Visualização de Dados: Ferramentas Essenciais para o Mundo Tech

Data/Hora Publicação: 01/08/2024 6:00:00 PM
  • Tempo de Leitura: 9 minutos
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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:

				
					
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
     <script type="litespeed/javascript" data-src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <title>Gráfico de Interpolação</title>
</head>
				
			
				
					
<div>
    <canvas id="myChart"></canvas>
</div>
				
			
				
					// 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 <canvas> com id 'myChart'
  const myChart = new Chart(
    document.getElementById('myChart'),
    chart
  );
});
				
			

Resultado Visual:

Gráfico gerado utilizando a biblioteca Chart.js
Gráfico de Interpolação Cúbica (Chart.js)

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:

Interface RStudio com mapa gerado pelo código disponibilizado acima
Interface RStudio - Mapa gerado refere-se a localização aproximada da empresa Kroton em Valinhos/SP
Detalhamento de mapa gerado a partir do RStudio com a inserção de latitude e longitude da empresa Kroton
Mapa exportado a partir do RStudio e gerado com a latitude e longitude da empresa Kroton em Valinhos/SP

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.

Interface Gráfica do Programa de Mineração de Dados Weka
Interface Gráfica Weka

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.

foto Paulo embaixo da Harbour Bridge em Sydney na Austrália

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.

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