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.
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, linhas, colunas, de pizza, etc., que são simples de entender e podem ser usados para propósitos diferentes. No entanto, quando o objetivo é analisar a distribuição dos dados, o gráfico de histograma é uma ótima opção. É um tipo de gráfico que é fácil de produzir e interpretar.
Análises de dados possíveis com gráficos de histograma
Os gráficos de histograma são ferramentas poderosas para analisar e visualizar dados. Eles são especialmente úteis para analisar a distribuição de valores em um conjunto de variáveis contínuas. Algumas análises de dados comuns que podem ser feitas usando gráficos de histograma são:
- Distribuição dos dados: histogramas permitem visualizar a forma da distribuição dos dados, sendo possível verificar se os dados são simétricos (distribuição normal), assimétricos (distribuição assimétrica positiva ou negativa) ou se possuem múltiplos picos (distribuição bimodal ou multimodal).
- Tendência central: histogramas podem ajudar a determinar a tendência central dos dados, sendo possível identificar facilmente estatísticas como média, mediana e moda.
- Dispersão: histogramas fornecem uma ideia da dispersão dos dados, sendo possível analisar o intervalo sobre o qual os valores ocorrem, sua amplitude ou estreiteza.
- Valores extremos: histogramas permitem identificar valores extremos ou outliers, que aparecerão como barras isoladas e não seguirão o padrão geral da distribuição.
- Comparação de grupos: histogramas possibilitam comparar visualmente a distribuição de diferentes grupos que podem existir nos dados, o que pode ajudar a identificar diferenças ou semelhanças entre os grupos.
Essas são apenas algumas análises de dados possíveis com gráficos de histograma. É importante lembrar que o histograma é uma ferramenta exploratória e, muitas vezes, serve como base para análises mais avançadas e estatísticas descritivas.
O que é um gráfico de histograma?
Um gráfico de histograma é uma representação visual da distribuição de dados contínuos em intervalos (blocos) de valores. Ele consiste em um eixo horizontal, que representa as faixas de valores do conjunto de dados, e um eixo vertical, que indica a frequência ou a densidade desses valores.
No gráfico de histograma, cada barra vertical representa um intervalo de valores e sua altura indica a frequência ou a contagem de ocorrências nesse intervalo. As barras geralmente são adjacentes e não há espaços entre elas, pois a distribuição é contínua. É frequentemente usado em análise exploratória de dados, estatística descritiva e tomada de decisões em várias áreas, como economia, finanças, ciência, engenharia e pesquisas sociais.
É importante notar que um histograma é diferente de um gráfico de barras tradicional, onde as barras representam categorias discretas e independentes. O histograma, por outro lado, lida com variáveis contínuas e mostra como os dados estão distribuídos em relação a intervalos específicos.
Como gerar gráficos de histograma?
Em análise e ciência de dados podemos gerar gráficos de histograma 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 histograma com a variável “meta para a inflação” da economia brasileira. Os dados são do período de 1999 até 2025, em %, 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 histograma. 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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