Visualização de Dados: Ferramentas Essenciais para o Mundo Tech
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Introdução
Em uma era marcada por avanços tecnológicos sem precedentes, o mundo se vê inundado por um volume colossal de dados. A capacidade de extrair informações relevantes e transformá-las em conhecimento útil tornou-se um diferencial estratégico para empresas e profissionais da área tecnológica. É nesse cenário que a visualização de dados emerge como um componente crucial, permitindo traduzir números complexos em representações gráficas claras e acessíveis. Afinal, de que adianta possuir uma quantidade massiva de dados se não somos capazes de compreendê-los e utilizá-los de forma eficiente?
A crescente demanda por análise de dados impulsionou o desenvolvimento de ferramentas eficientes capazes de lidar com a magnitude e a complexidade das informações. Gráficos, mapas interativos, dashboards e infográficos tornaram-se instrumentos indispensáveis para identificar padrões, tendências e anomalias que passariam despercebidos em meio a planilhas e relatórios extensos.
Este artigo tem como objetivo apresentar um panorama das principais ferramentas de visualização de dados, explorando suas funcionalidades, aplicações e os benefícios que proporcionam aos usuários. Abordaremos desde bibliotecas de código aberto, como Chart.js e Leaflet, até plataformas completas como o Weka, que permitem desde a análise exploratória de dados até a construção de modelos de machine learning.geren
2. Panorama das Ferramentas
2.1 Chart.js
A biblioteca Chart.js é uma ferramenta poderosa para criação de gráficos web interativos utilizando JavaScript. Com ela, é possível criar uma variedade de visualizações, incluindo gráficos de linhas, barras verticais, radar, área polar, pizza e rosca. Além disso, a biblioteca também oferece suporte à criação de gráficos de bolhas e dispersão. Uma das grandes vantagens da Chart.js é que ela não possui dependências, tornando-a uma solução leve e fácil de integrar em projetos web.
Exemplo de código gerando um gráfico de interpolação com Chart.js:
Gráfico de Interpolação
// Evento que aguarda até que todo o conteúdo da página seja carregado antes de executar o código
document.addEventListener('DOMContentLoaded', (event) => {
// Define a quantidade de dados que serão exibidos no gráfico
const DATA_COUNT = 12;
// Cria um array vazio para armazenar os rótulos (labels do eixo x)
const labels = [];
// Preenche o array de rótulos com números de 0 a 11
for (let i = 0; i < DATA_COUNT; ++i) {
labels.push(i.toString());
}
// Define os pontos de dados que serão plotados no gráfico
const datapoints = [0, 20, 20, 60, 60, 120, NaN, 180, 120, 125, 105, 110, 170];
// Cria um objeto que contém os dados e as configurações dos conjuntos de dados (datasets)
const data = {
labels: labels, // Rótulos do eixo x
datasets: [
{
label: 'Interpolação Cúbica (monotone)', // Nome do conjunto de dados
data: datapoints, // Dados a serem plotados
borderColor: "#DC143C", //Cor da linha do gráfico (vermelho)
fill: false, // Parâmetro que define se será ou não preenchida a área abaixo da linha
cubicInterpolationMode: 'monotone',
tension: 0.4 // Tensão da linha (curvatura)
}, {
label: 'Inteporlação Cúbica', // Nome do segundo conjunto de dados
data: datapoints,
borderColor: "#7B68EE", // Cor da segunda linha do gráfico (azul)
fill: false,
tension: 0.4
}, {
label: 'Interpolação Linear (default)', // Nome do terceiro conjunto de dados
data: datapoints,
borderColor: "#32CD32", // Cor da terceira linha do gráfico (verde)
fill: false
}
]
};
// Objeto de configuração para o gráfico
const chart = {
type: 'line', // Tipo de gráfico (linha)
data: data, // Dados do gráfico
options: {
responsive: true, // Habilita ou não a responsividade do gráfico
plugins: {
title: {
display: true, // Exibe ou não o título do gráfico
text: 'Chart.js Gráfico de Linha - Modo de interpolação Cúbica' // Título a ser exibido
},
},
interaction: {
intersect: false, // Define se as interações devem ocorrer apenas quando os pontos se cruzam
},
scales: {
x: {
display: true, // Exibe o eixo x
title: {
display: true // Exibe o título do eixo x
}
},
y: {
display: true, // Exibe o eixo y
title: {
display: true, // Exibe o título do eixo y
text: 'Valor' // Texto do título do eixo y
},
suggestedMin: -10, // Valor mínimo sugerido para o eixo y
suggestedMax: 200 // Valor máximo sugerido para o eixo y
}
}
},
};
// Cria e renderiza o gráfico no elemento
Resultado Visual:

Para consultar a documentação completa da biblioteca Chart.js, visite o site oficial em https://www.chartjs.org/. Você pode baixar a biblioteca para instalar no seu site ou simplesmente usar a referência ao CDN.
2.2 Leaflet
Leaflet é uma biblioteca JavaScript de código aberto que se destaca na criação de mapas interativos para web, especialmente otimizada para dispositivos móveis. Uma de suas principais vantagens sobre outras soluções, como o Google Maps, é a flexibilidade na troca de fornecedores de mapas, permitindo que os usuários utilizem diferentes fontes de dados cartográficos.
Para usuários com menos familiaridade com JavaScript, a biblioteca Leaflet pode ser utilizada em conjunto com o RStudio através de um pacote específico. Essa integração facilita a criação e publicação de mapas interativos diretamente do ambiente R, sem a necessidade de escrever código JavaScript complexo.
Exemplo de código Leaflet (RStudio):
library(leaflet)
library(dplyr)
m <- leaflet() %>%
addTiles() %>%
setView(lng=-47.018633, lat=-23.007243, zoom = 16)
m
Resultado visual:


2.3 Datawrapper, Dygraphs e Highcharts
- Datawrapper: Plataforma online de origem alemã que se destaca pela facilidade de uso na criação de gráficos e mapas interativos, sem exigir conhecimento em programação. Permite a importação de dados diretamente de planilhas e oferece diversas opções de personalização visual.
- Dygraphs: Biblioteca JavaScript de código aberto especializada na criação de gráficos de linhas interativos, com foco em alta performance e flexibilidade. Pode ser utilizada tanto diretamente em aplicações web como integrada ao RStudio através de um pacote dedicado.
- Highcharts: Biblioteca robusta e versátil para criação de gráficos multiplataforma, ideal para dashboards e aplicações que exigem alta qualidade visual e interatividade. Suporta uma ampla gama de tipos de gráficos e oferece opções avançadas de personalização. Requer licenciamento para uso comercial.
2.4 Google Charts e Polymaps
- Google Charts: Biblioteca JavaScript do Google que oferece uma ampla variedade de gráficos interativos para web e dispositivos móveis. Apesar da facilidade de uso, requer conhecimento em HTML, CSS e JavaScript para personalização e integração com projetos web.
- Polymaps: Biblioteca JavaScript de código aberto voltada para a criação de mapas interativos e dinâmicos, com múltiplos níveis de zoom e alta performance. Utiliza SVG e permite a integração com CSS para personalizar a aparência dos mapas.
2.5 Weka
Diferente das outras ferramentas mencionadas, o Weka não é uma biblioteca JavaScript, mas sim uma plataforma completa para mineração de dados, análise de big data e machine learning. Desenvolvido na Universidade de Waikato, Nova Zelândia, o Weka oferece um conjunto abrangente de algoritmos para classificação, regressão, clusterização e identificação de associação entre dados.
Uma das grandes vantagens do Weka é sua interface gráfica amigável (GUI), que facilita a utilização das ferramentas de análise mesmo para usuários com menos experiência em programação. No entanto, o Weka também permite a criação de scripts em Java para automatizar tarefas e integrar análises em outros sistemas.

Conclusão
A visualização de dados é uma ferramenta indispensável no arsenal de qualquer profissional da área tecnológica. Com o avanço contínuo das tecnologias e o aumento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente, a capacidade de transformar esses dados em insights acionáveis é mais crucial do que nunca. Ferramentas como Chart.js e Leaflet, além de plataformas robustas como o Weka, oferecem soluções poderosas e acessíveis para a criação de visualizações interativas e informativas.
Ao explorar e utilizar essas ferramentas, profissionais e empresas podem não apenas compreender melhor os dados que possuem, mas também comunicar essas informações de maneira mais eficaz. Seja através de gráficos simples ou mapas interativos complexos, a visualização de dados permite identificar padrões, tendências e anomalias que podem ser decisivos para a tomada de decisões estratégicas.
Em última análise, a escolha da ferramenta de visualização de dados adequada depende das necessidades específicas de cada projeto. No entanto, o conhecimento e a habilidade de utilizar essas ferramentas são, sem dúvida, um diferencial competitivo no mundo tech atual. Portanto, investir tempo e recursos no aprendizado e na aplicação dessas tecnologias é um passo essencial para qualquer profissional que deseja se destacar na era da informação.
Referências
LIMA, Marcelo T. de. Data Discovery, Olap e visualização de dados. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2019.
Char.js, site oficial (https://www.chartjs.org/) acessado em 31/07/2024 às 19h57.
Leaflet, site oficial (https://leafletjs.com/reference.html) acessado em 28/07/2024 às 10h03.
RStudio, página de download (https://posit.co/download/rstudio-desktop/) acessada em 28/07/2024 às 6h23.
Datawrapper, site oficial (https://www.datawrapper.de/) acessado em 27/07/2024 às 15h23.
Dygraphs, site oficial (https://dygraphs.com/) acessado em 27/07/2024 às 19h32.
Highcharts, site oficial (https://www.highcharts.com/) acessado em 29/07/2024 às 20h45.
Google Charts, site oficial (https://developers.google.com/chart?hl=pt-br) acessado em 29/07/2024 às 21h15.
Polymaps, site oficial (http://polymaps.org/) acessado em 30/07/2024 às 21h47.
Weka, site oficial (https://ml.cms.waikato.ac.nz/) acessado em 31/07/2024 às 19h36.

Sobre o autor
Paulo Fernando Abse Benassi é formado em Sistemas de Informação pela Libertas – Faculdades Integradas de São Sebastião do Paraíso/MG. Analista de Sistemas, desenvolvedor web e analista de dados. Trabalha na área de tecnologia desde 2003. Desde o início da carreira, começou a estudar sobre a área tecnológica e nunca mais parou. Em aprendizado contínuo. Clique aqui para analisar os projetos e atividades desempenhadas pelo autor.