Logo Logo
  • Inicio
  • Serviços
  • Casos de Estudo
  • BLOG

Informações de Contato

  • Email: projetos@cienciaedados.com.br
  • Somente Mensagens Whatsapp +55 (49)98436-8625
  • Atendimento Seg a Sex: 9h as 17h

links Adicionais

  • Big data
  • Ciencia de Dados
  • Inteligência Atrificial
  • Machine Learning
  • Politica de Privacidade

Redes Sociais

Seus Gráficos Transmitem Informação?

  • Home
  • Blog Details
janeiro 22 2025
  • Bussines Inteligence

Como Criar Gráficos Eficientes que Realmente Transmitem Informações

Com a ascensão de ferramentas low-code, como Power BI e Tableau, criar gráficos se tornou uma tarefa acessível até mesmo para quem não é especialista em visualização de dados. No entanto, essa acessibilidade tem levado a um problema cada vez mais comum: a criação de gráficos mal projetados que confundem em vez de informar. Em minha experiência como cientista de dados, percebo que a ciência por trás dos gráficos muitas vezes é negligenciada. Neste artigo, compartilho práticas para garantir que os gráficos sejam não apenas esteticamente agradáveis, mas também precisos e eficazes na comunicação de informações.


Os Erros Mais Comuns na Criação de Gráficos

  • Não verificar os dados: Muitos erros nos gráficos surgem por falta de verificação dos dados. Dados incorretos levam a gráficos que comunicam informações equivocadas. Antes de criar qualquer visualização, sempre verifique a integridade e a consistência dos dados.
  • Ignorar o público-alvo: Um gráfico eficiente considera quem o irá consumir. Evite jargões técnicos para audiências gerais e adapte a complexidade do design ao nível de conhecimento do público.
  • Excesso de informação: Gráficos sobrecarregados confundem em vez de esclarecer. Foque nos pontos principais e, se necessário, divida os dados em múltiplos gráficos.
  • Falta de legenda ou títulos claros: Um gráfico deve ser autoexplicativo. Títulos, legendas e rótulos nos eixos são fundamentais para que os dados sejam compreendidos.
  • Uso inadequado de escalas: Manipular escalas é um erro grave que distorce a percepção do leitor. Escalas truncadas ou inconsistentes podem levar a interpretações erradas dos dados.
  • Escolha inadequada do tipo de gráfico: Cada tipo de gráfico tem uma função específica. Por exemplo:
    • Gráficos de barras: ideais para comparar categorias.
    • Gráficos de linhas: excelentes para mostrar tendências ao longo do tempo.
    • Gráficos de pizza: só devem ser usados para destacar proporções simples.

Práticas para Criar Gráficos Eficientes

  • Simplifique:
    • Mantenha o design limpo.
    • Elimine elementos desnecessários, como sombreamentos e gradientes excessivos.
  • Use cores de forma estratégica:
    • Escolha paletas acessíveis para todos, incluindo pessoas com daltonismo.
    • Evite o uso excessivo de núcleos ou cores muito similares que possam confundir.

Leia também o Artigo Relacionado Sobre Gráficos que Transmitem Informação

  • Verifique os detalhes:
    • Inclua uma legenda clara e concisa.
    • Certifique-se de que os títulos e eixos explicam os dados apresentados.
  • Teste antes de publicar:
    • Mostre o gráfico para colegas ou público-alvo e pergunte se ele é compreensível.
    • Revise as escalas para garantir que não há distorções.
  • Considere o contexto:
    • Pergunte-se: este gráfico está contando a história que os dados indicam?
    • Evite simplificações que distorçam a realidade ou que omitam informações importantes.

O Impacto das Ferramentas Low-Code

Ferramentas como Power BI e Tableau democratizaram o acesso à visualização de dados. Isso é algo positivo, pois permite que mais pessoas explorem insights a partir de dados. No entanto, o lado negativo é que muitos usuários criam gráficos sem entender os fundamentos de design e interpretação de dados. O resultado? Visualizações bonitas, mas que falham em comunicar de forma clara.

Se você utiliza essas ferramentas, faça questão de ir além da interface intuitiva. Busque aprender conceitos como:

  • Percepção visual e como os humanos processam informações visuais.
  • Melhores práticas para escolha de tipos de gráficos e cores.
  • Como evitar vieses ao apresentar dados.

Conclusão

Criar gráficos eficientes é uma arte e uma ciência. Mais do que dominar ferramentas, é essencial compreender os dados e a mensagem que você deseja transmitir. Um gráfico não é apenas uma decoração; é uma ferramenta poderosa para tomada de decisões. Evitar erros comuns e adotar boas práticas garante que suas visualizações não apenas impressionem, mas também informem com clareza e impacto.

  • About
  • Latest Posts
Responsável pelo site
Responsável pelo site
Josemar Prates da Cruz at Ciencia e Dados
Cientista de Dados - Análise e decisões informadas
Python | Machine Learning | PySpark | Data Bricks | Servidores Linux | SQL | Ling. R | PHP
Responsável pelo site
Latest posts by Responsável pelo site (see all)
  • Data-Centric AI: O Futuro da Ciência de Dados está nos Dados - 20 de maio de 2025
  • Governança de Dados: Importância e seus Benefícios - 18 de março de 2025
  • Containers Docker em Ciência de Dados - 11 de março de 2025
Visualizações: 117

Related posts:

  1. O Segredo dos Gráficos que Realmente Transmitem Informação
  2. Como Usar Machine Learning para Prever Tendências de Mercado na Sua Pequena Empresa
  3. Maximizando o Desempenho da Sua Empresa com KPIs e Dashboards
  4. Cientista de Dados: Quais são Suas Atribuições e Deveres?
Previous Post Next Post
analise de dadosbussines inteligenceciencia de dadosgraficospower bitableau

Leave a Comment Cancel reply

Categories

  • Algoritimos de ML
  • Análise de Dados
  • Big data
  • Bussines Inteligence
  • Casos de Estudo
  • Ciencia de Dados
  • Cientista de Dados
  • Inteligência Atrificial
  • Machine Learning
  • Nossos Serviços
  • Redução de Custos

Tags

algoritimo algoritimo de machine learning analise de dados analise preditiva aprendizado de maquina aws bussines inteligence caso de estudo ciencia de dados cientista de dados cluster crediário dados estatisticos datascience decisoes decisoes informadas decisões informadas deep learning e-commerce estudo de caso facebook ads gradient boosting graficos industria insights insights estratégicos inteligencia artificial lgpd LGPDR LLM machine learning mais lucro marketing digital ml modelagem estatistica modelagem preditiva pequenas empresas planejamento de marketing power bi prever resultados previsão previsão de vendas reducao de custos rnn storytelling
Logo

Todo o conteúdo desse site é de inteira responsabilidade da Ciencia e Dados

Menu Rápido

  • Blog
  • Inicio
  • Politica de Privacidade
  • Contato

Serviços

  • CONHEÇA

Informações de Contato

Atendimentos somente via Whatsapp De Segunda Sexta das 09h as 17h

  • Email: projetos@cienciaedados.com.br
  • whatsapp +55 49 98436-8625

Todos os Direitos Reservados. Propriedade e Desenvolvimento - cienciaedados.com.br

  • INICIO
  • CONTATO
  • CASOS DE ESTUDO
  • BLOG
English Spanish
Portuguese