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O que torna uma boa visualização de dados?

A visualiza√ß√£o de dados tornou-se mais complexa √† medida que o n√ļmero de pontos de dados inclu√≠dos no mix aumentou. No passado, as visualiza√ß√Ķes de dados apareciam como gr√°ficos prontos na solu√ß√£o escolhida. Mas as estruturas de visualiza√ß√£o introduziram novas op√ß√Ķes para ilustrar dados, especialmente em casos em que mais pontos de dados conectam clientes √† sua marca.

Então, o que envolve hoje fazer uma boa visualização de dados de marketing?

O que torna uma visualização boa?

Uma boa visualização deve estabelecer dois aspectos dos dados apresentados:

  • Mostre conex√Ķes dentro dos dados que s√£o muito complexas para serem explicadas com palavras.
  • Torne mais f√°cil para o p√ļblico compreender rapidamente as informa√ß√Ķes apresentadas e considerar os resultados desses dados.

A complexidade vem do n√ļmero de categorias de observa√ß√£o ‚Äď geralmente uma vari√°vel e seus dados ‚Äď juntamente com o tipo de dados (num√©rico ou categ√≥rico). Uma visualiza√ß√£o para exibir a distribui√ß√£o estat√≠stica de dados num√©ricos √© geralmente um histograma ou box plot se houver interesse em seus modos e valores discrepantes. Uma visualiza√ß√£o de dados categ√≥ricos deve exibir distribui√ß√£o e distor√ß√£o de frequ√™ncia. Tudo isso √© t√≠pico para dados de visualiza√ß√£o onde as observa√ß√Ķes s√£o para uma vari√°vel ‚Äď por exemplo, o tamanho da tela de um laptop seria uma vari√°vel com observa√ß√Ķes contendo n√ļmeros listados para um conjunto de modelos.

Duas ou mais vari√°veis ‚Äč‚Äčcriam um pouco mais de complexidade. As melhores visualiza√ß√Ķes dependem se a compara√ß√£o √© num√©rica com num√©rica (por exemplo, gr√°fico de dispers√£o), num√©rica com categ√≥rica (por exemplo, m√ļltiplos histogramas) ou categ√≥rica com categ√≥rica (por exemplo, gr√°fico de barras lado a lado).

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Para ajudar os gestores a obter uma vis√£o clara dos dados, uma visualiza√ß√£o deve reduzir a complexidade inerente √†s vari√°veis ‚Äč‚Äče √†s escolhas de dados. O gr√°fico deve transmitir uma hierarquia de como os dados se relacionam com as preocupa√ß√Ķes do seu neg√≥cio, revelando significados subjacentes que falam ao p√ļblico-alvo. Portanto, se voc√™ estiver apresentando dados a um gerente de marketing interessado em engajamento online, voc√™ usar√° uma m√©trica que seja instantaneamente reconhec√≠vel por ele. Voc√™ deve sempre deixar claro quem √© o p√ļblico de qualquer visualiza√ß√£o e o que ela deve explicar.

A interatividade introduz ainda outra camada de complexidade. Voc√™ pode ter interatividade ao longo do tempo, para dar a taxa em que uma m√©trica ou resultado est√° ocorrendo, ou em uma compara√ß√£o lado a lado. O desafio reside em decidir qual m√©todo melhor conta a hist√≥ria. Os dados de pesquisa geralmente ficam ocultos em uma tabela, portanto, a sele√ß√£o de intera√ß√Ķes para compara√ß√£o deve ser intuitiva, especialmente se a visualiza√ß√£o for desenvolvida a partir de uma estrutura de programa√ß√£o.

Algumas regras b√°sicas para criar visualiza√ß√Ķes poderosas

No geral, independentemente das vari√°veis ‚Äč‚Äče observa√ß√Ķes dispon√≠veis, algumas regras pr√°ticas tornar√£o suas visualiza√ß√Ķes meios poderosos para ilustrar o conceito por tr√°s de seus dados.

  • Considere como as figuras e o fundo contrastam. A regra padr√£o √© ter um gradiente em tons semelhantes para observa√ß√£o on-line, mas voc√™ pode querer ter uma vers√£o com padr√Ķes diferentes se souber que o p√ļblico provavelmente imprimir√° o gr√°fico.
  • Identifique os limites aceitos para cada vari√°vel. Isso fornece uma refer√™ncia em rela√ß√£o ao desempenho passado e pode fornecer orienta√ß√£o sobre como evitar a exibi√ß√£o de diferen√ßas enganosas entre categorias. Portanto, para um gr√°fico de linhas que mostre o desempenho de um an√ļncio digital ao longo do tempo, voc√™ pode querer mostrar o desempenho das campanhas anteriores para ajudar a equipe a decidir se vale a pena repetir a campanha ou se os resultados podem ser acumulados.
  • Rotule os gr√°ficos de barras com n√ļmeros, mas n√£o a ponto de os detalhes se tornarem esmagadores. N√ļmeros longos geralmente s√£o dif√≠ceis de visualizar. Use uma abrevia√ß√£o reconhec√≠vel pela equipe quando a precis√£o ao en√©simo grau n√£o for importante. Por exemplo, o valor ‚Äú10.523‚ÄĚ pode ser mostrado como ‚Äú10K‚ÄĚ em um gr√°fico de barras.
  • Sempre que poss√≠vel, classifique os dados por valor para enfatizar a escala, mas tome cuidado para n√£o distorcer a diferen√ßa entre as categorias.
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Dados discrepantes e como lidar com eles

Algumas fontes de dados criam uma complexidade √ļnica. Voc√™ ter√° que revisar como esses dados s√£o usados ‚Äč‚Äčpara garantir que sua escolha de visualiza√ß√£o fa√ßa sentido para o p√ļblico-alvo.

Os resultados da pesquisa, por exemplo, geralmente precisam ser pontuados ‚Äď codificando uma resposta em uma categoria que possa ser reconhecida por an√°lise de regress√£o ou t√©cnicas de aprendizado de m√°quina. Portanto, voc√™ precisa compreender a pesquisa e os dados para decidir como explicar categorias e diferen√ßas por meio de gr√°ficos e tabelas.

A escolha dos padr√Ķes visuais √© outro ponto onde a compreens√£o dos dados utilizados influencia as escolhas de visualiza√ß√£o. Os mapas Clorapeth representam regi√Ķes com diferentes cores ou padr√Ķes. Eles s√£o perfeitos para regi√Ķes ou agrupamentos, mas dificultam a visualiza√ß√£o de regi√Ķes pequenas em folhetos ou telas pequenas. Os mapas de calor podem mostrar mudan√ßas de gradiente, mas podem ser uma escolha ruim quando √© necess√°rio conhecer as diferen√ßas num√©ricas distintas entre os pontos de dados.

No final das contas, uma visualiza√ß√£o deve unir o p√ļblico-alvo em torno do problema que os dados descrevem. Com o problema bem descrito, seus gestores podem ser os her√≥is e hero√≠nas que resolvem esses desafios.