Como escolher o gráfico para os seus dados?

Neste post, vamos falar um pouco sobre cada tipo de gráfico para os seus dados. A escolha de qual gráfico usar, não é uma regra exata, e precisa ser avaliada em cada caso. Mas sabendo os pontos fortes e fracos de cada formato, ajuda bastante nessa decisão!

Tipos de gráficos

1. Colunas ou Barras

  • Fácil de entender
  • Finalidade: comparação
  • Barra horizontal: quando a comparação for entre muitos itens.
  • Indicação de uso: Dados em poucos períodos e poucas categorias ou comparação entre poucos itens (frequência relativa, contagem, percentuais.)
  • Ponto de atenção: em alguns casos, o gráfico de barras horizontais pode ser mais fácil de ler do que a versão de barras verticais (colunas)

2.Linhas

  • Fácil de entender
  • Finalidade: comparação (muitos consideram melhor que o gráfico de colunas para enfatizar as mudanças dos dados ao longo do tempo)
  • Indicação de uso: Dados em muitos períodos e não cíclicos ou em poucos períodos e muitas categorias (sessões, vendas, receita, custo)
  • Ponto de atenção: excesso de linhas pode dificultar a leitura dos rótulo de dados, e muitas linhas em sobreposição podem dificultar a leitura

3. Pizza

  • Fácil de entender
  • Finalidade: composição de um todo (share)
  • Indicação de uso: composição estática, que mostre uma porção simples do total (Visitantes novos e retornantes)
  • Ponto de atenção:
  • É um dos gráficos mais controversos que temos, muitos profissionais defendem que nunca devemos usar!
  • Não é adequado para comparar dados, porque a nossa percepção de área não é muito precisa.
  • Não usar se a soma dos elementos não for 100%
  • Se a variação entre as partes for muito pequena também caímos no mesmo problema da comparação.
  • Não usar se formos ter mais do que 6 fatias (mesmo problema da comparação), nem efeito tridimensional (efeito visual).

4. Dispersão

  • Entendimento médio
  • Finalidade: distribuição ou relação
  • Indicação de uso: Distribuição de duas variáveis ou Interdependência entre duas variáveis (investimento em mídia e vendas)
  • Ponto de atenção: O gráfico de dispersão serve para observar o que acontece com uma variável quando outra variável se altera, podendo identificar uma possível relação de causa e efeito entre elas. No entanto, a correlação nem sempre indica relação direta de causalidade.

5. Área

  • Entendimento médio
  • Finalidade: composição
  • Indicação de uso: Composição variável ao longo do tempo, com muitos períodos ou tipos (visitas, vendas, receita.).
  • Ponto de atenção: áreas empilhadas podem distorcer a visão de cada série, que se apoia na base variável da série que está embaixo, o que atrapalha para identificar padrões nas séries individuais.

6. Mapa de Árvore

  • Entendimento difícil
  • Finalidade: composição
  • Indicação de uso: reconhecimento de padrões de navegação e conversão

O gráfico treemap é a representação visual de uma árvore de dados. Assim como em uma árvore, há um único tronco, que se desdobra em vários galhos, e cada galho pode ter zero ou mais folhas. No gráfico, o tronco, galhos e folhas são diferentes níveis de informação, representados por retângulos, cujo tamanho e cor significam os valores atribuídos a cada elemento.

Cada retângulo tem uma área e uma cor correlacionada com a estrutura da árvore, o que facilita a identificação de padrões que seriam difíceis de detectar em uma visualização simples de árvore de dados, como o exemplo acima

Depois de entender os pontos fortes e fracos dos gráficos mais comuns que temos, precisamos pensar no que vamos trazer no nosso dashboard e fazer os seguintes questionamentos:

  • Quais são os gráficos mais adequados para cada conjunto de dados?

  • Qual é o padrão visual que o dashboard deve seguir?

  • Como os aspectos visuais podem facilitar a interpretação dos dados?

Alguns lembretes importantes:

**É mais fácil entender comprimento do que área. **

A percepção de áreas e comprimentos também é importante se estamos analisando um gráfico de tamanho pequeno ou grande. Um gráfico de colunas de tamanho pequeno mostra melhor as diferenças entre cada elemento do que um gráfico de pizza. Se aumentarmos o tamanho do gráfico de colunas, as diferenças ficam ainda mais claras. Por outro lado, aumentar o tamanho de um gráfico de pizza não facilita a leitura nem traz mais informações.

Gráficos 3D podem distorcer os dados.

É comum as pessoas pensarem que os gráficos 3D são um recurso moderno que deve ser usado sempre que possível. Contudo, se refletirmos sobre a interpretação dos dados, esse posicionamento é inadequado. A versão tridimensional dos gráficos normalmente distorce a noção das áreas e comprimentos.

Conclusão

Apesar da utilização de gráficos assustar muitas pessoas, essa é uma forma de visualizar os seus dados de maneira mais fácil, e tirar ótimos insights dessa leitura. Es colha o que mais faz sentido no seu caso, e estude sobre. Praticando essa utlização você vai ficar fera em utilização de dados nos seus relatórios.

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