Entender a origem dos dados e suas principais características é fundamental para produzir análises ou previsões úteis na ciência de dados. As estatísticas descritivas ajudam muito nesse sentido e sumarizam informações relevantes sobre as variáveis, mas às vezes isso não é suficiente. Para obter uma visão geral dos dados é importante explorar também os métodos de visualização.
O que é visualização de dados?
A visualização de dados é a sua exibição visual, através de representações tabulares, gráficas ou por diagramas, como forma de comunicar alguma informação. É um processo que aplica conjuntamente matemática, estatística, artes gráficas e comunicação, portanto é uma das tarefas menos automatizáveis da análise e ciência de dados, sendo dificilmente substituível por máquinas no curto prazo.
Nesse sentido, em tempos de Inteligência Artificial, robôs e Big Data, a visualização de dados é uma habilidade importante para se ter no currículo, principalmente se usada em conjunto com técnicas de data storytelling.
Naturalmente, existem diversas formas de visualizar dados através de gráficos, desde as mais simples até as mais complexas. Exemplos comuns que vemos no nosso cotidiano são os gráficos de barras, colunas, de pizza, etc., que são simples de entender e podem ser usados para propósitos diferentes. No entanto, quando o objetivo é analisar a tendência e a evolução temporal dos dados, o gráfico de linha é uma ótima opção. É um tipo de gráfico que é fácil de produzir e interpretar.
Análise de dados possíveis com gráficos de linha
Os gráficos de linha são frequentemente utilizados para visualizar dados ao longo do tempo, ou seja, as séries temporais. São visualizações úteis para identificar tendências, padrões e flutuações em uma ou mais variáveis. Algumas análises de dados comuns que podem ser feitas usando gráficos de linha são:
- Tendências temporais: os gráficos de linha permitem visualizar como uma variável muda ao longo do tempo. É possível identificar tendências ascendentes, descendentes ou estáveis. Isso pode ser útil para analisar o desempenho de vendas, a evolução de indicadores econômicos, entre outros.
Por exemplo: preço do Bitcoin ao longo dos anos.
- Flutuações sazonais: se os dados exibem padrões regulares de variação ao longo do tempo, como a sazonalidade, os gráficos de linha podem ajudar a identificar esses padrões visualmente. Isso pode ser útil para entender o comportamento da variável em diferentes períodos de tempo (dia, semana, mês, ano, etc.).
Por exemplo: pico anual de vendas de panetone no período do Natal.
- Análise comparativa: ao plotar várias linhas em um único gráfico, é possível comparar várias séries temporais. Isso permite identificar padrões de correlação ou discrepâncias entre as diferentes variáveis.
Por exemplo: faturamento mensal de vendas na loja A versus loja B.
- Análise de outliers: ao visualizar os dados em um gráfico de linha, é possível identificar pontos que se desviam significativamente da tendência geral. Esses pontos atípicos podem fornecer informações valiosas sobre eventos incomuns ou excepcionais.
Por exemplo: escândalo político conhecido como “Joesley Day” refletido no preço de ativos negociados na B3.
Essas são apenas algumas das análises de dados que podem ser realizadas usando gráficos de linha. A escolha da análise dependerá do contexto dos dados e das perguntas específicas que você deseja responder.
O que é um gráfico de linha?
Um gráfico de linha é uma forma de representar dados em um sistema de coordenadas cartesianas, em que uma linha é traçada para conectar pontos de dados. É frequentemente usado para exibir a relação entre duas variáveis ou para mostrar como uma variável muda ao longo do tempo.
No gráfico de linha, o eixo horizontal geralmente representa o tempo, enquanto que o eixo vertical representa a variável dependente. Os pontos de dados são marcados no gráfico e, em seguida, uma linha reta ou suavizada é desenhada para conectar esses pontos, mostrando a tendência geral dos dados.
Os gráficos de linha são úteis para identificar padrões, tendências, flutuações e relações entre variáveis. Eles são amplamente utilizados em várias áreas, como análise de negócios, finanças, ciências sociais e ciências naturais, para visualizar e comunicar dados de maneira clara e compreensível.
Além disso, os gráficos de linha podem ser personalizados com rótulos de eixo, legendas, grades e outras opções de formatação para tornar a apresentação dos dados mais informativa e atraente visualmente.
Como gerar gráficos de linha?
Em análise e ciência de dados podemos gerar gráficos de linha de maneira fácil usando linguagens de programação, como R e Python. A vantagem de usar linguagens de programação para visualizar dados é a possibilidade de customização, flexibilidade para visualizações estáticas ou interativas e a integração com o restante do fluxo de análise ou ciência de dados. Além disso, existem pacotes que possibilitam gerar visualizações com poucos ou um único comando/função, como os famosos ggplot2, matplotlib, plotly, plotnine e outros.
Abaixo mostramos um exemplo de gráfico de linha com a variável “taxa de câmbio livre - PTAX” . Os dados são do período de 2000 até 2023, valor de venda diária, em R$/US$, e a fonte é o BCB.
R
Código
Python
Código
Conclusão
Neste artigo entendemos sobre a importância da visualização de dados e vimos o que é, como funciona e como gerar gráficos de linha. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
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