11.07 A precisão da codificação visual
A precisão visual não é igual em todas as formas de codificação dos dados. Perceber quais são as diferenças e de que formas as podemos gerir é uma competência importante na visualização de dados.
Jorge Camões
11.08 Ilusões de ótica
As ilusões de ótica, tal como as diferenças na leitura de codificações de dados, representam algumas das dificuldades do sistema olho-cérebro em processar estímulos visuais, e que devemos ter em conta no nosso design.
10.02 Limitações o sistema olho-cérebro
A visualização de dados tira partido das características do sistema olho-cérebro para processar dados de uma forma que não é possível usando uma tabela. Será que podemos transformar um gráfico num robot de cozinha?
10.03 Design e eficácia
Um gráfico é sempre um objeto de design e resulta de um misto de competências que poderão torná-lo, ou não, um bom objeto de comunicação.
10.04 A necessidade de contexto
Um gráfico ajuda a gerar conhecimento, mas deve ser articulado com conhecimento prévio que lhe dê sentido. As anotações são essenciais para criar essa articulação.
10.05 Gráficos são para ler e explorar, não para ver
Uma das ideias erradas mais difundidas é a de que os gráficos são para serem vistos e interpretados numa fração de segundo.
10.06 Atenção seletiva?
A exploração dos gráficos é em parte condicionada pelo seu design, mas é importante ter em conta o papel ativo da audiência, que tem os seus próprios critérios de leitura.
09.02 Mais competências, menos ferramentas
Cada aplicação tem os seus fãs, por vezes demasiado zelosos. Ter uma aplicação que dominamos é útil, as competências transversais devem ter prioridade.
09.03 Duas perspetivas — tipos de gráficos e tela em branco
O conceito tradicional de gráfico que pressupunha a existência de “tipos” predefinidos limita as nossas representações. Algo mais complexo precisa de um conceito diferente.
09.04 Todos os gráficos são gráficos de dispersão
Um gráfico representa um conjunto de pontos no espaço. Tudo o que se adiciona são opções de design, que têm como propósito facilitar a leitura do gráfico acrescentando elementos como linhas ou barras.
09.05 Ferramentas online
As ferramentas online, não sendo poderosas na manipulação de dados, e com um conjunto de tipos predefinidos relativamente limitado, tendem a oferecer bons gráficos por defeito e gerindo a publicação online.
09.06 Ferramentas de business intelligence
As ferramentas de BI tendem a ter recursos limitados do ponto de vista da visualização de dados, com exceção do Tableau. O PowerBI parece ter sido desenhado sem um adulto na sala.
09.07 Folhas de cálculo
As folhas de cálculo são as ferramentas mais comuns para fazer gráficos. No entanto, tendem a ser usadas sem a literacia gráfica que evita as más predefinições.
09.08 Linguagens de programação
As linguagens de programação permitem mais liberdade na visualização de dados que as ferramentas point & click, mas têm uma mais inclinada curva de aprendizagem e requerem mais investimento que as outras ferramentas.
08.02 Estrutura de dados
Alguns princípios genéricos de estruturas de dados podem ter um impacto muito significativo na flexibilidade da análise, ao mesmo tempo que reduzem a complexidade do cálculo.
07.02 Definição de conceitos
Saber ler e interpretar gráficos supõe que os conceitos aplicados na recolha e análise dos dados sejam claros para a audiência.
07.03 Qualidade dos dados
Há inúmeras fontes potenciais de erro em todo o processo de tratamento dos dados. É necessário perceber quais são os pontos críticos e que medidas podemos tomar para os minimizar.
07.04 Limpeza dos dados
A limpeza é com frequência a parte do processo de preparação dos dados cuja necessidade de alocação de recursos é mais difícil de estimar e que tende a ser avaliada de forma mais optimista.
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