Muitos de nós criam gráficos da forma como escolhemos o sabonete na mercearia, sem pensar muito e com base no hábito. Na realidade, o produto final (um gráfico bonito e perspicaz) merece mais reflexão do que isso. Primeiro, é bom pensar no objectivo final na comunicação de dados. Você quer mostrar uma tendência ao longo do tempo, mostrar descobertas por categoria, ou talvez visualizar variáveis em seus dados como parte de um todo? DataHero é ótimo em sugerir o gráfico certo para seus dados, mas neste post você encontrará algum fundo sobre o porquê.

Esses dois gráficos diferentes podem parecer quase intercambiáveis, mas geralmente, gráficos de linha funcionam melhor para dados contínuos, enquanto gráficos de barra e gráficos de coluna funcionam melhor para dados categóricos. Lembre-se, há exceções para cada regra, mas estas são algumas regras gerais. Dados contínuos são quantitativos, não se pode contar o número de valores diferentes. Isto inclui dados como vendas, altura, lucro, etc. Também pode incluir tempo, embora o tempo possa ser tanto contínuo como dados categóricos. Os gráficos de barras e colunas são grandes representações de dados categóricos, nos quais você pode contar o número de diferentes categorias. Para este exemplo, o tempo é contínuo no gráfico de linha. No entanto, também pode ser categórico nos gráficos de barras com categorias de vinho.

Verá abaixo que o gráfico de linhas representa a tendência bastante bem, mas pode ser melhor para a venda total de vinhos (tabela, sobremesa e espumante).

Aqui está um gráfico de barras agrupado destes mesmos dados desagregados por categoria (tabela, sobremesa e espumante). Com gráficos agrupados pode ser difícil dizer a diferença entre totais em cada grupo, no entanto é ideal comparar entre cada elemento em categorias.

Gráficos de barras agrupados são ótimos para mostrar um total, no entanto pode ser difícil comparar os tamanhos de categorias individuais.

Um gráfico de barras percentual representa como cada categoria compõe uma parte do todo. Em outras palavras, ele esconde a quantidade e representa a diferença relativa entre as quantidades em cada grupo. Se houver uma sobreposição em categorias, é necessário usar um gráfico de barras agrupado, pois não poderia haver parte para a relação inteira.

Gráficos de barras cumulativos representam a quantidade de uma variável como uma soma de todas as freqüências até aquele ponto. Isto seria ideal se eu precisasse saber quanto vinho de sobremesa foi vendido de 1994 a 2012, por exemplo.

Um gráfico de barras logarítmico responde a dados enviesados, especialmente se um ou alguns pontos são enviesados maiores do que a maior parte dos dados. Ele mostra mudança percentual ou fatores multiplicativos.

>Encontrar mais estatísticas de vinho aqui. Todos estes gráficos usam os mesmos dados exactos mas mostram perspectivas muito diferentes, dependendo do que precisa de ser comunicado a partir dos dados. DataHero permite-lhe navegar facilmente entre todos estes gráficos com um simples clique no botão “Mais”, sem necessidade de funções ou fórmulas extra.

DataHero ajuda-o a desmascarar as respostas nos seus dados. Não há nada para baixar ou instalar. Basta criar uma conta e conectar-se aos serviços de dados que você usa todos os dias (como Salesforce, Stripe, MailChimp, e Google Drive). DataHero descodifica automaticamente os seus dados e mostra-lhe as respostas que precisa através de visualizações dinâmicas.