Comece pelos gráficos – Gráficos são o pilar de qualquer trabalho
A saber, a maioria dos autores que escrevem sobre trabalhos científicos, acadêmicos e profissionais concordam que para fazer um bom trabalho, acima de tudo, recomenda-se que se comece pelos gráficos ou seja, é preciso entender de Data Visualization (Visualização de dados). Mais especificamente, os gráficos são o pilar central de qualquer trabalho escrito ou apresentação. Principalmente, é em torno dos gráficos que a história será contada. Então, fazer gráficos que representem as ideias que o trabalho demonstra, deve ser a prioridade. E é aí começam os problemas, pois muitos desavisados, deixam os gráficos por último.
Problema
Por falar em gráficos, nesse sentido, provavelmente tu já ouviste aquela frase: um gráfico vale mais que mil palavras, né? Em síntese, por isso tu sempre tentas fazer um gráfico para tentar reduzir o caminho entre apresentador e plateia. Bom, por analogia, eu diria que nem sempre essa é a melhor abordagem (segundo problema), em outras palavras, um gráfico só vale por mil palavras se ele atende a alguns requisitos. Posso citar, como por exemplo: o gráfico tem de estar alinhado com a ideia que se quer transmitir; a ideia transmitida tem de se adequar ao público que verá o gráfico e, finalmente, o gráfico precisa ser muito bem estruturado. Estruturado significa: por consequência, tipo de gráfico, cores, tipografia, tamanho etc.
Várias coisas podem matar um gráfico e impedir que a ideia seja entendida (terceiro problema), por exemplo, excesso de texto, cor da fonte que não combina com as cores dos elementos gráficos, tamanho da fonte que não se ajusta ao tanho dos elementos gráficos, relação entre entre eixos, título, legenda. Tudo isso tem de estar vinculado a mensagem ou história que o gráfico quer contar.
Assim, todos esses problemas devem ser levados em conta quando um gráfico é idealizado.
Solução
Então, que tal deixar essas preocupações de lado e deixar que alguém que fez gráficos a vida toda no mestrado, doutorado e PhD e participou de várias bancas de avaliação faça os gráficos?
Tenho duas propostas de valor: primeira, gráficos que realmente representam teus dados, ou seja, transformar teus dados em gráficos belíssimos de acordo com as especificações que gráficos de trabalhos acadêmicos devem ter e a segunda é ensino a fazer gráficos através da linguagem Python.
Gráficos completamente personalizados
Todos os elementos do seu gráfico podem ser customizados de acordo com a sua vontade: eixos, legendas, cores, marcadores, tamanho de fonte e do gráfico, rótulos etc. Sua criatividade é o limite, deixe os seus gráficos falarem por você. Dê vida as tuas ideias, transformormando a maneira como você faz tuas apresentações.
Formatos de saída
Os gráficos podem ser gerados em diversos formatos (PNG, SVG, JPEG etc) e resoluções para atender as suas necessidades. Incorpore os gráficos em apresentações do PowerPoint, em documentos e relatórios, trabalhos, dissertações e teses.
Personalização
Impressione na apresentação com um estilo próprio, todo seu. Personalize todos os elementos gráficos e crie sua identidade visual. Todos os teus gráficos terão uma paleta de cores selecionada por você.
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Gráficos turbinados
Gráfico de linhas
O que é um gráfico de linhas?
Quando queremos visualizar dados ao longo de uma linha contínua, por exemplo, tempo, distância ou mesmo uma ordenação, o gráfico de linhas é excelente. Os dados são ligados por uma linha que mostra a evolução da variável. Provavelmente é um dos gráficos de maior aplicação na Visualização de Dados (Data visualization Python).
Gráfico de barras
Um gráfico de barras possui barras verticais ou horizontais onde cada barra, normalmente, representa uma variável categórica, como por exemplo, computador(notebook e desktop), estudante(sim e não), X(A, B ou C). É usado, por exemplo, para comparar a frequência de uma categoria usando o tamanho da barra.
Histogramas
Em Data visualization Python tem seu emprego muito amplo em mostrar como uma amostra ou população está distribuída. Através de seu formato pode-se visualizar como a distribuição dos dados está em torno de um valor central. Também pode-se entendê-lo como um gráfico de barras que ilustra uma distribuição de frequências.
Scatter plot
É um conjunto de dados ou pontos que representam duas variáveis ou mais. É um gráfico muito versátil e popular, frequentemente, tem aplicação para observar-se a relação entre as variáveis que ele ilustra. Tem como função mostrar a correlação entre variáveis, por isso, é um dos gráficos mais usados no início de um estudo. Também é podemos adotá-lo para identificar agrupamentos (clusters) ou amostras anômalas (outliers), por esses motivos é um gráfico que tem grande aplicação na Visualização de Dados (Data visualization Python). Saiba mais…
Gráfico de Pizza, Torta ou Donut
Podemos empregá-lo para visualizar a relação entre elementos, de forma percentual. Assim, é um gráfico circular, dividido em fatias que representam partes percentuais de um todo. Sua aplicação tem melhor efeito com poucas variáveis, assim, fica mais evidente a relação proporcional entre elas. Saiba mais…
Gráficos agrupados
Existem ocasiões em que é interessante colocar gráficos lado a lado ou justapostos para que se possa fazer comparações mais visuais. Podemos fazer com que os gráficos dividam o mesmo eixo X ou Y ou, ainda, colocar um gráfico dentro de outro para ressaltar um evento ou ou simplesmente mostrar uma ideia. Desta forma, com esses recursos ganhamos tempo, espaço e melhoramos nossa maneira de mostrar a informação.
Para saber mais sobre Gráficos agrupados e subplots é só clicar AQUI.
Gráficos avançados
Gráfico Word Cloud (Data visualization Python)
Word Cloud tem como característica evidenciar o quão popular temas, assuntos ou palavras são em determinado contexto. A nuvem de palavras representa a frequência de palavras em um ou mais textos, artigos, pesquisas, tabelas, listas, qualquer base que armazene palavras.
Heatmap (Data visualization Python)
A principal tarefa de um heatmap ou mapa de calor é mostrar padrões, tendências e correlações no dados. Isso é feito através através de um mapa de cores uniformes ou sequências que representam valores. É um gráfico que tem grande aplicação na Visualização de Dados (Data visualization Python) pois é muito interessante para detalhar a relação entre variáveis. Saiba mais…
Gráfico de matriz – Data visualization Python
O gráfico de matriz ou array plot pode ter uma representação matricial, ou seja, um grid (linhas e colunas) retangular ou quadrado e podemos empregá-lo de diversas formas, deste representar, simplesmente, as quantidades de variáveis, passando por um heatmap e chegando a representar dados multidimensionais.
Strip Plot (Data visualization Python)
É uma espécie de scatter plot que podemos usá-lo para visualizar a distribuição de muitos valores unidimensionais em um mesmo eixo. Os valores são plotados como pontos em um único eixo, normalmente, valores parecidos ficam sobrepostos, desta forma, é possível comparar as distribuições de diversas variáveis categóricas e seus ranges.
Jitter (Data visualization Python)
Basicamente, o Jitter é uma variante do Strip plot, mas com uma melhor visualização dos pontos que ficam sobrepostos no Strip. Tu podes usá-lo para visualizar a distribuição de vários valores individuais em um mesmo eixo. Em outras palavras, ele permite que os dados fiquem mais espalhados ao longo do eixo unidimensional.
GANTT Chart (Data visualization Python)
O diagrama ou gráfico de Gantt é, frequentemente, um gráfico usado para ilustrar o avanço das diferentes etapas de um projeto, reunião, cronograma etc. Os intervalos de tempo, com efeito, representam o início e fim de cada fase. Sendo assim, eles aparecem como barras coloridas sobre o eixo horizontal do gráfico.
Dumbbell chart
Primeiramente, Gráfico Dumbbell ou gráfico de diferenças é uma variação do Gráfico Lollipop e nós, frequentemente, podemos usá-lo como uma alternativa ao gráfico de barras clasterizado. Também podemos usá-lo na clusterização ou separação por grupos que possuam, obviamente, características semelhantes. Saiba mais…
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