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Lição 14 - Criação de Dashboards e Ferramentas de Visualização

objetivo

Olá, estudante!

Depois de aprendermos sobre os fundamentos de visualização de dados, agora, trabalharemos com a criação de dashboards e as ferramentas de visualização. O objetivo desta lição será capacitar você, futuro técnico em desenvolvimento de sistemas, a compreender e aplicar os conceitos fundamentais envolvidos na criação de dashboards e ferramentas de visualização de dados. Durante o aprendizado, você será guiado no desenvolvimento de interfaces intuitivas, que sintetizam informações complexas em representações visuais claras e funcionais. A lição abordará desde os princípios básicos de design e escolha de gráficos até o uso de ferramentas e bibliotecas específicas que permitem a construção de dashboards dinâmicos e interativos.

O propósito é habilitar você a transformar dados em insights acionáveis, promovendo uma comunicação eficiente e fundamentada em diferentes contextos analíticos e organizacionais.

problematização

A criação de dashboards e ferramentas de visualização na ciência de dados levanta uma questão central: como transformar grandes volumes de dados em representações visuais que sejam, ao mesmo tempo, compreensíveis, úteis e esteticamente agradáveis?

Essa problemática envolve desafios que vão além da escolha de gráficos ou ferramentas de desenvolvimento. É necessário considerar o propósito do dashboard, o público-alvo e o tipo de dados que será apresentado. Uma visualização ineficaz pode levar a interpretações equivocadas, decisões inadequadas e perda de confiança nas análises realizadas. Por outro lado, uma solução bem projetada permite que gestores, analistas e outros stakeholders identifiquem rapidamente tendências, padrões e anomalias, tomando decisões baseadas em evidências concretas.

Assim, o dilema reside na capacidade de equilibrar estética, funcionalidade e precisão, enfrentando também as limitações tecnológicas e a diversidade de necessidades de quem utiliza essas ferramentas.

Vamos entender melhor sobre isso?

case

Agora, vamos entender como a criação de dashboards e ferramentas de visualização funciona na prática? A empresa fictícia Vitaria, uma rede de supermercados com atuação nacional, enfrentava dificuldades em centralizar e analisar dados de vendas, estoque e preferências dos clientes de forma ágil, utilizando relatórios manuais e desatualizados que comprometiam a tomada de decisões. Para resolver esse problema, a empresa implementou dashboards interativos desenvolvidos com ferramentas, como Tableau e Python, permitindo a integração de dados em tempo real, identificação de produtos mais vendidos, tendências sazonais e monitoramento eficiente de estoques.

A implementação de dashboards e ferramentas de visualização trouxe resultados significativos para a empresa. Gestores passaram a acessar informações críticas instantaneamente, identificando produtos com baixa rotação e ajustando promoções de forma mais eficaz. A antecipação de comportamentos dos consumidores reduziu o desperdício de perecíveis e melhorou a eficiência logística. Além disso, fornecedores receberam dados mais precisos, otimizando a cadeia de suprimentos.

Observe que, nesse exemplo, a solução transformou a empresa de forma estratégica, tornando-a mais ágil, orientada por dados e competitiva. A solução não resolveu um problema operacional e ajudou a empresa na tomada de decisões mais rápidas e precisas. Agora, sabendo como o conteúdo pode ser aplicado na prática, vamos nos aprofundar!

Conceitualização

Como vimos na lição anterior, a visualização de dados desempenha papel essencial na análise de informações, pois permite identificar padrões, tendências e anomalias que seriam difíceis de perceber em dados brutos. Perlin (2022) destaca que a visualização de dados é a arte de transformar medidas em padrões visuais, facilitando a compreensão de grandes volumes de informações de maneira mais intuitiva.

Escolha de tipos de gráficos e suas aplicações

Na escolha de tipos de gráficos e suas aplicações, é fundamental entender a natureza dos dados e os objetivos da análise, pois cada tipo de gráfico é mais adequado para representar diferentes tipos de dados e responder a diferentes perguntas analíticas. De acordo com Barros (2022), a visualização adequada é crucial para que você possa descobrir padrões, correlações e anomalias, comunicar insights para sua equipe, empresa ou audiência de mídia social e tomar decisões apoiadas por dados. A seguir, apresentei uma descrição dos principais tipos de gráficos, suas utilizações e como escolher o gráfico certo de acordo com o objetivo da análise e o tipo de dado:

1. Gráfico de barras

Aplicação: são ideais para comparar diferentes categorias de dados. Segundo Barros (2022), são amplamente utilizados para mostrar mudanças ao longo do tempo, permitindo que o usuário visualize como determinada variável evoluiu ao longo de um período específico.
Exemplo: comparação de vendas por região ou número de clientes por segmento.
Quando usar: sempre que se precisar comparar categorias distintas (ex.: vendas por produto, número de clientes por faixa etária).

2. Gráficos de linhas

Aplicação: utilizados para mostrar a evolução de dados ao longo do tempo. São ideais para visualizar tendências temporais e mudanças contínuas. De acordo com Barros (2022), são amplamente utilizados em análises financeiras, econômicas e científicas, pois permitem que o usuário visualize a evolução de uma variável ou conjunto de variáveis ao longo do tempo.
Exemplo: evolução das receitas mensais ao longo do ano ou o crescimento de um indicador ao longo de vários períodos.
Quando usar: quando os dados têm uma sequência temporal (como séries temporais), é importante observar a mudança de uma variável ao longo do tempo.

3. Gráfico de dispersão (Scatter Plot)

Aplicação: usado para mostrar a relação entre duas variáveis quantitativas e identificar padrões, correlações ou outliers. Segundo Barros (2022), são muito úteis para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.
Exemplo: análise da correlação entre a quantidade de publicidade investida e as vendas de um produto.
Quando usar: para explorar a correlação entre duas variáveis numéricas e verificar padrões, tendências ou outliers.

4. Gráficos de pizza

Aplicação: representam a distribuição de uma variável qualitativa, mostrando como as partes se relacionam com o todo. Segundo Barros (2022), eles são amplamente utilizados em apresentações, relatórios e outras formas de comunicação de dados, principalmente quando se deseja destacar a contribuição de diferentes partes em relação ao todo.
Exemplo: participação percentual de diferentes produtos no total de vendas de um mês.
Quando usar: quando se quer mostrar a composição de um todo, destacando a contribuição de cada parte para o total. Porém deve-se evitar o uso quando existem muitas categorias, pois isso pode dificultar a leitura.

5. Histogramas

Aplicação: usados para mostrar a distribuição de uma variável contínua, ajudando a identificar padrões, como a normalidade, a dispersão e os intervalos de dados mais frequentes. De acordo com Barros (2022), são especialmente úteis para mostrar a forma e a simetria da distribuição de uma variável contínua.
Exemplo: a distribuição de idades de clientes ou a frequência de vendas em faixas de preços.
Quando usar: para visualizar a distribuição de dados contínuos (ex.: idades, salários, alturas) em intervalos ou bins.

6. Gráficos de área

Aplicação: similar aos gráficos de linha, mas com a área abaixo da linha preenchida. Segundo Barros (2022), são particularmente úteis para mostrar mudanças relativas no volume dos dados ao longo do tempo.
Exemplo: análise da participação de mercado de diferentes empresas ao longo dos anos.
Quando usar: para comparar várias séries temporais ou mostrar a contribuição de cada série para um total ao longo do tempo.

Sabemos que escolher o gráfico adequado é fundamental para transmitir informações de forma clara e eficaz. Mas como determinar qual gráfico utilizar? A escolha do gráfico ideal depende de alguns fatores importantes, tais como:

● Tipo de dado

Qualitativo (categorias): use gráficos de barras ou gráficos de pizza para comparar categorias.
Quantitativo (números): gráficos de dispersão e histogramas são mais adequados para observar padrões numéricos e distribuições.
Temporal (dados ao longo do tempo): gráficos de linhas ou gráficos de área são ideais para mostrar a evolução temporal de dados.

● Objetivo da Análise

Comparação: se o objetivo é comparar diferentes categorias ou valores, gráficos de barras ou pizza são mais indicados.
Tendências e mudanças ao longo do tempo: gráficos de linhas ou área são os mais apropriados.
Relações entre variáveis: gráficos de dispersão ajudam a identificar padrões ou correlações.

Em resumo, ao escolher o tipo de gráfico, é importante considerar o tipo de dado a ser representado (qualitativo, quantitativo ou temporal) e o objetivo da análise, para que a visualização seja clara, eficiente e ofereça insights valiosos.

Elementos interativos em dashboards

Os dashboards interativos são ferramentas fundamentais na análise de dados, permitindo que os usuários naveguem, filtrem e explorem informações de forma intuitiva e eficiente. Fraga (2019) define o termo “dashboard” como um painel de indicadores e uma excelente forma de exibir e analisar informações de maneira rápida e eficiente para diferentes níveis hierárquicos de uma empresa. Diferentemente de relatórios estáticos, esses dashboards oferecem uma experiência dinâmica, em que a interação com os dados proporciona uma visão mais aprofundada e personalizada. A importância de dashboards interativos reside na sua capacidade de adaptar a análise às necessidades específicas de cada usuário, seja para investigar padrões, monitorar métricas em tempo real ou tomar decisões estratégicas embasadas.

Entre os principais recursos interativos, estão os filtros, sliders e gráficos dinâmicos. Os filtros permitem segmentar dados com base em categorias ou intervalos específicos, facilitando a análise de subconjuntos de informações. Fraga (2019) ressalta que o dashboards não tem a função de procurar os detalhes de toda a base de dados, mas, sim, reduzir os dados para que se possa retirar as informações necessárias para a compreensão e análise, para que, assim, os profissionais possam tomar as decisões de forma mais assertiva.

Sliders, por sua vez, oferecem uma maneira visual de ajustar valores ou períodos, promovendo uma exploração fluida, especialmente em análises temporais. Já os gráficos dinâmicos permitem que os usuários cliquem em elementos específicos para atualizar visualizações relacionadas ou obter detalhes adicionais, promovendo um fluxo de análise contínuo e aprofundado.

Ferramentas e bibliotecas para criação de dashboards

Na criação de dashboards interativos, há diversas ferramentas e bibliotecas disponíveis, cada uma com características e aplicações específicas. Entre as ferramentas mais populares, estão Tableau e Power BI, que são reconhecidas por suas interfaces intuitivas, suporte a múltiplas fontes de dados e funcionalidades de arrastar e soltar para criar visualizações interativas. Essas ferramentas são ideais para usuários que preferem soluções prontas e de fácil implementação, com forte suporte empresarial.

No campo das bibliotecas de código, Plotly, Dash e Streamlit, todas baseadas em Python, destacam-se. O Plotly é conhecido por sua capacidade de criar gráficos altamente personalizáveis e interativos, enquanto o Dash expande essas funcionalidades, permitindo a construção de dashboards completos com integração de controles interativos. O Streamlit, por sua vez, é uma solução mais voltada para a simplicidade e rapidez no desenvolvimento, ideal para protótipos ou dashboards com menor complexidade.

Diferenças e escolhas

A escolha entre ferramentas, como Tableau e Power BI, e bibliotecas, como Plotly, Dash e Streamlit, depende de fatores, como o público-alvo, a complexidade do projeto e os recursos disponíveis. Ferramentas, como Tableau e Power BI, são frequentemente escolhidas por empresas que buscam soluções robustas e com suporte empresarial. Já as bibliotecas Python são preferidas por equipes técnicas ou de ciência de dados que buscam maior controle e personalização na construção dos dashboards.

Configuração e personalização

A configuração e a personalização de gráficos interativos envolvem ajustar cores, fontes, tamanhos e estilos para garantir clareza e estética. Além disso, é essencial configurar funcionalidades interativas, como menus suspensos, botões de seleção e sliders, que permitam ao usuário explorar os dados de maneira independente. Ferramentas e bibliotecas modernas oferecem suporte para essas customizações, permitindo que os dashboards apresentem dados, mas também sejam experiências ricas e engajantes para os usuários.

saiba aplicar

A criação de dashboards e ferramentas de visualização de dados é uma habilidade essencial para você, enquanto técnico em desenvolvimento de sistemas, pois possibilita transformar grandes volumes de dados em informações acessíveis e estratégicas. Essa competência é de suma importância em um mercado cada vez mais orientado por dados, onde decisões rápidas e embasadas podem determinar o sucesso de projetos e organizações. Por meio do domínio de conceitos, como design de gráficos, e uso de ferramentas especializadas, você será capaz de desenvolver interfaces visuais que facilitam a análise e a comunicação de informações, promovendo soluções mais eficazes e agregando valor ao processo de desenvolvimento de sistemas.

Agora, neste passo a passo, você colocará em prática os conceitos fundamentais para criar um dashboard utilizando Python e a biblioteca Plotly. O objetivo é construir uma interface visual que permita analisar dados de vendas de maneira clara e interativa. Siga o passo a passo:

Acesse o site Google Colab Notebook.
Clique em “New notebook”.
Você utilizará a base de dados fictícia vendas.csv (clique aqui para acessar).
No arquivo python, importe as bibliotecas necessárias.
Carregue o conjunto de dados de vendas.
Construa um gráfico de barras para comparar as receitas por região.
Crie um gráfico de linhas para visualizar a tendência de vendas ao longo do tempo.
Combine os gráficos em uma interface visual interativa.

Veja, agora, na Figura 1, os passos implementados e compare-os com a sua ideia!

Figura 1 - Gráficos interativos
Fonte: o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta 16 linhas. Na linha 1, temos “# passo 4”; na linha 2, “import pandas as pd”; na linha 3, “import plotly.express as px”; na linha 5, “# passo 5”; na linha 6, “url = 'https://drive.google.com/uc?id=1V4dKo4iLIHm9csA2PJ1mAVht0__jzlI6'”; na linha 7, “dados = pd.read_csv(url)”; na linha 9, “# passo 6”; na linha 10, “grafico_barras = px.bar(dados, x='Regiao', y='Receita', color='Categoria', title='Receita por Região e Categoria')”; na linha 11, “# passo 7”; na linha 12, “grafico_linhas = px.line(dados, x='Data', y='Receita', title='Tendência de Receita')”; na linha 14, “# passo 8”; na linha 15, “grafico_barras.show()”; na linha 16, “grafico_linhas.show()”. Nas linhas 4, 8 e 13, não há conteúdo escrito.

REFERÊNCIAS

BARROS, A. S. S. de. Os melhores gráficos: o gráfico certo, no lugar certo, no momento certo para sua análise de dados. [S. l.]: Alex Sander Schroeder de Barros, 2022. E-book.

DALE, K. Visualização de dados com Python e JavaScript: raspe, limpe, explore e transforme seus dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024.

FRAGA, A. Microsoft Power BI: gráficos, banco de dados e configuração de relatórios. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.

PERLIN, M. Visualização de dados com o R: aplicações para finanças e economia. [S. l.: s. n.], 2022.

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