Visualização de Dados
💹 👁 📊

CONTEXTUALIZAÇÃO 🏁

CONCEITOS 🤔

PROJETO DE
VISUALIZAÇÃO

Abordagem top-down

VISÃO HUMANA 👁

Problema

Como apresentar grande
quantidade de dados

mostrar

incentivar

garantir que comparações
apropriadas sejam feitas

de forma

causa

efeito

tomada de decisões

Facilidade no entendimento

precisa

compacta

Características

Processamento

Capacidade humana

Pensamento visual

cognitiva

memória

reconhecimento de padrões

paralelo

pré-atentivo

Cognição humana e
seus sistemas

Questionamentos e respostas
que orientem o negócio

Visualização de Dados

Definição

Propósito

Aplicações

Desafios

versus Visualização
da Informação

Informação: foco nos dados sem estrutura inerente

Dados: foco nos dados com estrutura implícita

Fornecer representações
visuais interativas

Favorecer análise complexa

Amplificar cognição

Dois mundos

recursos computacionais

Distinção semântica inata humana

Natureza
multidisciplinar

ciência da computação

matemática

psicologia cognitiva

Computação gráfica

HCI, UX, UI

Impulsionar
processo cognitivo

proporcionar
insights

decisões

explicação

descobertas

Formar imagem sobre algo

Internalizar compreensão

Todos os setores
industriais e mercadológicos

Academia e P&D

Educação

compreender a ciência

gerar
conhecimento com

resultados

análise de dados

estudos de dados já existentes

ferramenta
para impulsionar

compreensão

aprendizado

Escalabilidade para grande
quantidade de dados

área de vídeo limitada

limite físico humano

interpretação visual

Diferentes tipos de dados

uso de técnicas distintas

Avaliação

Provar e garantir que
uma visualização é a melhor

Pessoas diferentes

características e
interpretações diferentes

Percepção

formas e objetos

arranjo no mundo

Cooperação

sistema percepção

sistema analítico

Sistema dual ♻

1 - imagem do ambiente

processamento

2 - inicial da visão

3 - organização
de elementos

4 - atentivo

Ordem

indicada

inversa

processamento top-down

processamento bottom-up

estrutura para
captura de estímulos

primitivas visuais

"saltar aos olhos"

primitivas
pré-atentivas

captura de primitivas

modo segmentado

tipos

Closure

complemento de
detalhes ausentes

objetos familiares

Similaridade

objetos distintos que
saltam aos olhos

objetos similares /
percebidos juntos em

forma

cor

tamanho

textura

Continuidade

tendência instintiva

seguir naturalmente trajetórias

Proximidade

impressão

objetos ou
formas próximas

percebido como
um grupo

Figure/Ground

separa

figura

fundo

depende de

tamanho

cor

contraste

Simetria

ideia de proporcionalidade

arranjo simétrico
entre elementos

oposto

assimetria

algo desconexo,
errado, esquisito

GESTALT

compreender o todo
antes das partes

delineia arranjo
visual de elementos

comunica melhor

mais coerente

Change Blindness

não detecção

mudanças visuais no ambiente

motivos

mudanças

rápidas de cena

lentas de cena

atenção em outros detalhes

atividade mental

direcionamento de
recursos cognitivos

capacidade analítica

memória de longo prazo

Etapas

1 - Compreender problema

2 - Escoher componentes mais adequados

3 - Validar visualizações com usuários

3 - Refinar projeto de camada

1⃣ Caracterização do
domínio do problema

2⃣ Abstração de design
dos dados/operações

3⃣ Design codificações / interações

4⃣ Criar visualização
(algoritmo)

Entender como as pessoas
da área a compreendem

processo ativo

buscar

interpretar

Compreender
estruturas conceituais

Compreender perfil de
usuários no domínio

familiaridade com
visualizações

Habilidade e expectativas

Captura de requisitos

Saber ouvir

Desejo do individuo
versus
Capacidade do
computador

permitir que indivíduos
expressem

nunca antecipar soluções

tecnologia deve
prover aos indivíduos

suporte

e não o controle

domínio do problema

Recursos

entrevistas

inquérito contextual

encontros planejados

como registrar

o que gerar

levantamento "ao vivo"

vivencia

local de trabalho do usuário

dia a dia do usuário

determinar
abstrações

adequadas ao
levantamento feito em 1⃣

elementos
críticos

tipos de variáveis /
atributos

relacionamento

localização

temporal

hierarquia

mapear atributos

tipo

domínio

precisão

tamanho

técnicas
de interação

modificação
dinâmica

Exemplos

amplia
percepção

altera nível granuralidade dos
dados quando necessário

aproximação

detalhes sob demanda

modificação de cores e tamanho

redimensionar

correção de dados

agregação e filtros dos dados

seleção e destaque

Identificar ferramentas que
atendam necessidades

avaliar requisitos

não funcionais

funcionais

interações

codificação

facilidade

escalabilidade

maturidade

instalação

disponibilização

Implemente
a visualização

do zero

uso de pacotes
e bibliotecas

Pandas, R, Matlab...

uso de ferramentas
e pacotes existentes