Todas as histórias de Visualizations

Vamos explorar um tipo de gráfico que é muito conhecido: o calendário de mapa de variações.

I recently found an article showcasing 2016 in charts, and I really liked the slope charts with the area shaded between the two categories being compared. I found this to be a really cool technique for making a point and telling the story. I wanted to see if I could recreate this in Tableau, so here's how it's done. I'm using the Superstore data in this example.

Este é, sem sombra de dúvida, o tipo de gráfico mais polêmico que já apresentei. Quase o deixei por último, para não espantar os leitores e desmotivá-los a ler as outras publicações da série. Virei piada aqui na empresa quando eu disse que gostei muito desse gráfico, por isso estava criando coragem para apresentá-lo.

Even if you’re not answering a specific question, you need to help the reader. You need to drive him to insights. To do so, follow these four recommendations.

Extension activities are a new resource for the free training videos that provide that next step in scaffolding. Each extension activity consists of two workbooks. One lays out the task and any necessary background information, and the matching solution workbook provides detailed step-by-step directions for solving the task. Extension activities build off concepts addressed in the videos and are listed under one or more relevant videos.

Vamos analisar um tipo de gráfico que está se popularizando na comunidade do Tableau: o mapa de blocos hexagonais.

Os esquemas desempenham um importante papel na visualização de dados, pois podem tanto amplificar como anular seus dois maiores benefícios: a aceleração da obtenção de informações e o aumento de sua precisão. Ao lançar mão dos esquemas do seu público, você poderá melhorar a experiência dele. No entanto, se contrariar esses esquemas, correrá o risco de conduzir seu público na direção errada.

Make your Tableau viz rain by following these 10 tips.

Sejamos sinceros: os gráficos de barras ou de linhas (ou alguma variação deles) são a melhor opção, em termos de práticas recomendadas de visualização, para a maioria das visualizações que algum dia criaremos. No entanto, acredito que às vezes a atratividade de um gráfico possa ser mais importante do que as práticas recomendadas na visualização que você estiver apresentando.

“Os conhecimentos necessários para exibir as informações da forma mais eficaz possível não são intuitivos e dependem em grande parte de princípios que devem ser aprendidos”, afirma Stephen Few em seu excelente livro Show Me the Numbers (“Mostre-me os números” em tradução livre). Em princípio, concordo. Mas há um problema: alguns desses conhecimentos só podem ser adquiridos através da prática. Saber o que é necessário para que um gráfico seja puramente funcional não é o mesmo que conhecer a psicologia humana e a necessidade de oferecer uma experiência não só informativa, mas cativante. As pessoas aprendem, desde cedo, tanto com a experiência do fracasso e do sucesso quanto com livros.

What a year it’s been for data viz! All throughout the year, we’ve been amazed by the creativity we’ve seen from you, the Tableau community. Not only have you told a wide range of data stories, but you’ve done so in innovative ways that we never would have imagined.

If you haven't used Python before, have no fear—this is definitely achievable for novices. Read on!