A visualização de dados é uma das ferramentas mais importantes na ciência de dados, sendo composta pelo desenho de diferentes tipos de gráficos que representam os dados coletados.

Grande parte das visualizações são majoritariamente descritivas, e os resumos dos dados e insights obtidos são simples e concisos. O objetivo principal é a interpretação dos resultados, de modo a beneficiar a organização. 

Abaixo, simplificamos o processo de visualização de dados com Python em cinco etapas, para facilitar seu entendimento e domínio da ferramenta. Confira mais dicas para processamento em Python aqui.

1) Importação de dados

O primeiro passo – e talvez o mais importante – é a importação dos dados. O conjunto é lido usando Pandas, e depois transformado e tornado utilizável para visualização.

Se o seu conjunto for de vendas, por exemplo, você poderá construir gráficos que demonstram as tendências de vendas diariamente. 

2) Visualização básica com Matplotlib

O Matplotlib pode ser usado para traçar e fazer alterações nos números. Desta forma, é possível redimensionar os gráficos também.

Nessa etapa, os dados auxiliam na importação das bibliotecas e, utilizando uma função, uma figura pode ser plotada, direcionado o objeto para os eixos.

Um bom analista de dados, nessa etapa, começa a customizar seu gráfico para torná-lo mais interessante.

Aqui também pode-se valer de um gráfico de dispersão para determinar a relação entre duas variáveis que você quer traçar. 

3) Visualização avançada com Matplotlib

Depois de se tornar confortável utilizando as tendências básicas e simples, você pode se familiarizar com gráficos e funcionalidades avançados, que tornam sua personalização mais intuitiva.

Alguns dos gráficos avançados incluem gráficos de barras, gráficos de barras horizontais e empilhadas, e gráficos de setores.

O Matplotlib engloba uma das bibliotecas de visualização mais significativas em Python, e muitas outras bibliotecas são dependentes dele. 

4) Visualização rápida com Seaborn

Aqueles que procuram construir uma carreira em ciência de dados devem se familiarizar com a Seaborn – biblioteca de visualização baseada no Maplotlib – pois a mesma possui inúmeros benefícios para o processo de visualização, como:

  1. Visualização de dados simplificada e rápida
  2. Ênfase nos elementos-chave presentes no gráfico por meio da API declarativa
  3. Temas-padrão atraentes 

5) Construção de gráficos interativos

Se você estiver trabalhando em uma equipe de ciência de dados – e provavelmente estará – você precisará construir visualizações interativas, passíveis de compreensão pela equipe de negócios.

Para isso, é necessário a utilização de ferramentas de painel de controle ao longo da análise de dados, compartilhando-as com o usuário empresarial.

Published On: julho 12th, 2021 / Categories: Análise de Dados, Data Science, Fundamentos, Programação /

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