Linguagem R: elaborando gráficos com Plotly

Cada vez mais dados são gerados, seja pelas empresas coletando dados sobre seus clientes, concorrentes ou dados sobre as próprias ações, ou por usuário em redes sociais, com postagens, fotos, vídeos, e por equipamentos, inclusive aqueles com tecnologias de IoT (Internet of Things). Entretanto, apenas armazenar essa imensidão de dados e nada a ser feito com eles não acrescenta em nada, principalmente para as organizações. As empresas armazenavam uma grande quantidade de dados, mas por falta de recursos ou de verbas para adquirir os recursos necessários para tratá-los, não era possível extrair informações desses conjuntos de dados.

Com o passar dos anos, as empresas começaram a ter condições financeiras para obter diferentes recursos para se trabalhar com esses dados, mas ainda havendo um grande problema em questão: como analisar um grande conjunto de dados para ter informações úteis? Assim, foram surgindo diferentes ferramentas para analisar tais dados, possibilitando que se observasse diferentes informações, por exemplo, comportamento dos clientes, comportamento dos usuários de determinado site, tendências de comprar entre outros.

Então, as empresas também começaram a utilizar esses recursos para fomentar o marketing, focando em propagandas e/ou promoções para clientes com maior potencial de compra ou até mesmo para fazer determinados clientes que estão em dúvida mudarem de opinião, ou para melhorar suas estratégias para aumentar lucros entre outras ações. Mas o uso dos dados vai muito além do que apenas para marketing, entre eles, detecção de fraudes, detecção de anomalias, prever altas de preços, correlação de epidemias com outros fatores etc.

Mas outra dificuldade surgiu: como obter informações de maneira rápida? Mesmo havendo diferentes ferramentas para realizar consultas nas bases de dados, era um processo mais demorado, cansativo, devendo-se realizar determinadas consultas, colocar os resultados em tabelas ou relatórios para depois os gestores poderem analisar e tomar as decisões.

Os gestores necessitam ter informações sobre os dados de forma rápida e simples, possibilitando tomar decisões corretas e em menor tempo possível. Então foram surgindo diferentes ferramentas para gerar gráficos, o recurso mais utilizado atualmente para visualizar informações em grandes conjuntos de dados e que possibilita atender as necessidades dos gestores/empresas no menor tempo possível.

Por que utilizar gráficos?

Com a grande quantidade de dados gerados e armazenados, as empresas começaram a extrair insights a partir desses dados para auxiliar nas tomadas de decisão. Com o passar do tempo, cada vez mais é necessário tomar decisões rapidamente, muitas vezes até online, ou seja, ao coletar determinados dados a empresa já deverá saber qual decisão tomar.

Quando se tem posse de um pequeno conjunto de dados, elaborando tabelas com esses dados é possível extrair informações e tomar decisões a partir deles. Contudo, atualmente as empresas possuem cada vez mais dados armazenados, gerados de diferentes fontes, sistemas corporativos, redes sociais, logs entre outros. Com isso, dificilmente se terá uma base de dados que seja possível ser analisada de forma manual olhando tabelas ou lendo relatórios.

Além do fator quantidade de registros a serem analisados, também há o lado científico. Existem alguns estudos que afirmam que imagens são processadas mais rapidamente pelo cérebro. Isso se deve ao fato de que o cérebro possui um lado inteiro dedicado para interpretação de imagens, assim, ativando os dois lados do cérebro simultaneamente e consequentemente entendendo as ideias e informações com maior facilidade e precisão. Além de interpretar as imagens de forma mais rápida, alguns estudos afirmam que o cérebro processa uma imagem em menos de 1/10 de segundo.

Embora com todas as vantagens ao demonstrar informações de grande conjunto de dados em forma de gráficos, também há fatores a serem observados para não tornar os gráficos grandes obstáculos. Um dos problemas mais recorrentes em gerar gráficos são os exageros, sejam eles de quantidade de variáveis ou cores, assim, gerando mais ideias confusas do que realmente insights. Gráficos desse tipo, mesmo tendo design moderno e bonitos, podem não gerar conhecimento e boas soluções. Então, ao elaborar gráficos, deve-se ter atenção no design, quantidade de variáveis, cores e quais tipos de gráficos serão utilizados para demonstrar cada tipo de informação que se deseja.

Tipos de gráficos

Gráficos são elaboradores de acordo com os tipos de variáveis e tipos de registros que se tem em um conjunto de dados, cada gráfico exige um tipo de variável e valor. Assim, antes de se iniciar a abordagem de tipos de gráficos e elaboração de cada um deles, alguns conceitos estatísticos são necessários. Na estatística os dados se dividem em:" [...] continue lendo...