O documento apresenta uma introdução aos princípios e práticas de visual analytics, destacando sua importância na extração de insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Ele explora abordagens visuais, ferramentas e técnicas que ajudam a melhorar a tomada de decisões através da análise interativa de dados. Referências a trabalhos de especialistas na área também são incluídas, enfatizando a evolução e o uso da visualização na ciência de dados.

1. Princípios,
práticas e
ferramentas
VISUAL ANALYTICS 101
Rio Big Data Meetup
21/Out /2014
Luí s Rodr igues
lu i s@lu i s r o dr ig ue s . co
m. br

2. VISUAL
ANALYTICS
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Rio Big Data Meetup
21/Out /2014
Luí s Rodr igues
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“A melhor forma de
ter boas ideias é ter
muitas ideias e ir
jogando fora as
ruins.”
Linus Pauling
Nobel de Química, 1954
Nobel da Paz, 1962
Único a receber 2 prêmios sozinho
1 dos 4 a receber mais de um prêmio
1 dos 2 a receber prêmios em 2 categor ias
INTRO
Def inição
Por quê?
Como?
Cogni ção Vi sual
Abordagens
Fer ramentas
Inspi ração
Referências

3. DEFINIÇÃO FORMAL
Thomas & Cook (2005):
Visual analytics is the science of
analytical reasoning facilitated
by interactive visual interfaces.
Analytical reasoning is central to
the analyst’s task of applying
human judgments to reach
conclusions from a combination
of evidence and assumptions.
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Como?
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Abordagens
Fer ramentas
Inspi ração
Referências

4. NA PRÁTICA
DADOS
ANÁLISE
AÇÃO
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
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Como?
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Abordagens
Fer ramentas
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Referências

5. POR QUÊ?
Insights valiosos dos dados
Decisões melhor embasadas
Comunicação mais efetiva
Processamento de grandes
volumes, velocidades,
variedade...
...assim como qualquer área
relacionada com Big Data!
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Como?
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Fer ramentas
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6. MAIS ESPECIFICAMENTE
Aumentar a probabilidade de
se encontrar algo:
Sem sentido
Contra-intuitivo
Desconcertante
Polêmico
 Imprevisível
Bizarro
in_sight
Qual algoritmo?
Qual forma?
Qual valor (v = b/c)?
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Como?
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Fer ramentas
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7. COMO TER MAIS INSIGHTS?
Não começar com uma
hipótese/pergunta
 Vira um obstáculo
 Vira um compromisso
Evitar conclusões por analogia
 Experiência pode cegar
 Você quer NOVAS ideias
Não explorar os dados sozinho
 Qualquer um é melhor que nenhum
 Cada um vê diferente
Ver os dados de diversas formas
em diversos contextos
 MUITAS PERSPECTIVAS
 Se não houver insight, houve
APRENDIZADO
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8. COMO ESTIMULAR
MUITAS PERSPECTIVAS?
Assumir que não sabe tudo
Abstrair, abstrair a abstração
 Prototipar rapidíssimo (5’)
Co-customizar e compartilhar
constantemente
Permitir drill down & around
Cruzar Bananas x Laranjas
Descontrair e descomprometer
Prestar atenção
 Inspirações cruzadas
Cognição visual
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9. COGNIÇÃO VISUAL
 “Nossos cérebros estão
configurados para processar
informação mais efetivamente
de forma visual” (Simon)
 “O olho e o córtex visual do
cérebro formam um
processador paralelo massivo,
que compõem o canal com
maior bandwidth para os
centros cognitivos humanos”
(Ware)
 “Processamos mais pelo visual
do que por todos os outros
sentidos combinados” (Ware)
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10. PREATTENTIVE PROCESSING
(TREISMAN, 1980)
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11. PRECISÃO PERCEPTIVA
VISUAL (CLEVELAND, 1985)
Depende...
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12. PRA QUEM? QUE DADOS?
PRA QUÊ? QUE TECNOLOGIA?
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13. REGRA ABSOLUTA
ABORDAGENS & INSPIRAÇÕES
Um vê diferente do outro
Um mesmo indivíduo vê diferente
a depender do contexto
Use isso a seu favor
 Menos dashboards: ferramentas de
acompanhamento e comunicação
 Menos IMPOSIÇÃO/ESTAGNAÇÃO
 Mais protótipos flexíveis:
ferramentas de discussão e
colaboração
 Mais SUGESTÃO/DINAMICIDADE
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14. ABORDAGENS VISUAIS
Tukey (1977): Primórdios...
 “Exploratory data analysis”: o valor
do visual
 Caneta, lápis, papel: sugestões
para clareza e ênfase
Tufte (1983-2001): Salto!
 Leituras micro/macro
 Estratificação (em camadas) e
separação
 Pequenos múltiplos
 Cor e informação
 Narrativas de espaço e tempo
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15. ABORDAGENS VISUAIS: TUFTE
www.sealthreinhold.com/tufte
s-rules
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16. ABORDAGEM COGNITIVA
Schneiderman (1999)
 Aumentar o uso de recursos
visuais que expandam a
capacidade de processamento
 Reduzir a busca representando
muitos dados em apenas um
espaço
 Estimular visualmente o
reconhecimento de padrões
 Estimular visualmente a inferência
de relacionamentos
 Ativar o monitoramento perceptivo
de um grande número de eventos
 Prover um meio
manipulável/interativo para
exploração
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17. ABORDAGEM SISTÊMICA
(YAU, 2013)
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18. FERRAMENTAS
Cada semana (dia?) aparece
uma...
 selection.datavisualization.ch
www.visualisingdata.com/index.p
hp/resources
A lista continua crescendo...
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19. NA PRÁTICA
DADOS
ANÁLISE
AÇÃO
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
dataviz
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20. APLICAÇÃO > FERRAMENTA
Exploração
Prototipação
Publicação
R
Tableau
QlikView
Spotfire
D3.js
Cognição e Análise Colaborativas
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21. COMPARAÇÃO: TRUSTRADIUS
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22. COMPARAÇÃO: INDEED
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23. INSPIRAÇÃO
Galerias com curadoria
 visualoop.com/11044/30-
amazing-data-viz-galleries-everyone-
should-follow
D3.js: Mike Bostock
 bl.ocks.org/mbostock
Data Art
www.openprocessing.org/browse
/?viewBy=most&filter=favorited
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Abordagens
Fer ramentas
INSPIRAÇÃO
Referências

24. REFERÊNCIAS DESTA
APRESENTAÇÃO
 Thomas & Cook: Illuminating the Path: The
R&D Agenda for Visual Analytics
 Mike Bostock: d3js.org
 Alberto Cairo: Functional Art
 William Cleveland: Visualizing Data
 Ben Shneiderman: Readings in Information
Visualization: Using Vision to Think
 Phil Simon: The Visual Organization
 Anne Treisman: A feature integration theory
of attention
 John Tukey: Exploratory Data Analysis
 Edward Tufte: The Visual Display of
Quantitative Information
 Colin Ware: Information Visualization, Third
Edition: Perception for Design
 Nathan Yau: Data Points: Visualization That
Means Something & flowingdata.com
 Muitos outros autores e obras...
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25. É SÓ O COMEÇO...
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26. OBRIGADO.
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