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