9 exemplos de visualização de dados e como eles podem ajudar sua empresa

Todo mundo está falando sobre visualização de dados.

Por quê? Porque os números brutos não podem lhe trazer a satisfação de entender os dados com apenas uma olhada.

E como o cérebro humano processa imagens 60.000 vezes mais rápido que texto, você quer usar todas as oportunidades que a visualização de dados traz para o seu negócio.

Nós dizemos-lhe como fazê-lo neste artigo.

Visualização de dados explicada
Tipos de visualização de dados
Os 9 melhores exemplos de visualização de dados
Crie sua primeira visualização de dados com o Slingshot

Experimente o estilingue

Visualização de dados explicada

A visualização de dados é o processo de exibição de dados por meio de gráficos, mapas, gráficos e outros tipos de recursos visuais. Com eles, os dados são representados de forma clara e todas as informações e fatos são apresentados de forma fácil de entender.

As empresas geralmente contam com a visualização de dados para analisar e planejar suas próximas etapas com base na lógica. Os profissionais de marketing e gerentes de projeto contam com esses recursos visuais para descobrir padrões que são úteis para seu desempenho e estratégia gerais.

Por meio da visualização, também obtemos muitas ideias que não teriam surgido de outra forma – é uma tática que traz alinhamento, controle de qualidade e eficiência ao processo de tomada de decisão.

Tipos de visualização de dados

Um dos tipos mais comuns de visualização de dados são os infográficos, geralmente usados ​​para transmitir grandes cargas de informações de forma rápida e eficiente. No entanto, as empresas dependem cada vez mais de dashboards – uma visualização personalizável que pode ser exibida de várias maneiras. Então, vamos dar uma olhada em alguns dos tipos de visualização de dados que você pode querer usar e suas finalidades específicas.

Tabelas e gráficos

Por meio de tabelas e gráficos, a história geral das tendências de dados é contada de maneira muito mais rápida. Eles fornecem comparações e relacionamentos rápidos entre eventos, mostram a distribuição e oferecem uma maneira melhor de conduzir análises de dados a longo prazo.

Gráficos de caixa e bigode

Com esse tipo de visualização, você pode ver rapidamente se os valores discrepantes estão arrastando um processo para cima ou para baixo. Eles também são valiosos ao comparar médias e desvios padrão e responder a perguntas como "Esses dois processos são estatisticamente iguais?"

Manômetros

. Ele pode ajudá-lo a descobrir rapidamente o desempenho de um determinado projeto, campanha ou números em comparação com o desempenho esperado.

Histogramas

Os histogramas mostram a distribuição de seus dados e ajudam a obter resultados de probabilidade. Eles podem provar rapidamente se um processo está pairando em torno da média certa ou se os valores discrepantes estão distorcendo os resultados para dados ou resultados.

Gráfico de setores

Você pode usar várias variações do gráfico de pizza se precisar ver se cada parte do todo está puxando seu peso ou se quiser ver quais fatores são mais importantes em um processo ou resultado.

Gráficos de mapa de árvore

Com gráficos de mapa de árvore, os dados hierárquicos são mostrados por meio de nós aninhados (retângulos) de tamanhos e cores variados, facilitando a localização de padrões de dados ou a comparação de quantidades de dados.

Com os painéis, temos a vantagem de ferramentas de análise integradas que podem ajudar sua equipe a se aprofundar nas métricas e nunca perder de vista o que é mais importante.

Os 9 melhores exemplos de visualização de dados

As visualizações de dados podem ser tão úteis quanto criativas – e há uma grande variedade de exemplos que podemos destacar que destacam essas duas coisas. Abaixo listamos os usos mais populares e contemporâneos de visualizações com exemplos.

Visualização de dados de desempenho de marketing

Os especialistas em marketing geram muitos dados por meio de campanhas de marketing digital e essas métricas são a base da visualização de dados de desempenho de marketing. Por meio deles, podemos conferir o ROI e eficácia de um projeto/campanha, nível de desempenho, SEO, PPC, email, desempenho nas mídias sociais e cumprimento de metas. No marketing (e no muito popular marketing ABM), os painéis são usados ​​principalmente para verificar coisas como interações e conversões, visitas, desempenho da página de destino, tráfego do site e outros. O uso de gráficos, gráficos, gráficos de pizza e tabelas é mais frequente aqui.

Visualização de dados financeiros

O volume de dados gerados em finanças pode ser avassalador para quem não está acostumado a lidar com esse tipo de avaliação. As visualizações de dados financeiros podem ser úteis para fornecer a outros membros da equipe insights úteis por meio de dados, sem que eles precisem ser conhecedores de tecnologia para entendê-los. As visualizações financeiras geralmente rastreiam folha de pagamento, orçamentos, fluxo de caixa, liquidez, despesas e outras métricas financeiras. Os CFOs podem envolver muito mais pessoas em suas análises financeiras sem depender apenas de arquivos do Excel, definir metas financeiras com facilidade, analisar KPIs e ficar intuitivos com os dados.

Visualização de dados de vendas

Tudo precisa ser rastreado nas vendas e o desempenho e as metas alcançadas dependem muito dos dados, para que o negócio continue crescendo e as decisões certas sejam tomadas. A visualização de dados de vendas geralmente inclui:

• Crescimento e retenção de clientes
• Valor da vida útil do cliente
• Custo de aquisição do cliente
• Avenida média por unidade
• A duração média do ciclo de vendas
• Atingimento da cota

Obter insights sobre o KPI de vendas por meio da visualização é essencial para tomar as ações necessárias em cada trimestre anual.

Visualização de dados de RH

Com visualizações de dados, o RH pode contar histórias como nunca antes. Como é uma narrativa estruturada que vai direto ao ponto, pode ser incrivelmente benéfico mostrar a retenção de funcionários, ou rotatividade, em um gráfico. Dessa forma, um público específico, como o CEO ou gerentes seniores, pode ser persuadido com muito mais facilidade a dar um passo específico ou ser informado de uma situação atual com rapidez e eficiência.

Visualização de dados em contabilidade

A contabilidade pode usar visualizações de dados para comparar rapidamente diferentes métricas, identificar padrões e manter o registro dos eventos. Ele também pode identificar tendências futuras e prever novos padrões por meio de dados históricos. Os auditores podem então avaliar e escolher rapidamente um curso de ação para alcançar resultados com risco mínimo, entender melhor o cliente e se comunicar não apenas por meio de planilhas, mas também se conectar aos dados de maneira esclarecedora.

Visualização de dados do roteiro do produto

Para um roteiro de produto, você precisará medir diferentes pontos do projeto: marcos e campanhas que são executadas. A visualização de dados aqui fornece os ativos para uma avaliação rápida por meio de recursos visuais do estágio em que você está e como está avançando em seus objetivos.

Visualização de dados de gerenciamento de projetos

Dados complexos prosperam em visualizações e seu gerente de projeto prosperará com os insights deles. Variáveis ​​como desempenho da equipe, orçamento e progresso da meta podem ser traduzidas em uma linguagem visual que fornece um propósito claro e revela detalhes que ajudarão a longo prazo.

Visualização de dados de desempenho de SEO

Boas visualizações podem contar uma ótima história quando se trata de relatórios sobre SEO e campanhas de marketing. Se você trabalha com especialistas internos de SEO ou uma agência externa, os líderes de equipe precisam saber como o site se comporta na pesquisa orgânica. Mas isso não é uma tarefa fácil, pois a maioria dos dados de SEO vem de várias fontes – Google Analytics, Google Search Console e rastreadores de classificação.

No exemplo do painel de SEO abaixo, mostramos os KPIs mais importantes para canais orgânicos (Leads/Vendas) versus o mês anterior e em uma linha do tempo. Dados de vendas, em uma combinação de métricas de engajamento como taxa de rejeição e média A duração da sessão pode fornecer uma excelente visão geral de como os usuários consomem o conteúdo do site e identificar problemas ou áreas de melhoria. Dependendo do tipo de negócio e particularmente dos negócios impactados pela sazonalidade, as comparações do MoM podem não ser a melhor escolha. Para tal, a comparação ano a ano (YoY) pode ser a melhor escolha. Anotações destacando eventos específicos podem adicionar clareza aos painéis (feriados, atualizações do algoritmo do Google, correções técnicas).

Visualização de dados para desenvolvedores

As visualizações usadas pelos desenvolvedores realmente fecham a lacuna no entendimento entre eles e outros departamentos. Visualizar dados para desenvolvedores significa apresentar um projeto, rastreamento de bugs em tempo real, exemplos, progresso e resultados, para realmente começar a tomar decisões baseadas em dados mais rapidamente.

Exemplos de visualização de dados Python

As visualizações de dados escritas em linguagens como Python ajudam a identificar tendências, padrões e correlações que, de outra forma, você nunca teria descoberto. O script Python abre as portas para várias opções para visualizar dados e obter insights que os dados brutos sozinhos não podem fornecer.

Usar o Python para criar suas visualizações de dados ajudará com:

• Ajudar seus usuários a obter insights de dados em milissegundos para analisar e entender grandes conjuntos de dados não formatados
• Permitindo adicionar cores, linhas de tendência, marcadores, anotações e muitas outras dicas visuais para entender instantaneamente a história dos dados
• Suporta visualização interativa de dados – Bokeh é uma biblioteca de visualização interativa que renderiza seus gráficos usando HTML e JavaScript. No entanto, Bokeh fornece uma API Python para criar visualizações interativas em D3.js com ou sem a necessidade de escrever qualquer código JavaScript.

À medida que as empresas continuam a depender de dados para tomar decisões melhores e baseadas em fatos, a importância da visualização de dados aumentará ainda mais. E como as técnicas de visualização como tabelas e gráficos são mais eficientes em termos de compreensão de dados em comparação com planilhas tradicionais e relatórios de dados desatualizados, usar ferramentas como o Python para criar visualizações de dados é uma necessidade para todas as equipes multifuncionais. Para se aprofundar no assunto, confira nosso artigo sobre visualização de dados com Python.

Exemplos de visualização de dados R

O uso de scripts R permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem vários tipos de visualizações para representar dados brutos e complexos com codificação mínima. Para criar visualizações de dados, o R fornece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que é um dos pacotes mais usados.

Se quisermos comparar R com Python, podemos apontar algumas diferenças – como o fato de que R é uma linguagem que é usada principalmente para análise de dados, enquanto Python é uma linguagem de programação de uso geral que também pode ser usada para análise de dados , mas esse não é seu objetivo principal.

Ambos estão bem equipados para visualização de dados, mas personalizar gráficos em R geralmente é mais fácil e intuitivo. O R foi construído para demonstrar os resultados da análise estatística com o módulo gráfico básico que permite criar gráficos e plotagens com facilidade, e você também pode usar o ggplot2 para pilotos mais avançados.

Para saber mais, acesse nosso artigo sobre visualização de dados em R.

Crie sua primeira visualização de dados com o Slingshot

Para alcançar a mágica completa da visualização de dados, você precisa do software certo para se conectar a todos os dados que você tem em diferentes sistemas e criar um painel visual de sua escolha.

Isso é exatamente o que o Slingshot pode fazer por você - é um espaço de trabalho digital completo e uma ferramenta capaz de agregar análise de dados, gerenciamento de projetos e informações, bate-papo e benchmarking de estratégia baseado em metas - tudo em um aplicativo intuitivo .

Além disso:

• Você pode se conectar rapidamente às suas diferentes fontes de dados e criar painéis em minutos.
• O Slingshot é totalmente integrado ao Azure Machine Learning Studio no Analytics para que você possa escolher sua fonte de dados, criar visualização e conectar-se a um modelo de aprendizado de máquina treinado
• O Slingshot é compatível com o Google BigQuery, adicionando velocidade significativa no processamento de big data com o Analytics, permitindo o uso de grandes conjuntos de dados em segundos

Quero tentar? Acesse aqui para ver como criar seu primeiro painel no Slingshot em quatro etapas fáceis.