão ficando para trás.
Um bom exemplo para adotar esse tipo de gráfico é quando o Diretor de uma empresa de varejo identifica que nos últimos 6 meses houve um aumento significativo no faturamento, assim como também houve um aumento no número de clientes. Desta maneira, ele faz um gráfico de dispersão para identificar se o aumento do faturamento (efeito) tem relação com o aumento no número de clientes (causa).
As árvores crescem mais altas à medida que envelhecem nos primeiros anos. Essa é uma relação entre duas variáveis - altura e idade.
altura = f (idade)
Os tipos mais comuns de gráficos de relação são: Bolhas e Dispersão.
Os gráficos de dispersão são ideais para mapearmos a correlação de duas variáveis (exemplo: podemos olhamos para o tamanho da oportunidade x dias para fechar o negócio), enquanto os gráficos de bolhas são como gráficos de dispersão para mapear a correlação entre três ou mais variáveis (exemplo: mapeamento de tecnologias por adoção, valor e esforço).
Esse tipo de gráfico é bastante utilizado nos negócios para comparar e visualizar ligações, como por exemplo, entre projetos e alternativas de investimento, incluindo valor, custo e risco.
Ele também facilita o entendimento de relações econômicas, sociais ou mesmo científicas. Por exemplo, podemos avaliar se, ao aumentar o preço da cerveja isso impediria as pessoas de beberem mais, e com isso diminuiriam os casos de cirrose hepática (ou outras doenças relacionadas) per capita. No geral, esses gráficos são ótimos para visualizar situações e padrões, mas não para explicar o porquê da situação.
Este gráfico analisa a relação entre duas variáveis quantitativas - uma de causa e uma de efeito. Quando você tem uma hipótese de causa, mas ainda deseja comprová-la por meio de uma análise mais aprofundada, esse gráfico é a escolha ideal.
Imagine alguém que gerencie um e-commerce e as vendas já estão satisfatórias. Além disso, o nível de satisfação dos clientes também aumentou.
Para comprovar que o preço do produto influenciou neste resultado, basta usar um diagrama de dispersão. Interligue por meio de pontos no gráfico, a variável X - que é a causa, com a variável Y - que é o efeito.
Basicamente, a visualização de dados online trata de pegar dados e transformá-los em insights acionáveis, usando-os para contar uma história. A narrativa baseada em dados é uma força poderosa, pois pega estatísticas e métricas e as coloca em contexto por meio de um storytelling que todos, dentro ou fora da organização, podem entender.
Ao se perguntar que tipo de história você deseja contar com seus dados e que mensagem deseja transmitir ao seu público, você poderá escolher os tipos de visualização de dados corretos para seu projeto ou iniciativa.
Outro elemento-chave para escolher os tipos certos de visualização de dados é obter uma compreensão clara de para quem você deseja contar sua história - ou, em outras palavras, fazer a si mesmo a pergunta: "Quem é meu público?"
Você pode estar direcionando seus esforços de visualização de dados para uma equipe específica dentro de sua organização, ou pode estar tentando comunicar um conjunto de tendências ou percepções preditivas para uma seleção de investidores corporativos. Reserve um tempo para pesquisar seu público e você poderá tomar uma decisão mais informada sobre quais tipos de gráfico de visualização de dados farão a conexão mais tangível com as pessoas para as quais você apresentará suas descobertas.
Enquanto a maioria dos tipos de visualizações de dados permitem que você compare duas ou mais tendências ou conjuntos de dados, existem certos gráficos ou tabelas que tornarão a sua mensagem ainda mais poderosa se forem específicos para seu objetivo.
A visualização de dados é baseada em pintar uma imagem com seus dados, em vez de deixá-los parados em uma planilha. Tecnicamente, qualquer maneira que você escolher para fazer isso será melhor do que apenas apresentar os números, mas conforme descrito nesse artigo, existem alguns gráficos que são muito melhores para contar uma história específica.
Ao entender se os dados dos quais você está procurando extrair valor são baseados em tempo ou sensíveis ao tempo, você poderá selecionar um gráfico que forneça uma visão geral instantânea de números ou tendências comparativas em um período específico desejado.
É importante se perguntar como você deseja mostrar seus indicadores-chave de desempenho, pois isso não apenas ditará o sucesso de suas atividades analíticas, mas também determinará o quão claras suas visualizações ou histórias baseadas em dados repercutirão para seu público.
Considere quais informações você obterá de KPIs específicos dentro de suas campanhas ou atividades e como eles ressoarão com aqueles com os quais você estará compartilhando as informações. Se necessário, experimente diferentes formatos até encontrar os gráficos que se encaixam exatamente aos seus objetivos.
Os gráficos são uma parte essencial do trabalho com dados, pois são uma forma de condensar grandes quantidades de informações em um formato fácil de entender. As visualizações de dados podem trazer ideias para alguém que está olhando os dados pela primeira vez, bem como transmitir descobertas para outras pessoas que não verão os dados brutos. Existem inúmeros tipos de gráficos, cada um com diferentes casos de uso. Frequentemente, a parte mais difícil da criação de uma visualização de dados é descobrir qual tipo de gráfico é o melhor para a tarefa em questão.
Por isso, um software com um painel moderno, como o da Insight Sales, torna mais simples do que nunca mesclar e visualizar dados de uma forma tão inspiradora quanto acessível. Criar um painel do zero ainda requer uma certa quantidade de planejamento estratégico, pensamento de produto e um alto budget investido. Por esta razão, se você quiser adotar um dashboard de visualização de dados pronto para usar e com preço mais acessível, fale com a gente!