Uma novidade lançada no Tableau 2018.3, os mapas de variações permitem que qualquer pessoa que precisa trabalhar com dados densos e sobrepostos interprete as concentrações dos dados. Isso facilita o reconhecimento de padrões espaciais em dados geográficos. Porém, o uso de mapas de variações não se limita aos mapas. Você pode usá-los em gráficos de dispersão, gráficos de pontos e muito mais!

É fácil criar mapas de variações no Tableau. Basta alterar o tipo de marca para densidade e pronto! Também há várias opções de configuração para trabalhar com mapas de variações no Tableau. Altere a densidade ao redor de uma marca ajustando o controle deslizante dimensionador para modificar a área sobre a qual as marcas têm influência, aplique um peso à densidade soltando uma medida em Cor ou mostre mais ou menos pontos de calor nos dados ajustando o controle deslizante de intensidade. Também criamos novas paletas de cores adaptadas a fundos claros ou escuros para seguir as práticas recomendadas de análise visual. Além disso, recursos existentes, como filtros, páginas e múltiplos pequenos, funcionam de forma intuitiva.

Há uma infinidade de aplicações práticas para os mapas de variações. Neste artigo, exploraremos alguns casos de uso comuns.

Mapeando latitude e longitude: comparando chamadas para o número 311 em Nova Orleans

É comum que os governos municipais compartilhem com a população dados temáticos sobre eventos, incidentes e atividades operacionais. Nova Iorque, Toronto e Melbourne são ótimos exemplos de cidades que estão aumentando a transparência com o uso de dados abertos. Após ter visitado recentemente a linda cidade de Nova Orleans para a Conferência da Tableau 2018, quis explorar em mais detalhes alguns desses dados disponíveis publicamente. Decidi analisar chamadas para o número 311 nos últimos seis anos. As chamadas para o número 311 representam problemas não urgentes que a população deseja que sejam resolvidos.

Ao me conectar aos dados no Tableau, posso criar facilmente um mapa de todas as chamadas para o número 311 usando os campos de latitude e longitude no conjunto de dados.

Fonte: Data NOLA Gov

O problema com um mapa como esse é que fica difícil identificar qualquer padrão nos dados sem filtrá-los. Para entender melhor a concentração espacial nos dados, posso mostrar o filtro para analisar os tipos de problemas que estão sendo comunicados. No entanto, ainda há muitos dados para analisar, e a aplicação de mais filtros limitaria minha análise. Comparar estes dois tipos de problemas é difícil, pois os pontos de dados parecem cobrir locais bastante parecidos.

Com os mapas de variações, é possível identificar instantaneamente as concentrações espaciais. As diferenças são óbvias quando comparamos os tipos de problemas informados pelo número 311 ou qualquer tipo de dados categorizados. Basta alterar o tipo de marca para Densidade e fazer uma comparação.

Os mapas de variações facilitam a compreensão de padrões espaciais, mas você pode ir além e mostrar como esses padrões mudam ao longo do tempo. Usando páginas, é possível navegar com facilidade pelo problema de veículos abandonados e ver que o número de incidentes comunicados aumentou a cada ano, mas que as áreas de concentração permaneceram relativamente as mesmas. Com as páginas, a densidade é calculada para o conjunto de dados inteiro, de modo que você pode ver comparações relativas ao animar os dados.

Gráfico de dispersão: identificando padrões em dados de arremessos do basquete

A análise de dados mudou a forma como as empresas operam. Uma das aplicações mais publicamente conhecidas da análise acontece no mundo dos esportes. Praticamente todos os esportes estão explorando os padrões espaciais de arremessos, gols, defesas e movimentos dos jogadores para ajudar os times a ganhar vantagem sobre os adversários. O basquete é um esporte que gera uma quantidade enorme de dados, o que dificulta a descoberta de padrões. Esta é uma exibição que analisa todas as tentativas de arremessos na NBA usando uma amostra de 100 jogos.

A linha de três pontos se destaca, mas, além disso, os dados não revelam nenhum padrão para ser explorado. Agora você pode usar os mapas de variações do Tableau para transformar curiosidade em informações. Como é a escolha de oportunidades de arremesso na NBA? Quais são as tendências de cada time? Vamos conferir.

Arremessos de todos os times da NBA

Ao comparar a escolha de oportunidades de arremesso entre times, várias conclusões podem ser formadas. Os Trailblazers apresentam uma distribuição bastante uniforme de locais de arremessos de três pontos, com pouca concentração na zona de dois pontos. Os Warriors moderam seus arremessos de longa distância, alternando-os com arremessos de alta porcentagem de média distância e próximos à cesta.

Se você pretende compartilhar e analisar dados de esportes, não se esqueça de usar uma imagem de fundo para apresentar o contexto adequado. Nesta visualização, incluí a quadra de basquete para facilitar ao máximo a análise visual.

Gráfico de pontos: analisando pedidos de produtos ao longo do tempo

Os mapas de variações são ideias para analisar dados densos em um gráfico de dispersão, mas também podem ser usados de outras formas criativas no Tableau. Vamos analisar um histórico recente de pedidos de produtos. Há várias formas úteis de visualizar dados ao longo do tempo, mas vamos começar visualizando cada pedido separado.

Nesta exibição, não parece haver um padrão específico além do óbvio: as impressoras nunca estão entre os produtos mais vendidos. Se alterarmos a exibição para usar marcas de forma, fica um pouco mais fácil ver as concentrações (ou padrões) de pedidos.

Fica claro que os pedidos de papel são mais frequentes, pelo menos mais do que capas de livros, copiadoras, envelopes e materiais de escritório, mas preciso examinar detalhadamente esta exibição para determinar minha próxima pergunta. Veja o que acontece quando uso mapas de variações.

Com os mapas de variações, você pode ver instantaneamente uma tendência para cada produto e também comparar produtos. Seus dados podem ser relacionados a qualquer evento ao longo do tempo, como pedidos individuais por cliente, depósitos e saques em caixas automáticos ou observações de animais selvagens. Com os mapas de variações, você conta com mais formas de explorar e explicar seus dados.

Os mapas de variações no Tableau facilitam a compreensão das concentrações presentes em seus conjuntos de dados. Como eles foram desenvolvidos para ser flexíveis e fáceis de configurar, você pode usá-los em mapas e em outros tipos de visualização com recursos como cor, tamanho, filtros, páginas e ações para criar a exibição perfeita. Confira mais exemplos de mapas de variações em nossa Galeria visual.

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