1. O documento discute cinco perigos comuns na visualização de dados: uso excessivo de cores, uso incorreto de gráficos de pizza, bagunça visual, design ruim e dados ruins. 2. É fornecido conselhos para evitar cada perigo, como usar cores cuidadosamente, limitar detalhes em gráficos de pizza, manter visualizações simples e identificar problemas nos dados. 3. Recursos adicionais são fornecidos para explorar melhores práticas de design e visualização de dados.

1. 5
perigos
em visualização
(e como evitá-los)
de dados

2. Usamos gráficos para nos ajudar
a compreender dados de negócios
há décadas. Mas mesmo quando os
dados eram diferentes, os gráficos
continuavam basicamente os mesmos.
Agora, tudo está mudando.

3. Os nossos gráficos tornaram-se interativos

4. Você pode trabalhar diretamente
com os dados que você vê.
Você pode interagir com os
elementos visuais para se aprofundar.
E você pode navegar por todas as
suas informações como nunca antes.

5. ...e isso leva a insights.
Você pode interagir na velocidade do seu
pensamento...

6. De repente, os dados complexos
se tornam mais claros.
Você pode ver casos isolados,
padrões, tendências
e correlações que não podem ser
vistos em simples linhas e colunas.

7. E, então, as imagens passam
a valer mais do que
mil palavras.

8. Mas, para desfrutar os benefícios da
visualização de dados, você deve evitar
os perigos. Então, vamos falar sobre
eles...

9. 1 Abuso de cores
2 Uso incorreto dos gráficos de pizza
3 Bagunça visual
4 Design ruim
5 Dados ruins
5 perigos em visualização de dados

10. Abuso de cores
Perigo

11. As cores têm sua função,
mas não as use em excesso
nas visualizações de dados.
A cor errada pode levar
a confusão ou, pior,
interpretação incorreta.

12. A análise sempre vem em primeiro
lugar. Portanto, a despeito do que
o seu departamento de branding
possa dizer, as cores da marca
nem sempre são a melhor escolha
para visualizações.
Considere os daltônicos, e use
as formas e cores que a maioria
das pessoas pode distinguir com
maior facilidade.
Não dependa exclusivamente das
cores para transmitir significados.
Sempre escolha
as suas cores
cuidadosamente
Dica

13. Uso incorreto
dos gráficos
de pizza
Perigo

14. Todos nós adoramos as
nossas pizzas. Mas nada
é mais desagradável que
uma fatia fina.
Se tentar espremer
informações de mais em
um gráfico de pizza, você
perderá a imagem geral.
Detalhes em excesso
deixam a sua audiência
insatisfeita e confusa.
Evite usar gráficos de pizza
lado a lado — é uma forma
estranha de comparar dados.

15. Use gráficos de pizza
para os dados certos
Dica
Os gráficos de pizza funcionam
melhor para conjuntos de dados
limitados, que permitem que você
diferencie cada fatia isoladamente.
Use gráficos de pizza para
comparar as partes de um todo.
Não os use para comparar
diferentes conjuntos de dados.
Organize as suas fatias da maior
à menor, para facilitar a comparação.

16. Bagunça visual
Perigo

17. Fazer descobertas em uma
visualização bagunçada é o mesmo
que achar uma agulha em um palheiro.

18. Informações de mais
acabam com o propósito
de clareza.
E elementos
desnecessários - ou
lixo gráfico - tumultuam
a visualização, obscurecem
o significado e levam
a conclusões imprecisas.

19. Limite o número de KPIs em
um painel para 9 ou menos.
Indicadores em excesso
distraem as pessoas.
Mantenha as visualizações
simples. Quanto menos houver
para interpretar, mas fácil será
compreender.
Se os seus elementos visuais
estiverem bagunçados, experimente
um formato diferente. O formato
mais limpo, em geral, é o melhor.
Mantenha as coisas
simples
Dica

20. Design ruim
Perigo

21. Design não é apenas
a aparência e a sensação.
Design é o funcionamento.
– Steve Jobs

22. Só porque uma
visualização é bonita,
isso não significa que
ela é eficiente.
Visualizações eficientes
incorporam as melhores
práticas de design para
melhorar a comunicação
de dados.

23. Não apenas crie elementos visuais
e painéis; faça o seu design.
Trabalhe com designers para
garantir que a visualização seja
tão eficiente quanto possível.
Colabore com
designers
profissionais
Dica

24. Dados ruins
Perigo

25. Grandes visualizações
começam com grandes
dados.
Se a sua visualização
revelar resultados
inesperados, você pode ter
sido vítima de dados ruins.
Não deixe que a sua
visualização se torne o bode
expiatório para dados ruins.

26. Use os seus gráficos para
identificar os problemas com
os seus dados.
Resolva os problemas antes de
apresentar os seus dados. Não
deixe que a sua visualização seja
culpada por causa de dados ruins.
Compreenda a diferença entre
uma descoberta inesperada e
um problema com dados.
Identifique e corrija
previamente os
problemas com dados
Dica

27. Agora você conhece os segredos
para criar visualizações eficientes.
Então, o que você está esperando?

28. Vá. Faça o design.
Descubra.

29. Infosthetics.com: Explore a relação entre design criativo e visualização
de informações.
Flowingdata.com: Descubra como designers, estatísticos e cientistas
da computação usam os dados para compreender melhor o mundo.
Visual.ly: Crie, compartilhe e explore grandes conteúdos visuais online.
Perceptualedge.com: Obtenha insights visuais de BI recentes a partir
do blog do especialista Stephen Few.
Visualização de dados: Use a demo do QlikView e vídeos para
escolher o melhor gráfico para qualquer tipo de dados.
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