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Visualização de dados - práticas recomendadas e fundamentos



“A desordem e a confusão não são atributos dos dados - são deficiências de design.” - Edward Tufte

O que é visualização de dados?

Michael amigável define visualização de dados 'como informação que foi abstraída de alguma forma esquemática, incluindo atributos ou variáveis ​​para as unidades de informação.' Em outras palavras, é uma forma coerente de comunicar visualmente o conteúdo quantitativo. Dependendo de seus atributos, os dados podem ser representados de muitas maneiras diferentes, como um gráfico de linha, gráfico de barras, gráfico de pizza, gráfico de dispersão ou mapa.



É importante para designers gráficos aderir às melhores práticas de visualização de dados e determinar a melhor maneira de apresentar um conjunto de dados visualmente. As visualizações de dados devem ser úteis, visualmente atraentes e nunca enganando . Especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes, o desenvolvimento de um formato coeso é vital para a criação de visualizações que são úteis e visualmente atraentes.



Exibir dados visualmente torna mais fácil entender neste exemplo de prática recomendada de visualização de dados

Wall Street Journal visualização de dados de números de desemprego nos EUA. (de WSJ )



Por que usar a visualização de dados

De acordo com IBM , 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. o O cientista pesquisador Andrew McAfee e o professor Erik Brynjolfsson do MIT apontam que “mais dados cruzam a Internet a cada segundo do que eram armazenados em toda a Internet há apenas 20 anos”.

À medida que o mundo se torna cada vez mais conectado com um número cada vez maior de dispositivos eletrônicos, o volume de dados continuará a crescer exponencialmente. IDC prevê que haverá 163 zetabytes (163 trilhões de gigabytes) de dados até 2025.



Todos esses dados são difíceis para o cérebro humano compreender - na verdade, é difícil para o cérebro humano compreender números maiores que cinco sem traçar algum tipo de analogia ou abstração. Designers de visualização de dados pode desempenhar um papel vital na criação dessas abstrações.

Afinal, big data é inútil se não puder ser compreendido e consumido de uma forma útil. É por isso que a visualização de dados desempenha um papel importante em tudo, desde economia até ciência e tecnologia, saúde e serviços humanos. Ao transformar números complexos e outras informações em gráficos, o conteúdo se torna mais fácil de entender e usar.



Os gráficos visuais são particularmente úteis no design do painel

Quando usar

Uma vez que grandes números são tão difíceis de compreender de qualquer forma significativa, e muitos dos conjuntos de dados mais úteis contêm grandes quantidades de dados valiosos, a visualização de dados se tornou um recurso vital para os tomadores de decisão. Para tirar vantagem de todos esses dados, muitas empresas veem o valor das visualizações de dados na compreensão clara e eficiente de informações importantes, permitindo que os tomadores de decisão entendam conceitos difíceis, identifiquem novos padrões e obtenham insights baseados em dados para melhorar decisões.



Vale a pena gastar recursos em soluções de design de visualização de dados . Compreender grandes conjuntos de dados é necessário para tomar uma decisão informada - seja em negócios, tecnologia, ciência ou outro campo. As visualizações claras tornam os dados complexos mais fáceis de entender e, portanto, mais fáceis de executar.

Práticas recomendadas de visualização de dados de aplicativos de consumidor



Princípios

Defina um objetivo claro

A visualização de dados deve responder a questões estratégicas vitais, fornecer valor real e ajudar a resolver problemas reais. Ele pode ser usado para rastrear o desempenho, monitorar o comportamento do cliente e medir a eficácia dos processos, por exemplo. Dedicar um tempo no início de um projeto de visualização de dados para definir claramente o propósito e as prioridades tornará o resultado final mais útil e evitará a perda de tempo na criação de recursos visuais desnecessários.

Conheça o público

A visualização de dados é inútil se não for projetada para se comunicar claramente com o público-alvo. Deve ser compatível com a experiência do público e permitir que os visualizadores visualizem e processem dados de forma fácil e rápida. Leve em consideração o quão familiarizado o público está com os princípios básicos apresentados pelos dados, bem como se eles têm experiência em campos STEM, onde tabelas e gráficos são mais propensos a serem visualizados regularmente.



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Use recursos visuais para mostrar os dados corretamente

Existem tantos tipos diferentes de gráficos. Decidir que tipo é melhor para visualizar os dados apresentados é uma arte em si. O gráfico certo não apenas tornará os dados mais fáceis de entender, mas também os apresentará da forma mais precisa. Para fazer a escolha certa, considere que tipo de dados você precisa transmitir e para quem eles estão sendo transmitidos.

Aqui estão os tipos mais populares de gráficos para visualização de dados:

Gráficos de linha: Os gráficos de linha devem ser usados ​​para comparar valores ao longo do tempo e são excelentes para exibir alterações grandes e pequenas. Eles também podem ser usados ​​para comparar alterações em mais de um grupo de dados.

Os gráficos de linha são um exemplo de boas técnicas de visualização de dados

(Fonte: UNEP )

Gráficos de barra: Os gráficos de barras devem ser usados ​​para comparar dados quantitativos de várias categorias. Eles também podem ser usados ​​para rastrear mudanças ao longo do tempo, mas são mais bem usados ​​apenas quando essas mudanças são significativas.

Os gráficos de barras são uma boa maneira de apresentar certos dados visualmente

(Fonte: Nosso mundo em dados )


Gráficos de dispersão: Gráficos de dispersão devem ser usados ​​para exibir valores para duas variáveis ​​para um conjunto de dados. Eles são excelentes para explorar as relações entre os dois conjuntos.

Práticas recomendadas de visualização de dados de gráfico de dispersão

(Fonte: Nosso mundo em dados )


Gráfico de setores: Os gráficos de pizza devem ser usados ​​para mostrar partes de um todo. Eles não podem exibir coisas como mudanças ao longo do tempo.

Os gráficos de pizza são ótimos para o design de visualização de dados.

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Mantenha-o organizado e coerente

A coerência é especialmente importante ao compilar um conjunto de big data em uma visualização. Um design coerente irá efetivamente desaparecer em segundo plano, permitindo aos usuários processar facilmente as informações. As melhores visualizações ajudam os espectadores a chegar a conclusões sobre os dados apresentados sem estar 'na cara' ou de outra forma chamar a atenção para eles. Eles simplesmente mostram os dados da melhor maneira possível.

A criação de uma hierarquia de dados mostra os vários pontos de dados de forma relevante para os tomadores de decisão. Você pode classificar do mais alto para o mais baixo para enfatizar os maiores valores ou exibir uma categoria que seja mais importante para os usuários de forma proeminente.

Até mesmo a ordem em que os dados são exibidos, as cores usadas (como cores mais brilhantes para os pontos mais importantes ou cinza para dados de linha de base) e o tamanho de vários elementos de um gráfico (como expandir certas fatias de um gráfico de pizza além do borda regular do gráfico) pode ajudar os usuários a interpretar os dados com mais facilidade. Cuidado para não criar preconceitos onde não deveria haver nenhum ao usar essas técnicas.

Práticas recomendadas de visualização interativa de dados

As visualizações de dados interativas também são uma maneira excelente de ajudar as pessoas a interpretar os dados.

Torne a visualização de dados inclusiva

Cor é amplamente utilizado como forma de representar e diferenciar informações. De acordo com um estudo recente conduzido por Força de vendas , também é um fator chave nas decisões do usuário.

Eles analisaram como as pessoas respondiam a diferentes combinações de cores usadas em gráficos, presumindo que teriam preferências mais fortes por paletas com variações de cores sutis, uma vez que seriam mais atraentes esteticamente.

No entanto, eles descobriram que, embora atraentes, as paletas sutis tornavam os gráficos mais difíceis de analisar e obter insights. Isso vai contra o propósito de criar uma visualização para exibir dados.

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Se gráficos com cores semelhantes - e menos contraste - são difíceis de ler para a pessoa média, eles são ainda mais difíceis para as pessoas que não têm uma visão perfeita - e eles representam uma parte significativa da população. De acordo com a OMS, cerca de 253 milhões de pessoas vivem com deficiência visual .

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Felizmente, existem ferramentas disponíveis para verificar como uma imagem será visualizada por pessoas com essas deficiências, como o prova de daltonismo no Photoshop e Ilustrador . Outras coisas como usar tamanhos de fonte suficientemente grandes e contraste adequado entre o tipo e o fundo também são úteis.

Se as ferramentas de simulação revelam problemas com a paleta de cores, existem técnicas que podem melhorar a legibilidade do gráfico:

  • Use cores com alto contraste.
  • Complemente o uso de cores com padrão ou textura para transmitir diferentes tipos de informação.
  • Use texto ou ícones para rotular os elementos.

Um ótimo exemplo de boas combinações de cores na visualização de dados

Mesmo quando uma visualização de dados usa um modelo em escala, é possível usar contraste de cor suficiente entre cada etapa. A versão interativa deste gráfico inclui rótulos quando os usuários passam o mouse sobre cada país. (Fonte: Nosso mundo em dados )

A escolha da fonte pode afetar a legibilidade do texto, melhorando ou prejudicando o significado pretendido. Por causa disso, é melhor evitar fontes de exibição e usar fontes serif ou sans serif mais básicas.

Certifique-se de que a visualização de dados tenha um tamanho de fonte legível para seu meio. Revista Smashing sugere que “16 pixels geralmente deve ser o tamanho mínimo para a cópia do corpo no design moderno da web”.

Não distorça os dados

Uma ótima visualização de dados deve contar a história com clareza, evitando distorções. Evite o uso de representações visuais que não representam com precisão o conjunto de dados, como gráficos de pizza em 3D.

Design de visualização de dados ruim

Os gráficos de pizza 3D como este tornam difícil visualizar as proporções de cada fatia. (de PSDgraphics )

As visualizações de dados podem levar os visualizadores a certas conclusões sem distorcer os próprios dados. Isso pode ser particularmente útil para projetar coisas como infográficos para consumo público, geralmente criados para apoiar uma conclusão específica, em vez de apenas transmitir dados de maneira geral. Coisas como escolhas de cores e chamar pontos de dados específicos podem ser usadas para esse fim sem a criação de gráficos enganosos (o que poderia colocar em questão a credibilidade de um designer).

Exemplos de visualizações de dados ruins

Um exemplo de design de visualização de dados ruim

Não iniciar o eixo Y em zero pode fazer com que os dados pareçam ter ganhos maiores do que os realmente presentes. Isso torna a visualização enganosa e não esclarece os dados apresentados.


Um exemplo de visualização de dados enganoso

Outro exemplo de gráfico que não inicia o eixo Y em zero, distorcendo a maneira como os resultados são mostrados.


Um exemplo de uma combinação ruim de cor e escala em uma visualização de dados ruim

Este gráfico de barras de uma grande marca é enganoso em escala porque não há eixo Y. Mesmo que haja apenas uma ligeira diferença de menos de 1%, a barra azul descomunal é ampliada desproporcionalmente.


Um exemplo de visualização de dados enganoso de um aumento de 70% na vida útil da bateria

Quando a Apple tentou ilustrar que a bateria do novo iPad tinha 70% mais duração, eles aumentaram a altura em 70%, mas também a escala geral, fazendo com que a bateria parecesse significativamente maior do que a bateria do iPad anterior. (através da Gizmodo )


Exemplos de boas visualizações de dados

Boas combinações de cores incluem contraste de cor suficiente nesta visualização de dados

Um gráfico de barras como este é uma maneira fantástica de exibir as diferenças entre os conjuntos de dados, embora o contraste de cores elevado tornaria essa imagem mais acessível para usuários com deficiência visual. (de FiftyThirtyTwenty )


Apresentar dados visualmente pode tornar os painéis mais fáceis de entender

Este painel de vendas usa alguns formatos de visualização diferentes para apresentar dados relevantes em formatos fáceis de entender que fazem sentido com apenas um olhar. Os dados também estão bem identificados, o que esclarece ainda mais as coisas. (de Bom Fikri )


Um exemplo de painel de boa visualização de dados

Combinar design limpo e organizado com visualização de dados fácil de interpretar com gráficos simples contribui para uma excelente experiência do usuário. (de Miklos Philips )


O Google Audience Insights é um bom exemplo de práticas recomendadas de visualização de dados interativos

O Audience Insights do Google faz um bom trabalho com seu pacote de análise de dados interativos, facilitando a compreensão dos dados.

Conclusão

Uma boa visualização de dados deve comunicar um conjunto de dados de maneira clara e eficaz por meio de gráficos. As melhores visualizações facilitam a compreensão dos dados à primeira vista. Eles pegam informações complexas e as decompõem de uma forma que torna simples para o público-alvo entender e na qual basear suas decisões.

Como Edward R. Tufte apontou, “o teste essencial do design é o quão bem ele auxilia na compreensão do conteúdo, não o quão elegante ele é”. As visualizações de dados, especialmente, devem aderir a essa ideia. O objetivo é aprimorar os dados por meio do design, não chamar a atenção para o design em si.

Manter essas práticas recomendadas de visualização de dados em mente simplifica o processo de criação de infográficos que sejam genuinamente úteis para seu público.

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Leitura adicional:

  • Inspire-se com essas visualizações de dados
  • Atualize seu Analytics com essas inspirações de design de painel
  • Design do painel - Considerações e práticas recomendadas
  • Design de apresentação e a arte de contar histórias visuais
  • A importância do design centrado no ser humano no design de produtos
  • Os melhores portfólios de UX Designer - Estudos de caso e exemplos inspiradores

Compreender o básico

O que é visualização de dados e por que é importante?

A visualização de dados é um tipo de comunicação visual que fornece uma maneira coerente de apresentar conteúdo quantitativo, incluindo grandes conjuntos de dados. Isso torna os dados complexos mais acessíveis e fáceis de entender e usar.

O que significa o contraste das cores?

As cores contrastantes têm uma diferença significativa na luminância ou matiz que as torna distinguíveis umas das outras. Por exemplo, branco e preto estão em extremidades opostas do espectro de luminância e, portanto, apresentam alto contraste. Azul e laranja estão em lados opostos da roda de cores e também têm alto contraste.

Por que o contraste de cores é importante na web?

O contraste de cores suficiente na web torna mais fácil para os usuários distinguirem entre objetos ou elementos de design, melhorando a experiência do usuário. O contraste de cor adequado também é fundamental para a criação de sites acessíveis a usuários com deficiência visual.

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