Visualização de dados: de dados a Insight

1. 1: Olá. Meu nome é Josh e sou gerente de dados e análises de uma organização multibilionária. Também tenho uma paixão especial por contar histórias eficazes com visualização e comunicação de dados. Em minha função, é crucial contar histórias de dados eficazes para que elas possam influenciar e impulsionar mudanças impulsionadas por dados na organização. Também sou instrutor em tudo relacionado a dados e codificação. E estou entusiasmado em recebê-lo como parte dessa comunidade de profissionais de dados entusiasmados. Atualmente, os dados são um dos ativos mais poderosos e a organização tem todas as organizações de melhor desempenho em qualquer mercado que você queira escolher porque elas têm melhores recursos de dados do que seus concorrentes e os profissionais de data estão entre os mais as organizações estão investindo bilhões de dólares para aprimorar suas capacidades de dados. Atualmente, os recrutadores buscam conjuntos de habilidades altamente procurados , os recrutadores buscam organizações estão investindo bilhões de dólares para aprimorar suas capacidades de dados. Atualmente . Mas deixe-me compartilhar um pequeno fato de vista baseado em dados. Custos de dados. Deixe-me compartilhar uma visão do Data Factory. A maioria das iniciativas de dados não produz nenhum resultado. Agora, isso não ocorre porque as iniciativas de dados falham em coletar os dados certos, ou porque não implementaram a tecnologia certa ou não têm as pessoas certas. Pelo contrário, a maioria das iniciativas de dados se propõe a coletar determinados dados e analisá-los. E eles alcançam esse objetivo. A diferença é que, depois de apresentar esses dados , eles realmente não influenciam mudanças positivas na organização. Isso ocorre porque os dados não são apresentados de uma forma convincente e influente eles realmente impulsionarão mudanças práticas na organização. Em outras palavras, o problema é as pessoas não estão utilizando a narrativa baseada em dados, que é exatamente o que abordaremos neste curso. Contar histórias é uma das formas mais poderosas de influenciar, ensinar e inspirar. Quando você compara isso com a verdade analítica dos dados, então você tem a narrativa de dados, que é uma das ferramentas mais poderosas em qualquer kit de ferramentas organizacional. Se você quiser gerar valor comercial ao se juntar a mim neste curso, aprenderemos a pegar dados normais emprestados e transformá-los em mensagens poderosas e baseadas em histórias que inspirarão seu público a aceitar mudança que você deseja influenciar por meio de suas análises. Vamos explorar os cinco princípios-chave da percepção visual e do design visual e como eles podem ser aplicados ao mundo da visualização de dados para contar histórias impactantes que mudarão uma organização. Seu projeto ao longo deste curso será pegar alguns dados e transformá-los em uma mensagem poderosa usando as técnicas que aprendemos nesta aula. Então, bem-vindo à aula. Estou ansioso para ver você na próxima aula. 2. 2: Olá e bem-vindo à primeira aula adequada desta aula de Skillshare. Nesta lição, vamos explorar por que os dados são importantes para nós no mundo moderno e por que a visualização de dados é uma habilidade crucial para todos atualmente. Atualmente, consumimos dados a cada segundo de cada dia. Na verdade, mais de 3 quatrilhões de bytes de dados são produzidos todos os dias. E o ritmo em que estamos criando dados está se acelerando rapidamente à medida que mais pessoas, organizações e até computadores estão gerando mais e mais dados. Atualmente, estamos realmente vivendo em um mundo movido por dados. A razão pela qual coletamos todos esses dados é para tomar decisões informadas Esse processo é conhecido como tomada de decisão baseada em dados, que é um nome bastante apropriado, na verdade. Agora, se você pensar bem, todas as decisões são, na verdade, tomadas de decisão baseadas em dados. A menos, é claro, que você esteja apenas consultando a bola mágica para demonstrar, vamos pensar em uma decisão mundana que precisa ser tomada, como qual hotel você vai reservar para uma viagem. A decisão que você toma sobre qual hotel é baseada nos dados que você coleta. Os dados que você está coletando neste caso são coisas como as comodidades e as instalações e a localização do hotel, o custo do hotel, quanto orçamento disponível você tem para gastar naquele hotel. E comparando isso com as instalações que você deseja e quais comodidades são mais importantes para você. Você também precisará considerar por quanto tempo deseja ficar no hotel e o tipo de quarto em que deseja ficar. Há muitos elementos de dados diferentes que influenciam a tomada de decisões, como ficar em um hotel enquanto vivemos Usamos dados para informar nossa tomada de decisão. Muitas vezes, sem realmente pensar no que estamos realmente fazendo, como estamos constantemente tomando dados como entrada, usando-os e analisando-os, e tomando decisões que resultam em ações que tomamos, como reservar um hotel. O que eu quero que você faça é parar um momento para refletir sobre algumas decisões recentes que você tomou. Tente dividi-los nos dados de entrada que você usa para tomar essa decisão e como esses dados influenciaram a decisão que você queria tomar. Eu encorajo você a postar isso na seção de discussão abaixo deste curso para que você possa compartilhá-lo com outras pessoas. Mas reflita por um momento sobre algumas das decisões do dia a dia que você toma e como os dados são usados para orientar e embasar essas decisões. Agora, esse tipo de tomada de decisão não é exclusivo do nosso dia-a-dia. É usado em empresas o tempo todo, só que em uma escala muito maior. À medida que as informações e a tecnologia avançam, é permitido que as organizações coletem cada vez mais dados e os usem maneiras muito mais sofisticadas para tomar decisões melhores e mais poderosas. Agora, com esse rápido aumento na tecnologia e na coleta e armazenamento de todos esses dados, tivemos que desenvolver formas mais sofisticadas de analisar esses dados e tomar a decisão correta e informada. Tradicionalmente falando, apenas alguns profissionais de dados precisavam utilizar habilidades de dados para analisar os dados coletados. No entanto, à medida que os mercados estão se tornando cada vez mais competitivos, a base pela qual eles estão competindo são os recursos de dados. Essas organizações que utilizam melhor esses dados são as que estão tendo mais sucesso. E para competir com essas organizações e alcançar o status de ser uma organização verdadeiramente orientada por dados. Não é mais suficiente, mas apenas algumas pessoas selecionadas terão habilidades suficientes algum dia. Agora, todos na organização precisam ser capazes conversar ou falar a linguagem dos dados. Não é algo que apenas os Buffon e a TI estão fazendo. É algo que todos na organização precisam adotar porque os dados são a força vital dos negócios. Então, em que consiste a visualização de dados? Para que realmente o usamos? Bem, se os dados são a força vital de qualquer organização , a visualização de dados é como a resposta. É o que permite que os dados sejam transportados pela empresa e usados de maneiras úteis para gerar valor para a empresa, o que é feito por meio da influência das pessoas a tomarem a decisão correta. Visualização de dados, portanto, é um termo abrangente que apenas descreve a maneira como comunicamos dados e informações a um público visualmente por meio do uso de diferentes objetos, como linhas e barras em gráficos diferentes. Simplificando, a visualização de dados é a exibição visual dos dados. Qualquer instância em que você pega alguns dados brutos e os apresenta visualmente é um caso de visualização de dados. E a complexidade do que você apresenta pode variar de algo muito básico a algo muito mais avançado. Mas é importante observar que a visualização de dados não é eficaz se você estiver simplesmente exibindo números em sua essência visualização de dados é simplesmente os números apresentados visualmente. Isso realmente não significa nada para ninguém. É somente quando esses números são analisados no contexto comercial correto com a intenção de impulsionar algum tipo de decisão, realmente se tornam úteis? É aqui que eu faço a distinção entre visualização de dados e narrativa de dados. visualização de dados é. Transformando qualquer gráfico em uma visualização. Por outro lado, contar histórias com dados é apresentar dados de uma forma que existe para influenciar a mudança. E isso só pode ser feito no contexto adequado da tomada de decisão, por exemplo, vamos dar uma olhada em uma história de dados. Então, essa é uma história de dados que eu criei e vamos explorá-la à medida que avançamos neste curso. Apenas para sua referência, você poderá fazer o download em algum lugar na seção do projeto abaixo. Eu recomendo que você o baixe para que você possa consultá-lo novamente no futuro, caso ele nem sempre esteja disponível em sua tela durante o curso. Então, o que essa história de dados nos diz é que durante o confinamento na época do COVID, houve um aumento na atividade física de diferentes pessoas na América. Portanto, essa é uma história de dados porque usa opções de design específicas para apresentar uma história ao público. Não é apenas uma simples visualização dos dados subjacentes. São técnicas usadas e escolhas de design visual que eu fiz deliberadamente para contar uma história ao público. O que eu quero que você tire é que os dados são usados como evidência para a mensagem. A mensagem ocupa um papel central nos elementos de dados reais, as linhas neste gráfico de linhas. Isso é um reforço da evidência da mensagem. E isso é para mim o que separa uma visualização de dados de uma história de dados. Uma visualização de dados apenas exibiria essas linhas e diria que aqui está o número de pessoas fazendo atividades ao ar livre ao longo do tempo. Já a história conta uma história sobre isso. Isso fornece uma mensagem importante de que COVID-19 inspirou mais atividades físicas e escolhas específicas de design intencional foram feitas para contar essa história de forma eficaz. O que essa visualização mostra é que podemos coletar dados e, O que essa visualização mostra é que podemos por meio de escolhas intencionais de design, podemos transformá-los em uma mensagem que pode inspirar e influenciar o público. Atualmente, todos na organização precisam ser capazes de falar esse idioma se quiserem ser considerados orientados por dados em sua abordagem. E como atualmente vivemos em um mundo movido por dados , espera-se que todos participem dessa nova linguagem de dados. Atualmente, a visualização de dados é incrivelmente predominante. Eles podem assumir várias formas, como painéis, infográficos, apresentações em vez de pods. Pense na frequência com que você encontra uma visualização de dados no seu dia a dia. Talvez, como eu, você tenha algo assim, que é como um aplicativo de rastreamento de passos que visualiza para mim minha frequência cardíaca ao longo do tempo e exercícios realizados e quantos passos eu dou diariamente. E no final da semana, ele produz um pequeno relatório que eu posso examinar. Este é um exemplo de visualização no dia a dia. A visualização de dados está absolutamente em todo lugar. Está em publicidade e cartazes. Você pode ver os produtos se anunciando usando dados para comparar o desempenho entre si em produtos diferentes. Você pode ver a visualização de dados o tempo todo nas notícias para informá-lo sobre as histórias que estão acontecendo. Agora, esses são bons exemplos de dados contando histórias novamente. E o mais importante, quantas reuniões você planejou recentemente em que alguém apresentou um gráfico ou algum tipo de visualização de dados. Atualmente, está em todo lugar todas as empresas estão tentando tomar decisões baseadas em dados usando dados para embasar suas decisões. E, como dissemos anteriormente, maioria dessas iniciativas falha porque a visualização em si não conta uma história convincente que leve a mudanças nas decisões tomadas. Todos esses exemplos mostram a vigilância da comunicação de dados e a necessidade de que todos possam falar e se comunicar de forma eficaz com os dados. , as empresas confiam tanto nessa escala Atualmente, as empresas confiam tanto nessa escala que poder trabalhar com confiança em uma planilha e criar alguns gráficos usando algo como Excel agora não é mais suficiente no mundo moderno. Atualmente, você precisa ser capaz de trabalhar e analisar dados com confiança e transformá-los em histórias de dados convincentes e influentes que realmente impulsionarão a mudança. Simplesmente, contar histórias não é realmente sobre análise, matemática ou estatística. É muito mais uma questão de design visual e de pegar gráficos padrão que são produzidos em ferramentas como o Excel e transformá-los em narrativas ricas e convincentes que ressoarão com público por meio de escolhas intencionais de design gráfico. A chave que eu quero que você remova é apenas porque os dados são precisos e apresentados de forma factual. Não é mais o suficiente para realmente impulsionar a mudança na organização. Afinal, é por isso que tomamos decisões com dados, porque queremos ser capazes de agir de acordo com essas decisões. E se você está apresentando gráficos sem brilho que não ressoam nem inspiram ninguém, então você não está realmente utilizando os dados em todo o seu potencial. E com algumas opções de design, você pode contar histórias muito mais convincentes. Tenho certeza de que sua próxima pergunta é, bem, como faço isso? O que isso realmente significa? 3. 3 por que os dados são importantes 2 novos: Então, Vitality Friedman, fundador da Smashing Magazine e amante geral do design , disse que o principal objetivo da visualização de dados é comunicar informações de forma clara e eficaz por meio de meios gráficos. Isso não significa que a visualização de dados precise parecer emprestada para ser funcional ou extremamente sofisticada para ter uma aparência bonita, para transmitir ideias de forma eficaz Tanto a forma estática quanto funcionalidade precisam andar de mãos dadas, fornecendo insights sobre um conjunto de dados bastante esparso e complexo , comunicando seus principais aspectos de uma forma mais intuitiva Os designers geralmente não conseguem um equilíbrio entre forma e função, seja criando lindas visualizações de dados que não atendem ao propósito principal de comunicar informações. Ou eles criam visualizações de dados padrão que não conseguem engajar e motivar. Friedman mencionou algo muito importante nessa citação. E isso é que as visualizações de dados são eficazes. As visualizações de dados precisam atingir esse equilíbrio entre forma e função. Não adianta ter uma visualização bonita e bem projetada se ela realmente não impulsiona a mudança em uma organização. E só porque você pegou dados e os apresentou de forma formativa por meio da visualização de dados, não significa que eles realmente inspirarão um público, a menos que você faça escolhas deliberadas de design para atingir esse objetivo, os gráficos podem ser precisos e verdadeiros, faça escolhas deliberadas de design para atingir esse objetivo, os gráficos podem ser precisos e verdadeiros, mas são apenas números a menos que sejam apresentados da maneira certa com o contexto certo do que o na verdade, não vai gerar mudanças. E se sua análise de dados realmente não impulsiona a tomada de decisões , você está efetivamente apenas apresentando números para apresentar números. É por isso que a maioria das iniciativas de dados falham porque têm os dados corretos. Eles simplesmente não são apresentados uma forma que realmente inspire as pessoas a tomarem decisões corretas. Da mesma forma, você pode investir muito tempo no outro lado das coisas. Você pode pegar alguns dados e torná-los lindos, infográficos. Isso parece realmente atraente visualmente para o público. Mas na verdade não diz muito sobre isso. Não é uma história de dados , são apenas dados bem refinados. A chave para uma história de dados eficaz é encontrar o equilíbrio certo. O design precisa incorporar elementos narrativos para inspirar o público, mas os dados também precisam ser informativos e factuais. E à medida que avançamos nas diferentes lições, é exatamente isso que vamos explorar. Vamos ver gráficos que são verdadeiros, mas ineficazes. E vamos ver quais escolhas de design podem ser feitas para transformá-las em histórias de dados convincentes. Antes de fazermos isso, porém, eu queria compartilhar outra citação de Edward Tufte e ele escreveu um livro em 1983, resfriados. E eu vou ter que ler isso porque não há como me lembrar disso. É chamado de Exibição Visual de Informações Quantitativas. Agora, isso define o que uma visualização de dados eficaz realmente deveria ser. Agora, ele diz na passagem seguinte excelência em gráficos estatísticos consiste em ideias complexas comunicadas com clareza, precisão e eficiência. Exibições gráficas para mostrar os dados e fazer com que o espectador pense sobre a substância não sobre a metodologia, o design gráfico e toda a tecnologia da produção Isso deve evitar distorcer o que os dados têm a dizer. Ele deve apresentar muitos números em um espaço pequeno, tornar os grandes conjuntos coerentes e incentivar os olhos a comparar diferentes informações e dados. Eles também devem revelar os dados em vários níveis de detalhes a partir de uma visão geral ampla para encontrar a estrutura. E deve servir a um propósito razoavelmente claro. Descreva, explore, tabule ou decore e seja estreitamente integrado às discrepâncias estatísticas e verbais de um conjunto de dados. Então, foram muitas palavras, mas é importante entender a mensagem principal de mas é importante entender a Edward Tufte : o que ele está dizendo é que uma visualização de dados eficaz é aquela que apresenta os números com sinceridade, mas também é uma que atrai o público ao apresentar informações de uma forma apresentar informações de uma forma que realmente contará uma história. Uma visualização de dados não é algo produzido apenas com o objetivo de ter os dados. E a visualização de dados eficaz é aquela que impulsiona tomada de decisões sem a devida consideração e as escolhas de design, então as visualizações de dados que você cria se tornarão efetivas atualmente com ferramentas como Power, BI e Excel, Tableau e Qlik Sense e muitas, muitas outras ferramentas que usamos nas organizações. É muito fácil inserir alguns dados e, com o clique de um botão, você pode produzir gráficos. Mas esses gráficos não levam em conta o contexto do motivo pelo qual você está fazendo o gráfico. Ele não leva em consideração nenhuma escolha de design. Portanto, poder criar esses gráficos com um clique não é, na verdade, criar gráficos efetivos. Está apenas produzindo mais gráficos. Esses gráficos certamente não vão ressoar com o público nem serão inspiradores quando se trata de impulsionar a tomada de decisões. Então, junte-se a mim agora na próxima lição, onde vamos pegar alguns de nossos dados, começar a visualizá-los e descobrir as ferramentas e técnicas que podemos usar para transformar nosso gráfico padrão de um clique em algo inspirador e influente. Mas antes de fazer isso, quero que você pense em algumas visualizações de dados recentes que você viu on-line em sua organização, ou você pode acessar o Google e dar uma olhada em algumas visualizações de dados. Não quero que você pense se eles seriam apenas apresentações de dados, como se fossem apenas exibições visuais de dados. Ou se eram histórias de dados realmente eficazes que continham elementos de design usados para criar uma narrativa. E quando você fizer isso, eu adoraria que você compartilhasse isso nas discussões abaixo. Assim, podemos ver alguns exemplos de outras visualizações de dados e escolher o que torna eficazes e destacar se elas contaram uma história ou se estavam apenas apresentando dados visuais. Depois de fazer isso, junte-se a mim na próxima lição, começaremos a explorar o design visual. 4. Como obter seus dados novos: Olá. Neste vídeo, vou compartilhar com você onde você pode obter alguns conjuntos de dados interessantes para começar a criar algumas visualizações de dados maravilhosas. Agora, para este curso, você pode usar qualquer conjunto de dados que quiser. Não precisa ser uma dessas recomendações, mas vou recomendar alguns sites interessantes e valiosos que você deve conhecer de qualquer maneira. O primeiro é o Kaggle, que está aqui. Portanto, o Kaggle é um site interessante cheio de conjuntos de dados muito bons. E a melhor parte é que há toda uma comunidade de pessoas que falam sobre dados e o que fizeram com eles. Interessante se você gosta desse tipo de coisa para encontrar os conjuntos de dados, basta ir até aqui e na coluna dois conjuntos de dados. E então você pode encontrar muitos conjuntos de dados fascinantes. Organize por categoria ou , às vezes, pelas melhores ou simplesmente acesse as tendências. Por exemplo, aqui temos todos os cursos universitários e seus graduados, todas as avaliações do New York City Air BnB, digamos que queremos explorar esta. Basta clicar nele. Ele fala um pouco sobre essa data definida, de onde ela veio e quem a selecionou. E então você pode descer e ver mais sobre os dados. Portanto, isso descreve as colunas encontradas nesse conjunto de dados. E você pode ver que temos a data em que a avaliação foi publicada e o conteúdo dessa avaliação. E você pode fazer muitas coisas interessantes. Talvez você possa criar um mapa e fazer um mapa das melhores e piores localizações de Nova York para alugar um Airbnb. Quando estiver pronto, basta clicar em Baixar e ele fará o download do conjunto de dados para você. Então isso é Kaggle. A próxima é a Makeover Monday. Então, vá para make over monday.code.uk. E você encontrará esse site muito interessante que publica muitos conjuntos de dados fascinantes. E a melhor parte é que toda semana eles têm um pequeno tipo de competição em que publicam um conjunto de dados interessante e depois incentivam os participantes a visualizá-los de maneiras interessantes e depois os revisam e discutem . Então, para encontrá-los, basta acessar os conjuntos de dados e ver todos os diferentes anos aqui em que eles estão ativos. Então, já faz vários anos. E para cada semana desse ano, você encontrará um link para os dados. Basta clicar neste link que o levará à data definida. Você pode descobrir mais sobre as informações desse conjunto de dados. Portanto, este é um dos dez principais orçamentos militares ou as formações empresariais americanas são, por exemplo, informações de inspeção da FDA. Então você também tem dois links que eu encorajo você a conferir. Então, um deles se chama assistir filmes em o criativo Makeover Monday vê as datas definidas e explica seu processo de pensamento enquanto cria uma visualização e compreende os dados. É realmente fascinante de assistir, assim como as avaliações da visita. Então é aqui que os participantes publicam a visualização dos dados. Então, muitas pessoas diferentes publicam suas visualizações do mesmo conjunto de dados. E então, os criadores do Makeover Monday simplesmente analisam e falam sobre os aspectos bons e ruins. Então, o que estou usando, você não precisa me copiar, mas se quiser, pode ser em 2021 e é a primeira semana chamada de grande boom de bicicletas de 2020. E para baixá-lo, basta clicar nos dados. Isso levará você a um link para baixar o conjunto de dados Talvez seja necessário se inscrever e criar uma conta neste site. Mas não se preocupe, eu tenho uma conta aqui há um bom tempo e nunca recebi nenhum e-mail de spam ou algo parecido. Tão confiável se essa for sua preocupação. De qualquer forma, basta acessar aqui e seguir as instruções para baixar o conjunto de dados. E isso lhe dará um bom arquivo CVS e você poderá começar a trabalhar nele. Então, esses são alguns ótimos sites onde você pode encontrar dados para este curso. Então, o que você deve fazer agora é encontrar um conjunto de dados interessante. Brinque um pouco com isso e veja o conjunto de dados, certifique-se de entendê-lo e até mesmo crie sua primeira visualização, e até mesmo crie se quiser. Depois de fazer isso, junte-se a mim no próximo vídeo. 5. História eficaz: Olá. Então, vimos por que os dados são tão importantes para as organizações atualmente. E também exploramos por que criar uma visualização forte e impactante é a chave para contar uma história de dados eficaz, que é o que impulsiona a mudança nos negócios. Você também estará ciente de que nos últimos anos, a importância crescente dos dados e, portanto, a criação de visualizações de dados. Infelizmente, a maioria das visualizações criativas são bastante ineficazes transmitir uma história. Na verdade, provavelmente há mais gráficos efetivos sendo criados do que em gráficos efetivos sendo criados gráficos eficazes. E isso remonta a algo que mencionamos anteriormente: a maioria das iniciativas de dados falham, que mencionamos anteriormente: a maioria das iniciativas de dados falham não porque não têm os dados certos. É porque não é apresentado de forma convincente. Se você quiser criar histórias eficazes baseadas em dados, precisará identificar o que torna esses gráficos tão ineficazes identificar o que torna esses gráficos e quais são os principais elementos de um gráfico eficaz? E é isso que vamos aprender nesta lição. Nesta lição, vamos explorar os principais elementos que distinguem entre um gráfico visualmente atraente e um que realmente conta uma história baseada em dados. Vamos revisar alguns gráficos no contexto dos princípios de Tufte e identificar os aspectos que os tornam mais eficazes e os aspectos que devem ser alterados para tornar os gráficos ineficazes mais atraentes e visuais. Então, vamos começar examinando um gráfico que é bastante ineficaz ou aprendendo a identificar os principais componentes que devem ser alterados para tornar esse gráfico mais eficaz. E deixe-me avisá-lo aqui. Quando você começar a identificar a ineficácia de certos gráficos, você começará a vê-los em todos os lugares e isso começará a deixá-lo louco. Eu sei. Eu ando o tempo todo e a etnografia, IC, não consigo deixar de analisá-la no contexto desses princípios e começar a identificar o que os torna tão ineficazes. Então, vamos começar analisando nosso primeiro gráfico. Então, vamos dar uma olhada em nosso primeiro gráfico agora. Você pode pausar o vídeo se precisar, mas vamos ver este gráfico aqui. E eu quero que você reflita sobre isso por um momento e se pergunte: qual é a mensagem pretendida pelo autor deste gráfico? Em outras palavras, qual é a história desses dados enquanto você os examina? Considere os princípios que Tufte nos deu anteriormente. Faça a si mesmo perguntas como esse gráfico é coerente? Isso incentiva você a comparar diferentes partes de dados? Ele mostra os dados em diferentes níveis de detalhes? É importante ressaltar que esse gráfico serve a um propósito razoavelmente claro? Você deveria observar uma tendência? É algo que você está comparando? Você está vendo uma mensagem positiva ou negativa? Podemos realmente resumir os princípios mais importantes da visualização eficaz de dados, pois ela é precisa e não enganosa? E isso te conta uma história? Ou são apenas dados apresentados visualmente com esses princípios em mente? Veja este gráfico. Você precisa decifrar uma mensagem ou há uma mensagem clara e direta sendo transmitida a você? Então, vamos detalhar esse gráfico. Claramente, isso não é realmente uma mensagem aqui. Pelo menos não há ninguém que se destaque ou surpreenda com você e diga exatamente o que é essa mensagem. É algo que temos que procurar. Agora. Isso pode ser porque o gráfico é muito confuso e confuso e há muitos elementos visuais diferentes nele. Há muitos rótulos, muitas barras, muitos elementos gráficos, como linhas de grade, e eles servem para distraí-lo da mensagem principal. Então, tente ignorar esses elementos que distraem e caçar. E eu quero que você veja este gráfico e decida por si mesmo qual é a história aqui. Então, obviamente, estamos analisando um gráfico de vendas um período de alguns meses diferentes. Quero que você me diga qual é realmente a mensagem desse gráfico para o público. Então, o que você enviou com uma mensagem? Para mim, na verdade, existem várias mensagens potenciais diferentes nesses dados. E isso é fundamental porque nenhuma mensagem é divulgada. Não há uma história direta sendo contada. Acabamos de apresentar os dados visualmente e cabe ao público interpretar o que essa mensagem realmente é. Nesse caso, a história pode ter sido que quarto trimestre foi um período de vendas relativamente estável, ou talvez o autor pretendesse comunicar que primeiro trimestre foi um período de vendas muito variável. No entanto, ambas são, em última análise, apenas suposições. Eles são propensos a preconceitos do público e do contexto que esse membro da audiência tem. Isso é apenas algo que eu observei e talvez você tenha tido histórias totalmente diferentes que escolheu do gráfico. E isso é totalmente válido porque o autor desse gráfico não apresentou uma história visual para o público. Eles simplesmente visualizam os dados que tinham em vez apresentar uma história e os dados são usados como evidência dessa mensagem. Neste exemplo de visualização de dados, cabe ao público decifrar sua própria mensagem, que definitivamente não é o que você quer que aconteça ao tentar se comunicar visualmente com os dados. Anteriormente, discutimos a vitalidade de Friedman e sua crença de que uma comunicação de dados eficaz é aquela que comunica inerentemente uma mensagem antes que o design gráfico seja incorporado a ela. Portanto, neste exemplo, os dados apresentados são de fato precisos. Existem dados de vendas dessa organização? No entanto, como não foi apresentado de uma forma que conte uma história , não pode ser considerada uma comunicação eficaz embora o gráfico seja relativamente organizado e bem apresentado. Não é uma peça de comunicação porque, na verdade, não nos diz nenhuma mensagem. Então, a seguir, eu quero que você revise este gráfico e você pode pausar a tela se precisar revisá-la por um momento. Neste gráfico, obtive exatamente os mesmos dados e eliminei todos os elementos que distraem. Portanto, é um gráfico muito mais limpo e minimalista. No entanto, são exatamente os mesmos dados. Portanto, esse gráfico é mais organizado e mais desorganizado. Mas isso o torna mais eficaz em nos contar uma história? Bem, a resposta para isso é não, na verdade não, só porque o gráfico pode ser mais bem representado em um gráfico mais limpo, mais minimalista e menos confuso. Não significa que se torne uma peça de comunicação eficaz. O que remonta a um dos princípios que a vitalidade nos disse anteriormente. Só porque o gráfico está bem apresentado, ele ainda pode ser desprovido de significado. Você não quer se concentrar muito na criação elementos visualmente atraentes que última análise, não nos transmitam uma mensagem. E é isso que esse gráfico representa. É mais limpo e mais bem apresentado. No entanto, isso não o torna inerentemente um gráfico mais eficaz. No entanto, podemos introduzir alguns elementos de design visual e percepção visual para tirar a história desse gráfico e torná-la mais visual e atraente para o outono e o público. Agora, dê uma olhada neste gráfico em que fiz algumas escolhas intencionais de design que nos mostram uma história mais convincente. Mais uma vez, usando exatamente os mesmos dados, essa visualização é muito mais impactante, persuasiva e comovente para um membro da audiência. A principal mensagem que quero que você tire desse pequeno exercício é refletir sobre o que Vitale Friedman nos disse anteriormente. Os designers geralmente não conseguem alcançar um equilíbrio entre forma e função, criando visualizações de dados deslumbrantes que não atendem ao propósito principal de comunicação. Assim, podemos criar um contraste entre os dois gráficos que vimos. Portanto, esses dois gráficos usam os mesmos dados. Um deles conta uma história, enquanto o outro acaba de ser apresentado. Bem, é visualmente atraente, mas falha no objetivo principal de comunicar informações. Suas visualizações de dados precisam comunicar de forma clara e coerente uma mensagem eficaz para seu público. Atualmente, os dados são tão importantes nas organizações e com o número de pessoas fluentes na linguagem dos dados, que simplesmente criar um gráfico visualmente limpo e atraente não é mais suficiente. Você precisa criar um gráfico que use intencionalmente elementos de design para comunicar com eficácia uma mensagem clara e impactante. Agora vamos analisar isso no contexto do gráfico que estou criando. Portanto, esse é apenas o gráfico padrão que foi criado simplesmente inserindo os dados em uma ferramenta de visualização, desclicando em criar gráfico, a ferramenta de criação de gráficos One Button. Espero que agora você possa ver que isso não é muito eficaz. No entanto, vamos apresentar alguns elementos de design. Então, o que eu vou fazer é limpar esse gráfico e torná-lo mais atraente visualmente. Não vamos usar apenas as cores padrão. Vamos adicionar um bom tema a isso e apresentá-lo de uma forma visualmente interessante. Então, aqui você pode ver os mesmos dados , mas apresentados de forma mais clara. Espero que agora você possa identificar que isso não nos conta uma história. Pode ser visualmente atraente de se ver. No entanto, como diz Vitale Friedman, ele falha em atingir seu objetivo principal, que é comunicar uma história ao público. Então, o que eu quero que você faça é criar o gráfico padrão a partir dos dados que você selecionou. E depois de fazer isso, você pode publicá-lo nas áreas de discussão e projeto abaixo. E podemos meio que ver o ponto de partida de onde você está vindo. Depois de fazer isso, junte-se a mim na próxima lição e começaremos a explorar as técnicas de design visual e percepção visual que podemos introduzir nossas visualizações de dados para torná-las uma história de dados convincente e impactante. 6. Percepção visual: Até agora, exploramos a linguagem dos dados e por que ela é essencial no mundo atual impulsionado por dados. Também tivemos que analisar visualizações de dados eficazes e ineficazes e identificar os principais aspectos que separam uma visualização de dados bem formatada, apresentável e bonita de algo que realmente comunica uma mensagem impactante para o público. Nesta lição, vamos explorar a percepção visual. Vamos analisar os cinco aspectos principais do design visual e da percepção visual e como eles podem ser integrados às visualizações de dados para transformá-los de gráficos em histórias de dados. Para entender como incorporar esses aspectos do design visual, vamos explorar algumas percepções visuais. Vamos emprestar algumas teorias da percepção visual e como elas são aplicadas no mundo real por meio do design visual. E então veremos como podemos aplicar isso à visualização de dados. Criar visualizações de dados eficazes é muito parecido com cozinhar. Ok? Ok, me escute sobre isso, certo. Assim, qualquer pessoa pode se sentar e fazer uma refeição e todos formarão uma opinião sobre a refeição. Eles simplesmente ficam onde quiserem ou onde não gostaram. E eles puderam até identificar aspectos de que gostaram e aspectos dos quais não gostaram. E você não precisa de um diploma em Ciência de Alimentos. Para fazer isso, você pode até mesmo descrever detalhadamente detalhes sobre se gostou ou não da refeição, como se a textura era agradável ou se tinha uma riqueza ou um aspecto saboroso que você gostou particularmente. No entanto, se você estiver comendo um bife, pode dizer que é gostoso. Já o que você está tecnicamente fazendo é descrever a reação masculina dos aminoácidos no jardim e como isso se relaciona com o sabor. Mas você não precisa saber disso para dizer se gostou ou não dessa aposta. Portanto, o mesmo pode ser dito sobre a visualização de dados. Quando você apresenta um gráfico para um público , eles podem saber instintivamente se ele ressoou ou não com eles. E eles podem até mesmo descrever certos aspectos que foram eficazes ou não. Eles poderiam dizer que gostaram do tema da cor ou que estava limpo e apresentado. Foi informativo. Eles não podem necessariamente se concentrar exatamente no que estão fazendo da mesma maneira. Eles não conhecem os aspectos técnicos e científicos de cozinhar um bife. O público não conhece os aspectos técnicos do design visual, mas saberá instintivamente se esse gráfico foi eficaz ou se foi apenas uma visualização de dados. Da mesma forma que um bom chef terá um conhecimento funcional da Ciência dos Alimentos. Um designer ou alguém que trabalha com dados deve ter um conhecimento funcional de design visual e como isso pode ser aplicado a seus gráficos para que eles ressoem com o público. Então, vamos explorar os conceitos gerais de percepção visual e design e como eles podem ser aplicados à visualização de dados. Então, primeiro, o que é percepção visual? A percepção visual é como interpretamos a luz visível no espectro refletida nos objetos em nosso ambiente. Em outras palavras, é como vemos objetos e interpretamos o significado deles. É assim que vemos as imagens. E atrai emoção, compreensão e comunica informações visualmente. E isso não se aplica apenas à apreciação da arte. Isso se aplica a tudo. percepção visual é dirigir pela estrada e ver os carros como objetos à sua frente e navegar pelo trânsito. É ler um livro. Tem tudo a ver com nosso sistema visual. É olhar para objetos e entender o que é esse objeto. Isso é percepção visual. Mas vai além de apenas olhar para algo como Adeno, este livro. Eu posso olhar para este livro e dizer, este é um livro que eu posso ver com meus olhos. Eu sei o que é isso. Vai além disso, a percepção visual consiste em comunicar visualmente uma mensagem por meio cores e formas com apenas uma imagem. Não só podemos comunicar o que está na imagem, mas também podemos comunicar uma mensagem e uma história. Não estou falando apenas de animação ou desenhos animados. Estou falando de uma única imagem que pode comunicar uma história. E para demonstrar, quero que você dê uma olhada neste anúncio de motocicletas Harley-Davidson. Esse é um exemplo brilhante de narrativa visual. Estamos vendo essa imagem e, sem nenhum contexto, ela conta uma história completa. Você pode ver no espelho retrovisor deste carro um ambiente de trabalho agitado e agitado. Você pode ver pelo fato que está no espelho retrovisor, alguém está se afastando por meio da iconografia. Podemos entender que é um espelho retrovisor de uma motocicleta Harley-Davidson. E você pode ver essas belas vistas pelas quais alguém está dirigindo. Isso conta uma história para nós. Diz. Fuja da vida agitada e monótona do mundo real pegando uma Harley-Davidson e embarcando em uma viagem de aventura rumo ao desconhecido com uma dessas motos. E é uma imagem de marketing eficaz. Mas o que eu quero que você tire, não que você deva comprar a Harley-Davidson. Essa não é a mensagem aqui. A mensagem para nós em nosso contexto é que havia uma história contada a ela inteiramente visualmente. Não havia texto, não havia um pré-contexto para o que estamos vendo. Olhamos para essa imagem e entendemos não apenas os objetos contidos nela. Criamos uma história em torno disso. E isso é a percepção visual. A forma como essa imagem consegue isso é usando algumas técnicas de design para chamar nossa atenção nos lugares certos, para subjugar nossa atenção nos lugares corretos para criar uma narrativa totalmente visual, eles fizeram muitas escolhas de design deliberadas e intencionais que, de forma independente, eram uma mensagem muito simples, mas coletiva e impactante. E podemos roubar algumas dessas opções de design e aplicá-las aos nossos gráficos para obter o mesmo resultado. Na verdade, essas opções de design são muito impactantes. Se você entende como a percepção visual funciona, eu, como nossos cérebros recebem as informações sensoriais que obtemos visualmente e as transformam em significado e compreensão. Você pode ignorar muitas dessas coisas. Basicamente, você pode hackear o cérebro de alguém para comunicar uma mensagem. Agora, você provavelmente sentou lá pensando : Não, você realmente não pode, não é? Bem, deixe-me mostrar algo que demonstrará esse efeito. Então, eu quero compartilhar este pequeno vídeo com você e não vou te dar nenhum contexto sobre ele. Eu só quero que você assista a este pequeno clipe para eu testar quanta atenção o design que rouba a atenção da nova fobia da Skoda realmente rouba. Nós amamos alguém estacionado nesta estrada comum no oeste de Londres. Queríamos ver se suas formas cristalinas nítidas, linhas ousadas e um perfil mais baixo e mais largo atrairiam o nível de atenção desejado. As rodas de liga leve preta de 17 polegadas pararão os transeuntes? Os faróis angulares atrairão a atenção de outros usuários da estrada? Quando uma multidão se reuniu para conferir , seu visual novo e esportivo. Bem, não é bem assim. Mas o design que rouba a atenção o distraiu de perceber que a rua inteira está mudando diante de seus olhos? Crentes. Dê outra olhada. Você viu a van se transformando em um táxi? Que tal a scooter mudar para um par de bicicletas? Ou a senhora segurando um porco, muito menos o fato de que a rua inteira agora é completamente diferente, eu acho que não. Então aí está. Prova de que o novo Skoda Fabio realmente chama a atenção. Ok, muito poderoso. Vimos nesse pequeno vídeo que, apesar da atenção ativa, estávamos vendo diretamente para este vídeo. Não estávamos distraídos ou, pelo menos, espero que você não estivesse distraído. Estávamos participando ativamente, assistindo a este vídeo. No entanto, perdemos muitas informações. A chave a ser eliminada é a maior parte do que realmente vemos visualmente, ou em termos do que nosso cérebro vê, toda essa informação visual entra. Quase tudo é descartado como lixo. Nosso cérebro tem um processo para identificar coisas visuais e tirar o significado delas. E é muito bom em ignorar praticamente todo o resto. E o que torna esses clipes curtos ou eficazes? São os termos que nosso cérebro nos fornece informações claras para analisar e, ao mesmo tempo, nos distrair do resto das informações na estrada. O que você deve saber é que isso pode ser aplicado às visualizações de dados. Então imagine-se, agora mesmo, você está em uma reunião e tem um gráfico na tela atrás de você e está apresentando algumas informações, seu público está realmente sentado na sala olhando para o gráfico. A maior parte do que eles realmente veem está sendo ignorada. O que realmente está acontecendo é seu público está olhando para o gráfico. A percepção visual acontece , então eles estão retirando o significado ou a informação chave desse gráfico. E apesar de continuar analisando isso, estão participando ativamente desta reunião. Eles estão ignorando todas, praticamente todas as informações que realmente estão sendo fornecidas a eles. E o que você quer fazer é garantir que a pequena informação que eles realmente retiram seja a mensagem que você pretende que seu público tire. O que acontece é que nós, como humanos, somos na verdade muito, muito pobres em multitarefa. E não somos muito bons em concentração, especialmente quando essa concentração é dividida em várias coisas. Então, quando você mostra um gráfico para alguém na verdade, ignora a maioria dessas informações. Mas a boa notícia é que o que você pode fazer é fazer escolhas intencionais de design para quase hackear o cérebro, contornar e transmitir a mensagem que você deseja comunicar. Existem campos inteiros de pesquisa em torno percepção visual e da compreensão do significado das imagens. desenvolvimento infantil, a psicologia, a medicina, a ciência, o design gráfico, a publicidade e o cinema usam técnicas de percepção visual para garantir que o que estão comunicando visualmente seja a mensagem pretendem que o público leve. Nas próximas aulas, exploraremos os cinco principais temas da percepção visual e como podemos traduzi-los em escolhas intencionais de design para criar histórias eficazes e baseadas em dados. 7. Ordem: Olá. Nesta lição, vamos explorar a primeira técnica de percepção visual, que é a ordem. Agora, a ordem na percepção visual é o princípio de que, quando olhamos para objetos visuais, não os vemos como um todo. Nós os vemos como componentes individuais que, entendemos, completam um quadro completo. Então, para entender a ordem, você pode pensar em ler. Quando lemos um livro, vemos letras individuais que são formadas em palavras, frases, parágrafos , páginas e ideias. O que não estamos fazendo é abrir um livro e depois olhar as duas páginas simultaneamente, ver todas as palavras dessa página e entender toda a história apresentada nessa página. Estamos analisando componentes individuais que se juntam para formar ideias. Portanto, a Teoria da Ordem da Percepção Visual é muito semelhante, pois não estamos analisando o todo, estamos analisando componentes individuais que se juntam para formar uma compreensão do que é. Estamos observando a velocidade com que nosso cérebro faz. Isso é medido em microssegundos. Isso acontece muito, muito rapidamente quando olhamos para algo, nossos olhos examinam toda a imagem e, em seguida, selecionam os componentes individuais e criam significado a partir do que estamos vendo. Agora, a percepção visual da ordem pode vir de duas formas, estruturada e não estruturada. A ordem estruturada é quando há uma maneira prescrita pela qual devemos olhar para algo. Novamente, pense em ler se você estiver lendo um livro em inglês, comece no canto superior esquerdo e comece no canto superior esquerdo e digitalize letra por letra, da esquerda para a direita. Em seguida, você desce uma linha e volta ao início e lê horizontalmente. Ele prescreveu uma ordem estruturada da maneira como devemos ver isso. No entanto, há uma segunda fazenda que é uma ordem não estruturada. É aqui que não há uma regra específica sobre o que devemos examinar primeiro. E quando é apresentado a uma ordem não estruturada de objetos, o que nosso cérebro faz é destacar o que é mais atraente na época. Então, tudo o que se destaca em nosso cérebro, inicialmente, é a ordem em que ele será examinado. Ele vai olhar para as coisas, as cores mais brilhantes, ou os objetos maiores, ou a maioria em primeiro plano, vai capturar coisas que se destacam para entender o que são. Se precisar de mais compreensão de um objeto, ele passa para o próximo objeto. E então, se ainda precisar descobrir o que está olhando, ele se move para um terceiro objeto e um objeto em queda e assim por diante. Novamente, tudo isso acontece em microssegundos, então não estamos realmente conscientes do que estamos fazendo. Mas é assim que funciona. Olhamos para algo e o que mais se destaca para nós é o que começamos a usar dois como base para entender o que estamos vendo visualmente. Agora, gráficos e visualizações de dados se enquadram na categoria não estruturada porque não há uma ordem específica do que você deveria procurar. Se você imaginar uma visualização de dados, ela será dividida em vários componentes. Você tem barras, linhas, linhas de grade, rótulos, rótulos de eixo, títulos e textos explicativos. Você tem muitos componentes diferentes que se juntam para formar uma visualização de dados. E o que acontece é que nosso cérebro analisa essa visualização de dados de todos os componentes individuais juntos para ter uma ideia de qual é a mensagem dessa visualização de dados. Agora, como vimos na lição anterior, nosso cérebro é muito bom em ignorar quase todas as informações visuais. Então, o que realmente acontece em um microssegundo é que seu público olha para um gráfico e rapidamente entenderá para um gráfico e rapidamente entenderá qual é a mensagem desse gráfico. E então, apesar de participar ativamente e continuar examinando esse gráfico, esse entendimento não está realmente mudando ou evoluindo. Então, para demonstrar, vou mostrar um gráfico rápido em uma tela. Então, dê uma olhada neste gráfico. O que eu quero que você faça é tentar estar consciente do que eu estava fazendo. O que você está realmente vendo neste gráfico. Estou tentando me lembrar da ordem em que você olhou. Essa é a ordem que eu olhei. O gráfico no seu provavelmente será um pouco diferente. Isso ocorre porque esse gráfico não é estruturado. Portanto, há duas lições principais aqui. Em primeiro lugar, a ordem de cada pessoa será um pouco diferente porque depende do que se destaca primeiro para essa pessoa. E o que acontece é que nosso cérebro olha para quatro ou cinco objetos e depois decide qual é a mensagem desse gráfico. A segunda conclusão importante é que você pode influenciar essa ordem por meio do uso do design visual. Ao criar visualizações de dados, você precisa estar ciente da ordem em que seu público visualizará o gráfico. Em seguida, você precisa fazer escolhas intencionais de design. Conduza os olhos do público ao redor do gráfico para que eles entendam facilmente a mensagem pretendida dessa visualização de dados. E isso é importante porque, depois de sua apresentação, você apresenta os gráficos do público e eles saem da sala de reuniões no dia seguinte ou na semana seguinte quando estão relembrando essa reunião, sem realmente imaginar em sua mente toda a visualização de dados e depois analisando-os novamente para entendê-los, a única coisa que cabe em um membro. Sobre isso está a mensagem principal que um membro envia de que um objeto era muito maior do que o outro, ou que houve uma grande comparação, ou houve uma tendência ao longo do tempo. Qualquer que seja a mensagem pretendida do gráfico, é a única informação que eles se lembrarão mais tarde. Se você não estiver controlando a ordem do gráfico, a mensagem que eles retiram pode não ser a que você pretendia que eles retirassem. Como vimos anteriormente com o exemplo de vendas, na verdade, havia muitas mensagens diferentes que alguém poderia ter retirado desse gráfico. Isso porque as escolhas de design não foram feitas para influenciar a ordem em que as pessoas visualizam os componentes do gráfico Ao criar visualizações, você pode fazer escolhas intencionais de design para facilitar a compreensão você pode fazer escolhas intencionais de design das pessoas. Também para transmitir a mensagem correta quando se trata entender como guiar os olhos de alguém pelo gráfico. Há algumas coisas que se destacam. Em primeiro lugar, você notou que, quando olhou para o gráfico, não leu o título primeiro. Na verdade, provavelmente foi uma das últimas coisas que você viu e a mesma na ordem em que eu bloqueei e, quando a apresentei, não vi o título primeiro. E isso porque quase ninguém adora ver o título em primeiro lugar Não é o elemento visualmente mais marcante em uma visualização de dados. Geralmente, são as cores brilhantes que formam os pontos de dados reais, as barras e as linhas. Esses são mais visualmente atraentes porque é uma ordem não estruturada. Isso é o que observamos primeiro. Normalmente, depois recorremos ao título, quando as pessoas erram os títulos nos gráficos, o título que usam para descrever o gráfico. No entanto, isso só é eficaz se você olhar primeiro o título, que a maioria das pessoas não vê. Então, você deve usar o título para dar uma pista contextual sobre o que a pessoa está vendo. Você deve pensar em sua visualização de dados em dois termos. Em primeiro lugar, você tem os dados, que são a evidência da sua mensagem, e depois os elementos visuais como o título chamadas e os rótulos que contam sua história. Os dados em si são, na verdade, a evidência dessa história. Então, quando se trata de criar gráficos visualmente, o que exploraremos em algumas aulas posteriores. Você deve pensar neles nesses dois termos, a mensagem, que são todos os outros elementos, e então os dados em si são apenas a evidência dessa mensagem. Vamos dar uma olhada no meu exemplo que criei para este curso. Se olharmos para essa história de dados, eu queria destacar todos os elementos visuais dentro desse gráfico. Tenho esses rótulos explicativos, tenho um título e fiz escolhas deliberadas de cores para destacar aspectos do gráfico que quero que a pessoa veja. Agora, embora ainda haja diferenças sutis entre a ordem em que diferentes membros do público verão isso. A maioria das pessoas visualizando esse gráfico, a ordem será praticamente a mesma em todas as diferentes pessoas que o visualizarem. E isso porque eu influenciei a forma como as pessoas veem esse gráfico para que, quando elas o apresentem, a história apareça da maneira que eu pretendo que a mensagem seja. Você pode ver como eu usei cores mais claras e mais suaves e lugares diferentes. Eu usei linhas tracejadas e linhas sólidas para criar separação. E eu adicionei rótulos nos lugares apropriados e prestei atenção ao brilho, tamanho e posição desses rótulos para influenciar a história. Quando você olha para um gráfico como esse, pode notar inicialmente esses textos grandes que contrastam com o fundo para que se destacem mais. Então, o que você está vendo é um pico nos dados e, em seguida, você tem esse rótulo que fala um pouco sobre isso. Então, à medida que seus olhos se movem e seguem as linhas de tendência, há rótulos nos lugares apropriados. E então você pode notar o título e a história contextual escritos lá, o que fornece mais informações sobre a história. Como você se lembra, mais tarde amanhã ou no dia seguinte ou em uma semana depois de terminar este curso. Se você se lembrasse dessa visualização de dados, não se lembraria de quantas pessoas percorreram a trilha ou não se lembraria da altura exata do pico ou da queda no pico ou da duração do período de dados . O que você realmente entra. Lembre-se de que a mensagem principal é que COVID-19 causou um surto de hábitos saudáveis devido ao aumento do número de pessoas que realizaram esses testes. E essa foi a mensagem que eu criei intencionalmente para que você possa fazer isso. Então, vamos dar uma olhada em outro exemplo. Aqui eu tenho um gráfico padrão básico e esse é o gráfico que seria produzido por qualquer ferramenta de visualização de dados. É o gráfico padrão. E o problema dos gráficos padrão é que eles não prestam atenção especial à ordem porque essas ferramentas não têm os contextos necessários para criar a mensagem. Então, vou mostrar algumas versões diferentes desse gráfico. E tudo o que fiz foi fazer algumas escolhas básicas de design intencional para ele. E você pode ver como cada gráfico parece muito diferente e apresenta uma história um pouco diferente para o público. Esses são os mesmos dados apresentados da mesma forma. Tudo o que fiz foi fazer algumas mudanças sutis, como mudar as cores , o brilho ou o contraste para realmente aprimorar a história de cada uma. E o mesmo gráfico agora diz duas coisas diferentes. Então, dependendo do público, se apresentássemos a eles um gráfico, como o gráfico a, eles sairiam com uma mensagem diferente no dia seguinte do mesmo gráfico apresentado ao segundo grupo de público. Então, sendo apresentado o gráfico B a eles, eles sairiam com uma mensagem totalmente diferente. E fizemos isso apenas por meio de escolhas sutis de design. Esse é o poder da percepção visual da ordem. Se voltarmos ao nosso exemplo da Harley-Davidson, eles também fizeram algumas escolhas deliberadas de design aqui. Eles usaram cores contrastantes mais brilhantes para destacar o plano de fundo do trabalho de escritório, que é o que você vê primeiro Você pode apostar que eles fizeram isso intencionalmente. E você pode ver como o fundo mais silencioso do pôr do sol e da pessoa que vai até ele fica mais silencioso ao colocá-lo em segundo plano. Então, quanto mais velhos eles querem que você veja isso é observar o estilo de vida agitado, depois observar o fundo e o fato de que está em um espelho retrovisor e pensar, oh, alguém está indo embora e então você percebe o logotipo da Harley-Davidson e pensa, Harley-Davidson, o que você obtém disso é a mensagem intencional de que a Harley-Davidson permite que você escape esse estilo de vida e oferece esse tipo de fuga da realidade, se você quiser. Essas são escolhas intencionais de design seguem o princípio de Alda para fazer você ver as coisas em uma ordem específica para criar uma narrativa específica que elas queiram dizer. E é por isso que a água é tão importante na visualização de dados. Então esse foi apenas o primeiro princípio. E há muita coisa acontecendo, muitos dos outros princípios que vamos explorar. As maneiras pelas quais você pode influenciar o passado e acentuar certas partes da visualização de dados são maneiras minimizar certos aspectos da visualização de dados. Então, junte-se a mim nas próximas aulas e exploraremos mais conceitos de percepção visual. 8. Hirearchy novo: Nesta lição, vamos explorar o conceito de percepção visual da hierarquia. Hierarquia se refere à maneira como tudo o que nosso cérebro vê está em termos de primeiro plano e plano de fundo. Então, tudo o que vemos, nosso cérebro se categoriza nesses dois baldes. E qualquer coisa em primeiro plano é aquilo em que nosso cérebro se concentra e presta atenção. Já que tudo em segundo plano é amplamente ignorado pelo nosso cérebro. Para demonstrar esse conceito, deixe-me mostrar essa imagem agora. Isso é algo com o qual você pode estar familiarizado. É para pessoas que se enfrentam? Ou é um candelabro? Quando você se concentra na imagem e começa a olhar ao redor dela, ela alterna entre as duas. Agora isso é uma ilusão de ótica. E a forma como a ilusão de ótica funciona é hackeando nosso cérebro e explorando esse conceito de primeiro plano e plano de fundo. Então, o que ele faz é usar formas diferentes com cores contrastantes e influenciar o espaço em que as imagens ocupam para que não fique claro para nossos cérebros o que exatamente o primeiro plano e o que é o plano de fundo. À medida que o cérebro alterna entre os dois. É quando ele pensa que está olhando duas pessoas de frente uma para a outra, ou está olhando para um candelabro. E é mais ou menos assim que essa imagem funciona. Isso não deixa claro onde estão os elementos do primeiro plano e do plano de fundo. Se você é particularmente perceptivo, quase pode sentir isso dentro de sua cabeça. Alternando entre o que é o primeiro plano e o que é o plano de fundo. Para mim, pelo menos há uma sensação definitiva de que a imagem está mudando , ou seja, o cérebro decidindo colocar algo em primeiro plano e, portanto, focar nele, ou colocar esses elementos em segundo plano e, em vez disso, focar nos outros elementos em termos de visualização de dados, esse conceito é particularmente importante porque, à medida que seu público vê seu gráfico, faremos isso em termos de elementos de primeiro e segundo plano e , portanto, tudo o que estiver em segundo plano terá menos atenção. E às vezes são os elementos de fundo que realmente aprimoram a história e a legibilidade do gráfico que você deseja comunicar. E se você usa gráficos padrão com algumas alterações básicas sendo feitas neles, como o tipo de gráfico produzido a partir do Tableau, do Power BI ou do Excel , a ferramenta em si não tem o contexto necessário para entender quais elementos são importantes para a história. Então, em vez disso, o padrão é selecionar alguns elementos que são importantes e colocá-los em primeiro plano. entanto, eles podem não estar alinhados com a mensagem pretendida que você deseja comunicar. No entanto, com algumas opções de design intencionais, você pode influenciar os elementos de primeiro e segundo plano de sua visualização de dados. Isso influenciará a compreensão do público seu gráfico e comunicará a narrativa pretendida. Então, deixe-me demonstrar com um exemplo como aplicar esse conceito às visualizações de dados. Então, aqui podemos ver três visualizações de dados diferentes todos os mesmos dados, basicamente o mesmo gráfico. A única coisa que fiz em cada um foi alterar alguns dos elementos do primeiro plano e do plano de fundo usando opções de design, como cores mais brilhantes, mais ousadas e maiores para colocar as coisas em primeiro plano. Cores mais suaves e opacas para colocar as coisas em segundo plano. E com apenas algumas mudanças simples, podemos ver três gráficos muito diferentes. Ao observar esses gráficos, pense em como você os está percebendo visualmente. Você não está olhando para eles e indo bem, esses são três gráficos idênticos com mudanças mínimas, quase imperceptíveis. É como as três mensagens diferentes que estão sendo ditas a você. As mudanças que fiz foram escolhas de design muito intencionais e deliberadas, mas não são particularmente complexas. Mas eles ilustram que você pode mudar a compreensão do público um gráfico sem que eles sequer estejam cientes disso. Ao olhar para esses gráficos, estou intencionalmente manipulando sua percepção desses gráficos. E se pensarmos na lição anterior, a ordem em que você visualiza os objetos, o que, por sua vez, influencia a compreensão e a sensação desse gráfico. Como uma pequena dica, lembre-se de quando estou criando visualizações de dados, eu sempre começo em termos de elementos mais claros e silenciosos. Penso em quais elementos eu quero que estejam em primeiro plano e quais devem ser colocados em segundo plano, então eu os pintei com cores mais claras ou mais suaves mais tarde, quando a composição do gráfico estiver correta, e eu estou satisfeito com isso. É aí que eu começo a introduzir design e o visual plano nos gráficos, as visualizações de dados mais eficazes, aquelas injustas que destacam alguns elementos importantes de um gráfico e silenciam alguns dos elementos de fundo. Eles usam intencionalmente as opções de design para influenciar a ordem na qual você visualiza o gráfico e, portanto, a compreensão ou a mensagem pretendida do gráfico. E o conceito de hierarquia é basicamente focar a atenção nos elementos narrativos de um gráfico e distribuir as partes que realmente não contribuem totalmente para a narrativa. E faz isso para criar intencionalmente uma história a partir da visualização de dados quando você cria gráficos a partir das ferramentas básicas sem fazer essas escolhas intencionais de design. Então você acaba com gráficos que não são realmente eficazes na utilização do conceito de percepção visual de hierarquia. Para demonstrar, vamos dar uma olhada em um exemplo, foi produzido como o gráfico padrão no Microsoft Excel. Agora você pode ver que entendemos um pouco sobre hierarquia. Como está colocando certos elementos em primeiro plano e quais está colocando em segundo plano. Podemos ver neste gráfico que a ordem desses objetos está meio confusa. Por exemplo, este gráfico tem elementos de acesso em primeiro plano usando uma cor mais clara, eles se destacam para o público. E nós realmente não precisamos rótulos ou linhas de acesso porque esses elementos si não estão contribuindo para a história ou narrativa que queremos criar com esse gráfico. Esse é apenas o padrão produzido pelo Excel. E por causa de sua falta de compreensão do contexto , o sul apenas escolhe quais elementos devem estar em primeiro plano e em segundo plano. E, como vimos anteriormente, eles são importantes para a elaboração da narrativa. Então, um gráfico como esse realmente não tem uma narrativa. No entanto, com algumas escolhas de design cuidadosas, podemos manipular a narrativa desse gráfico destacando os aspectos que contribuem para a história e silenciando os aspectos que não contribuem para essa história. Uma forma ineficaz de usar esse conceito é pensar que tudo no gráfico contribui para a história. Se o eixo rotular que são dados o gráfico em si é nossa história de dados. Portanto, eles devem ser elementos de primeiro plano, mas isso não está correto. O que você acaba fazendo é competir demais pela atenção de alguém. Você acaba com um gráfico como esse em que tudo é colocado em primeiro plano e tudo está competindo pela atenção do público. Como chamaríamos de familiar, quando tudo quer nossa atenção , nada realmente quer nossa atenção. Acabamos no estado de cegueira que vimos no exemplo do vídeo. E paramos de considerar as coisas a chave para usar esse conceito corretamente. É para destacar os aspectos importantes para realmente contribuir com a narrativa. Então, é claro, seus elementos de dados são importantes, mas quais são particularmente importantes para contribuir com a narrativa? Por exemplo, são sempre coisas como a maior diferença, uma linha de tendência, um pico ou uma baixa, ou dois concorrentes um contra o outro. Destacar esses aspectos de seus gráficos não são apenas todos os elementos de dados do gráfico. Caso contrário, você não está realmente usando esse conceito de forma eficaz. O objetivo quando se trata de criar uma hierarquia é destacar os elementos narrativos para que o gráfico fique mais fácil de entender e a história tenha mais destaque. Para demonstrar como podemos fazer isso, vamos dar uma olhada em outro exemplo. Então, dê uma olhada neste gráfico aqui. Essa é a receita gerada por um pequeno café. Então você pode perceber que esse é apenas o gráfico padrão produzido por algum software de visualização de dados. E você provavelmente já pode destacar alguns dos elementos que não se alinham adequadamente ao conceito de hierarquia. Então, o que podemos fazer é arrumar um pouco isso destacando os elementos que realmente contribuem para a narrativa e conhecendo os que não contribuem. Ao fazer essas alterações, podemos influenciar a ordem na qual você visualiza esse gráfico. Seu áudio provavelmente é muito parecido com esse. Você percebe a linha da receita, depois a queda acentuada e, em seguida, a linha da concorrência. Então, eu quero que você pense sobre como essas escolhas de design influenciam a compreensão da narrativa. Nesse gráfico, você pensaria que algo parecido com um café estava crescendo constantemente na receita. Então, um novo concorrente foi aberto, e isso fez com que o café caísse muito nas vendas. E isso porque esses elementos-chave do gráfico são destacados com cores mais brilhantes e mais ousadas. Enquanto o autor, os elementos do gráfico mudos, cinzentos e colocados em segundo plano. E essa é uma forma poderosa de influenciar a compreensão de alguém sobre a narrativa do gráfico. Tanto que, na verdade, você provavelmente perde a história real desses dados quando se aprofunda um pouco mais, quando usa o conceito de hierarquia , pode influenciar a mensagem do gráfico. Ao usar o conceito de hierarquia, é muito importante fazer escolhas de design conscientes e deliberadas para influenciar a narrativa correta. Porque, como neste exemplo, essas escolhas de design fizeram com que o público retirasse uma narrativa completamente diferente da pretendida. E isso foi conseguido destacando sem pensar os elementos de dados porque eles são os elementos de dados. Essa é a história. Vamos colocá-los em primeiro plano. E vamos colocar todo o resto em segundo plano. E ao fazer isso, nós realmente perdemos a história desse gráfico. Portanto, a mensagem desse gráfico é na verdade, que o café teve crescimento contínuo na receita durante todo o período do gráfico, apesar da abertura de um concorrente e de uma queda temporária nas vendas. A principal mensagem a ser transmitida para esse público é que o café está indo muito bem. Ela experimentou um crescimento ininterrupto durante todo o período. Por causa de nossas escolhas de design, enterramos essa mensagem e destacamos uma narrativa completamente diferente do gráfico. E essa é realmente a chave do conceito de hierarquia. Trata-se de escolhas conscientes e deliberadas sobre os elementos certos para criar uma narrativa adequada. Não apenas destacando aspectos do gráfico que o sêmen divide e se eles realmente não contribuem para a história. Porque, como vimos, fazer essas escolhas de design realmente influencia a compreensão e a história de um gráfico. Então, como podemos fazer essas escolhas de design para esse gráfico para destacar a narrativa correta? Então, vamos dar uma olhada na versão revisada desse gráfico. Este usou o mesmo tipo de opções de design, tem exatamente os mesmos dados. Tudo o que fizemos foi aplicar essas opções de design de forma diferente para destacar uma narrativa completamente diferente desse gráfico. Então, por meio do uso de mudanças deliberadas de cor, manipulamos completamente a narrativa desse gráfico algumas vezes diferentes, que espero que demonstre o poder do conceito de hierarquia de percepção visual. Então, quando se trata de projetar seu projeto, quero que você esteja muito atento aos elementos que realmente contribuem para a narrativa do gráfico. E esses são os únicos que devem aparecer em primeiro plano. Então, antes de prosseguirmos para a próxima lição, eu só quero que você reflita sobre sua visualização de dados para o projeto e pense sobre quais elementos são realmente essenciais para a narrativa correta que você quer dizer. E destacando as outras partes, isso poderia mudar sua história de alguma forma? 9. Clareza nova: Nossos cérebros são o ápice da complexidade. Trilhões de neurônios trabalhando juntos para dar sentido ao mundo formam a consciência. E isso nos permitiu, como espécie, chegar ao topo da escada. No entanto, quando se trata compreensão visual, nosso cérebro é surpreendentemente imaturo e descomplicado. Na verdade, eles podem lidar com uma capacidade bastante baixa de informação visual. Nosso cérebro está constantemente procurando transformar tudo o que vê na forma mais simples possível de entender , porque simplesmente não aguenta muita coisa. Falamos sobre isso em um vídeo anterior. Se você se lembra, a cegueira de tudo muda, é porque só podemos nos concentrar em uma coisa cada vez e estamos quase cegos para todo o resto. Quando nosso cérebro vê algo complicado, ele procura simplificá-lo o máximo possível. Esse é o mesmo fenômeno quando você olha para as nuvens começa a ver formas dessas nuvens. Isso ocorre porque nosso cérebro quer simplificar tudo. Ele vê o máximo possível para reduzir a quantidade de poder de processamento necessário para entender o que está vendo. Bem, isso é uma simplificação grosseira de todo o processo. No entanto, quando se trata de visualização de dados, isso é tudo o que você precisa saber sobre o tópico que nosso cérebro busca simplificar quando se trata de visualização de dados. Isso aparece em um número surpreendente de lugares quando se trata de visualização de dados. Quanto mais simples, melhor. Para demonstrar. Dê uma olhada neste gráfico que temos aqui. Esse gráfico é formado com mais de 20 linhas diferentes em quatro categorias diferentes, resultando em 80 pontos de dados individuais. No entanto, quando você olha para ele, você não está absorvendo as informações de 80 pontos de dados diferentes. Você está basicamente simplificando essas informações em algumas mensagens-chave. Mesmo se quiséssemos tentar entender os pontos de dados individuais da AT, simplesmente não podemos lidar com essa quantidade de capacidade. Então, nós o reduzimos a tudo o que se destaca para nós, alguns temas ou mensagens importantes. Isso está simplificando esses pontos de dados AT em suas características básicas. O que entendemos desse gráfico não são 80 pontos de dados. É uma tendência geral de queda e uma das linhas é um pouco atípica. E essa é a regra da percepção visual de clareza, inação. Mesmo se quiséssemos tentar entender os pontos de dados da AT, as tendências e o movimento em todas essas categorias. Simplesmente não conseguiremos. Então, nós apenas simplificamos e escolhemos algumas mensagens. E isso é o mesmo com gráficos antigos. E não são apenas gráficos complicados que fazemos isso. São até mesmo os gráficos visuais mais básicos. Procuramos restringir essas informações visuais a algumas mensagens-chave diferentes de cada gráfico. E não é apenas o limite inferior, também não há limite superior para a quantidade de dados ou informações que podemos apresentar visualmente a alguém. E podemos instantaneamente reduzi-la e condensá-la em algumas mensagens-chave. Então, vamos aumentar um pouco observando o próximo gráfico. Esse gráfico tem mais de 15.000 pontos de dados. E, novamente, não estamos realmente escolhendo nenhum ponto de dados individual sobre isso. Estamos reduzindo isso a uma tendência geral ou mensagem-chave deste gráfico. O que esse gráfico mostra é o número de entradas em uma lista e o número de curtidas que a lista recebe online. E se você não estiver familiarizado, uma lista é um daqueles artigos como os dez melhores, citações de amigos ou algo parecido. É um artigo, mas é essencialmente uma lista, daí o nome listicle. Este gráfico mostra 15.000 artigos e mostra o número de curtidas e o número de entradas em cada lista. E apesar de ser incrivelmente complicado em termos de informações visuais que nos são apresentadas, eu tenho mais de 15.000 pontos de dados. Na verdade, podemos simplificá-lo muito fácil e quase instantânea, o que vemos é a tendência geral. Quanto mais entradas na lista, mais luz para obter um pouco do Facebook. E isso é bastante impressionante. Se você parar um momento para refletir sobre isso. Pegamos instantaneamente 15.000 pontos de dados e apresentamos alguns resultados que são as principais mensagens desses dados. Fizemos isso de forma relativamente rápida. Não tivemos que olhar esse gráfico por muito tempo. E quando você detalha, o que realmente está acontecendo é que estamos procurando pistas de contexto. Estamos analisando todos os dados apresentados. Estamos analisando alguns títulos e informações sobre o que está representado neste gráfico. E então resolvemos, geralmente vemos uma tendência. E isso é realmente o que acontece em todas as visualizações de dados. Não estamos escolhendo cada componente individual e entendendo os dados. Estamos apenas analisando e entendendo uma mensagem importante. Este gráfico demonstra isso muito bem. Há muitas informações, mas na verdade há apenas uma informação que estamos retirando e isso é uma tendência. No entanto, isso não quer dizer que você seja livre para apresentar o máximo de informações possível para o público. Saiba que ele não deveria bombardear o público com dados e informações e esperar recorrer à ideia de que, bem, o público escolherá uma mensagem a partir disso. Definitivamente, você deveria apresentar informações para orientá-los a essa mensagem. Mas você não deve pensar em seus gráficos. E já falamos sobre isso antes, mas você não deve pensar em seus gráficos como dados em si. Você está plotando os dados e a mensagem virá. Você precisa pensar neles, pois aqui está a mensagem que você deseja apresentar. Os dados estão aí como evidência dessa mensagem. Para demonstrar que não podemos simplesmente apresentar muitas informações ao público e esperar que eles as entendam. Dê uma olhada nesse novo gráfico. Esses são os mesmos dados que vimos logo antes desse outro gráfico. E agora é incrivelmente difícil de entender. Isto é, as escolhas de design de postes estão envolvidas nisso. Agora há tantas categorias por barra que as cores não fazem sentido. A exibição visual por excelência desses dados não é propícia à compreensão. E esse é um exemplo em que você não pode simplesmente enviar informações para um público que precisam considerar o design. No exemplo anterior, vimos 15.000 pontos de dados e pudemos facilmente escolher algumas informações. Neste caso, estamos vendo apenas cerca de 80 pontos de dados e não faz mais nenhum sentido para nós. Portanto, embora o princípio da clareza busque entender o complicado, há limites que você precisa criar de uma forma que facilite a compreensão do público, escolhendo o gráfico certo para os dados certos. Ajudando o público por meio de escolhas intencionais de design para interpretar a mensagem que você pretende em seus gráficos. Então, quando se trata de clareza visual, há algumas mensagens-chave que você precisa entender sobre esse princípio. Em primeiro lugar, podemos pegar muitas informações e condensá-las em sua forma mais simples e retirar algumas mensagens. E a maneira de fazer isso não é olhando para o gráfico inteiro, entendendo cada ponto de dados e elemento desse gráfico e, em seguida, interpretando pensando nele e publicando uma mensagem. O que realmente acontece quando nosso público olha para um gráfico é que eles examinam o gráfico, visualmente, escolhem algumas pistas de contexto e concluem com algum tipo de resultado ou mensagem chave. O segundo princípio a ser entendido sobre clareza é que podemos ajudá-los a transmitir essa mensagem e compreensão por meio do design visual. E é a mensagem que as pessoas entendem quando terminam sua apresentação na reunião. Novamente, quando você mostra a alguém uma visualização de dados, retira a mensagem e é disso que ela se lembra no dia seguinte, na próxima semana, no mês seguinte, não se lembra dos pontos de dados individuais. O que eles lembram é a mensagem principal, por exemplo, o exemplo do listicle. Novamente, ao terminar este curso, você não se lembrará de que 15.000 pontos de dados individuais. A entrada membros é uma tendência geral de entradas em listas e curtidas no Facebook. Você não se lembrará dos pontos de dados. E isso é realmente o que significa clareza. Trata-se de escolhas intencionais de design que permitem que o público condense os dados para formar a narrativa que você pretende contar. A clareza também está inerentemente ligada ao princípio da ordem. Porque, por meio desses dois princípios trabalhando juntos, seu objetivo é conduzir o público através do gráfico até os elementos certos para tirar as conclusões corretas. E você está lá para apoiar essa jornada, em vez de tentar impedi-la e torná-la mais complicada para as pessoas entenderem. Então, se voltarmos mais uma vez para o exemplo do ciclismo, vamos ver se podemos separar os elementos que suportam clareza e ordem. Agora, você pode ver neste gráfico que usei informações destacadas quase no centro do gráfico para chamar a atenção do público para elas. Essa é uma escolha de design deliberada. Eu intencionalmente criei essa fonte contrastante em negrito com esse tipo de elemento br e a fiz se destacar. E eu projetei intencionalmente o título para ser uma fonte menos destacada do que o resto. Então, a primeira coisa que o público vê são esses elementos no gráfico. E o que eles veem são dois elementos que estão comparando e um sendo muito maior que o outro. Então, como dissemos, dê uma olhada em algumas pistas de contexto. E o que eles notarão são essas caixas informativas que contam mais sobre a história. Eles notarão o título, que mostra do que trata essa visualização de dados. E, essencialmente, a mensagem principal que estou tentando comunicar. O que você deve notar é os dados gráficos reais exibem elementos i, essas linhas não são realmente inerentes ou aparentes a esta mensagem. A narrativa está lá. Esses elementos ocupam um segundo estágio e estão meio que na parte de trás de todas essas informações. Então, a história ocupa o centro das atenções. Os elementos gráficos reais são usados como evidência dessa mensagem. Então, estou vendo que esses elementos são sua mensagem. É por isso que eles são ousados. Eles se destacam como os elementos mais importantes desse gráfico. E então a parte real do gráfico em si é apenas a evidência para dizer que é por isso que estou comunicando esta mensagem. Isso é ordem e clareza, trabalhando juntos por meio de escolhas de design para completar uma narrativa. Como membro da audiência. Depois de concluir este curso e refletir sobre esse gráfico, o que você lembrará não são esses elementos de dados reais, são esses elementos narrativos. Você se lembrará da mensagem principal real de que bloqueio do COVID inspirou algumas atividades ao ar livre. Você não precisa se lembrar exatamente de quantas pessoas usam a ciclovia no mês de maio, por exemplo, você se lembrará da mensagem ou não do meio dessa mensagem. Então, o que você deve fazer agora é não precisar projetar fisicamente nada no gráfico do seu projeto. Mas você deve pensar em qual é a mensagem principal dos seus dados? O que você realmente quer comunicar? Então, experimente um pouco, analise um pouco dos seus dados e divulgue a mensagem principal. Então você tem a mensagem inicial. Em seguida, entraremos nos próximos capítulos e falaremos sobre como você pode projetar especificamente para essas opções. E como você pode destacar certos elementos e como você pode minimizar outros elementos. 10. Realização novos: Nesta lição, vamos explorar seu conceito de percepção visual dos relacionamentos. Portanto, nossos cérebros são codificados para tentar buscar compreensão por meio de tudo o que vemos. Sempre que olhamos para algo, estamos tentando usar relacionamentos com o contexto do que estamos vendo e, por meio de nossa própria experiência pessoal, para tentar entender o que estamos vendo e estamos programados para fazer isso. Não há como contornar isso. É como funcionamos, tudo o que olhamos, estamos tentando buscar significado no que ela realmente está tentando transmitir. Em outras palavras, não estamos olhando apenas para um objeto inanimado. Estamos formando um relacionamento com seu contexto e nosso entendimento. E estamos formando quase uma narrativa ou compreensão a partir do que vemos. Agora, para demonstrar, vamos dar uma olhada novamente em nosso exemplo de lista. Reflita sobre essa visualização por um momento. Qual é a mensagem que está sendo transmitida aqui? Qual é a nossa compreensão ao analisar esses dados? Qual é nossa principal lição, nosso principal resultado, nossa mensagem principal, a narrativa, essa visualização de dados. Então, suponho que, ao analisar isso, você percebeu que a maioria dos listículos continha de 10 a 20 itens. E então, uma vez que você entendeu isso, você começou a procurar o y nos dados. Você começou a procurar a mensagem. E isso é apenas instintivo. Isso é o que fazemos como humanos. Essa é a compreensão visual por excelência. Você analisou essa visualização e começou a formar relacionamentos com o contexto, a forma como ela é apresentada, sua compreensão dos elementos desse gráfico e começou a montar o 2.2 para formar uma história. Novamente, isso é instintivo, é natural, é exatamente o que fazemos. Você não necessariamente fez isso conscientemente. Você acabou de criar uma mensagem, narrativa ou compreensão subconscientemente a partir desses dados. A maioria das pessoas verá um gráfico como esse e entenderá essa linha de tendência. Eles meio que verão essa tendência nos dados que sugerem que quanto mais entradas na lista você tiver, mais luz você recebe no Facebook até chegar a um certo ponto, então essa tendência começa a se reverter. Depois de ultrapassar esse limite de número de entradas na lista, você começa a receber menos curtidas no Facebook. Então você começou a cultivar a história depois disso. Por que esse é o caso? Procuramos o y nos dados o tempo todo? É simplesmente natural. Analisamos e pensamos, bem, provavelmente porque, se uma lista tem poucas entradas, não vale muito a pena lê-la ou compartilhá-la com as pessoas. Por outro lado, se tiver mais entradas, começaremos a ver isso como algo que vale a pena e compartilhá-lo. E então, se tiver muitas entradas, provavelmente não terminaremos o artigo e nos preocuparemos em compartilhá-lo porque nunca chegamos a uma conclusão satisfatória depois de ler essa lista. Então essa é provavelmente a história ou narrativa que você retirou desses dados. E é uma história perfeitamente razoável. No entanto, os dados não dizem que não há mensagem dizendo que essa é a interpretação desses dados. Na verdade, há muitas falhas nessa interpretação. No entanto, é perfeitamente razoável criar essa narrativa baseada inteiramente nos dados apresentados a nós. E isso porque sempre buscamos encontrar a história e esse é o conceito de relacionamento. Na percepção visual. Analisamos esses dados ou qualquer outra coisa, e formamos uma narrativa ou história a partir deles. A forma como os outros princípios atuavam nesses dados, o princípio da hierarquia, da ordem de clareza. Tudo isso se juntou para formar uma narrativa. E só porque os dados na verdade não nos contam essa narrativa de forma inerente, é perfeitamente razoável que seu público crie suas narrativas a partir do que você as apresentou. E, às vezes, até mesmo uma narrativa conflitante em conflito com a interpretação dos dados. E eles sempre usarão sua própria interpretação. Não importa a mensagem que você apresenta a eles, mesmo que inconscientemente. E vamos explorar isso em um momento. Então, apesar de criar uma história a partir desse gráfico, há muitas coisas que ele realmente não nos conta que invalidam a narrativa. Nós saímos com. Coisas como há quanto tempo o artigo está online. Meios em que eles compartilharam com quantos leitores ativos deste site estão em determinados momentos, onde suas políticas internas pararam. Não é irracional pensar que Facebook se tornou mais popular com o tempo. Talvez as listas tenham menos compartilhamentos, que é publicado antes que o Facebook atingisse o pico de popularidade. Há muitas perguntas sem resposta. dados sobre todas essas questões não invalidarão a história que contamos? Portanto, a conclusão que tiramos desses dados não é realmente verdadeira, ou pelo menos podemos validar o quão verdadeiros são. No entanto, isso não impedirá ninguém de formar essa narrativa. Quando você apresenta dados para um público e não fornece a narrativa para eles , eles criam sua própria narrativa. E esse é o princípio dos relacionamentos. E, novamente, mesmo que você tenha apresentado uma narrativa que conflite com os dados que você apresentou. Eles não aceitarão a mensagem que você lhes apresentou. Na maioria dos casos, eles sempre usarão como padrão o que veem com seus próprios olhos. Então, vamos dar uma olhada nisso em ação. Aqui está outra visualização. Pare um momento, pause o vídeo se precisar entender o que está acontecendo aqui. Então, isso mostra as vendas de uma cafeteria ao longo do tempo. E o que você escolherá é ver a linha de vendas. Então, você verá essa linha de concorrentes coincidindo com uma queda nas vendas e, em seguida, um aumento subsequente nas vendas. Agora, você vai começar a formar uma narrativa a partir de tudo o que você viu aqui. Qual foi a sua história que você tirou disso? Eu encorajo você a publicá-lo nas discussões abaixo e compartilhar com outras pessoas a mensagem principal que você retirou disso. Portanto, teria sido perfeitamente razoável interpretar uma mensagem desse gráfico de acordo com as linhas de vendas estamos crescendo constantemente nesta cafeteria. Um novo concorrente foi aberto e eles começaram a tirar as vendas dessa cafeteria. E depois de algum tempo, os clientes voltaram a essa cafeteria e as vendas aumentaram novamente. E, novamente, essa seria narrativa perfeitamente razoável de se formar a partir dos dados, devido à forma como foram apresentados. Essa não é necessariamente a interpretação correta desse gráfico. E se eu dissesse que o concorrente não tem muita influência nas vendas. Na verdade, a cafeteria passou por um período de reforma e tinha menos assentos disponíveis para as pessoas. Então, eles tiveram um período em que tinham menos clientes e, em seguida, a reforma terminou e eles voltaram a buscar seus clientes. Agora, aposto que isso não entrou em seus pensamentos quando você olhou para este gráfico. E bem, por que isso aconteceria Nenhuma dessas informações foi apresentada. Portanto, como o público deve interpretar essa mensagem? Novamente, eles interpretarão a mensagem apenas com base no contexto que veem no gráfico. Agora, apesar de eu dizer que você ainda vai pensar que a concorrência deve ter algo a ver com essas vendas. E é porque o gráfico apresentado está em conflito com uma mensagem. Estou te dizendo, é difícil aceitar isso. Você voltará a pensar: Bem, ainda é que a concorrência deve ter tido algo a ver com as vendas. Meio que foi apenas o período de reforma. Deve ter havido algum impacto. E isso porque colocamos elementos no gráfico que diziam que um concorrente abriu. E você precisa instintivamente formar uma narrativa a partir do que você vê no contexto em que está visualizando o gráfico. Portanto, você deve estar familiarizado com a frase: correlação não significa causalidade. E só diz que só porque as coisas se correlacionam ou parecem funcionar juntas não significa inerentemente que funcionem. Essa frase existe para nos lembrar que só porque é apresentada no gráfico não significa que ela necessariamente entrado na narrativa desse gráfico. No entanto, apesar da existência dessa frase, é instintivo que formemos uma narrativa visualmente partir do que vemos e é difícil superar esse obstáculo. Portanto, você nunca deve realmente apresentar elementos conflitantes em seu gráfico que permitam que seu público forme sua própria narrativa. Novamente, lembre-se de que eu já disse isso algumas vezes e, se você tirar alguma coisa desse curso, deve ser essa mensagem, seus dados, os elementos dos dados em sua visualização ou sua evidência. A mensagem deve estar sempre na frente e no centro das atenções. Novamente, analisando rapidamente nosso exemplo de bicicleta, todo o design foi feito para destacar esses elementos narrativos e os dados em si mal fazem parte deles. Não deixo espaço para o público concluir a partir de sua própria narrativa porque eu apresento a narrativa ao público. Então, apresentar esse gráfico para uma audiência e dizer: Olha, aqui está uma competição seguida por uma queda nas vendas e, em seguida, quase tirar a lã dos olhos de todo mundo é dizer, oi, viagem até você. Não tem nada a ver com o concorrente. Obviamente, não deveríamos estar fazendo nada parecido. Mas vamos dar um exemplo mais realista desse princípio em ação. Então, aqui está o mesmo gráfico novamente, e desta vez ele foi formatado para ser mais adequado à mensagem real. Portanto, esse é um exemplo mais realista. O gerente da loja quer saber sobre o período de renovação e como isso está impactando os clientes gerais da cafeteria. E eles também estão interessados nessa venda de café. Agora, não incluímos uma narrativa nesta mensagem, mas, apesar disso, você provavelmente ainda está conectando os pontos nela. Você está dizendo, bem, que o período de renovação não pareceu afetar as vendas de café. Portanto, o período de renovação afetou apenas os clientes sentados e as vendas de café. Deve ser basicamente um café para viagem para este café. Na verdade, não diz isso neste gráfico. No entanto, começamos a conectar os pontos e só porque essas linhas foram apresentadas juntas, tivemos que formar uma relação entre elas e criar algum tipo de narrativa que encaixasse essas peças. Olhando meu exemplo de ciclismo, podemos ver como isso funciona. Você quer garantir que o público receba a mensagem certa e que você não deixe espaço para que eles criem a sua. Então, você faz isso destacando os elementos da história e minimizando os elementos de dados, mas eles também devem ser apresentados da maneira correta. Basicamente, minha visualização é comparativa. Então, eu quero comparar este ano com o ano passado. Então, em vez de tê-lo como uma linha mostrando dados durante um período de tempo, eu pego os dois anos e os coloquei um em cima do outro para facilitar a comparação. Portanto, não há outro espaço para as pessoas criarem suas próprias mensagens sobre essa visualização. Então esse é o princípio dos relacionamentos. Você ainda não precisa agir em nada na visualização de dados do seu projeto. Mas lembre-se, pense em qual é realmente sua mensagem principal e como você vai divulgá-la para o público. E é disso que trata o princípio do relacionamento. Em seu carro. Você não quer deixar espaço para que ninguém interprete sua própria mensagem. Mais uma vez, você deve sempre usar os dados como evidência e sua mensagem é a parte principal de qualquer visualização de dados. Então, pense em sua própria visualização de dados do que realmente é a mensagem principal. Então junte-se a mim no próximo vídeo. 11. Comvention nova: O tema final da percepção visual que seria explorado é a Teoria da Convenção da Percepção Visual. Então, para entender a convenção, ela pode ser simplesmente colocada como a maneira como fazemos as coisas. Não há muito mais na convenção do que apenas a forma como ela é feita. No entanto, deve-se observar como isso afeta as visualizações de dados e a percepção visual. Portanto, a Convenção é, na verdade , a forma como todos nós , não escritos, apenas concordamos em mostrar certas coisas. Agora, é claro, essa é uma definição muito ampla. Então, vamos resumir a como isso afeta as visualizações de dados em determinadas situações. De certa forma, estamos programados para ver as coisas e esperar que elas sejam apresentadas de uma determinada maneira para demonstrar Deixe-me mostrar a imagem de um mapa. Então, esta aqui é uma foto do mapa do mundo. Agora, deixe-me perguntar, isso está errado? Há algo errado com esse mapa? A maioria das pessoas diria que sim, definitivamente há algo errado com esse mapa. Está de cabeça para baixo. Mas quando você pensa sobre isso, não há uma maneira certa de subir. O novo mapa deveria ser. É só que sempre nos foi apresentado um mapa dessa forma correta. Portanto, qualquer coisa que vá contra isso entra em conflito com nossa expectativa. E esse é o princípio da convenção. Todos os mapas que já vimos tinham a Austrália à direita, América à esquerda. Foi apresentado com o norte voltado para cima. Então, quando nos deparamos com algo que entra em conflito com esse padrão aceito, é muito difícil superar esse obstáculo. Você vê que o conceito de percepção visual da convenção é quase como uma barreira. Se alguma coisa estiver em conflito com nosso padrão aceito, é muito difícil superar esse obstáculo, quase impossível. Na verdade, quando vemos um mapa de cabeça para baixo, não pensamos apenas, oh, isso é um mapa. Simplesmente não é a maneira certa de subir. É quase como se a rejeitássemos. Nós simplesmente não podemos usá-lo. Temos que virar para o outro lado antes de começarmos a aceitar que isso é um mapa. Quando está de cabeça para baixo, há algo errado com isso. Certas coisas que acabei de codificar para nós na visualização de dados, há outros elementos, como verde, que significa bom ou positivo, ou maiores vendas ou melhores linhas de tendência. E vermelho significa negativo, algumas coisas para baixo. Há alguns aspectos negativos nesses dados, algo errado que precisa ser destacado para o público. Só esperamos que verde signifique bom e vermelho signifique ruim. Se mudássemos isso , seria muito difícil para nós superarmos. Isso representa um obstáculo para nossa compreensão e simplesmente não conseguimos superar essa barreira para entender absolutamente a mensagem. Você deve estar ciente disso porque às vezes, quando está tentando criar gráficos, talvez esteja fazendo isso como parte de uma organização e esse tema de cores contenha verde e vermelho. E eu mesmo já estive nessa situação, em que o tema da organização era vermelho. O uso das cores da empresa era um elemento muito forte nessa organização. Então, as pessoas sempre aparecem nesses gráficos que pareciam muito negativos e dizem: Ah, estamos nos saindo muito mal em vendas porque tudo está vermelho, mas elas queriam que fosse algo positivo. Novamente, a convenção atua como uma barreira. Quando você pode passar a ter uma Convenção, você perde a compreensão do público. Então, mesmo que você diga a eles: Oh não, não, nessa situação, vermelho significa bom. Eles irão. Ok. Mas eles realmente não vão interpretar isso e, subconscientemente, sempre acharão que é um pouco negativo. Mesmo que você conte a eles a história certa. É o mesmo com relacionamentos. O que você apresenta é o que transmite a mensagem, o que você diz para o público. Se estiver em conflito com a mensagem que você retirou , ela realmente não penetra tão longe. Você realmente não entende essa mensagem. E o mesmo pode ser dito com a convenção. Se você entrar em conflito com a convenção, terá dificuldade em transmitir a narrativa. Portanto, você deve sempre usar a convenção na visualização de dados, em vez de vermelho ou verde. Quais são alguns outros elementos convencionais com os quais você não deve entrar em conflito? Embora possa não haver um padrão aceito para quais elementos examinamos em um gráfico ou quais elementos deveriam estar em um gráfico. É possível classificá-los. Deixe-me mostrar o exemplo do ciclismo em que estamos trabalhando. Então, fiz algumas edições neste exemplo e agora está errado, coisas que simplesmente estão fora do lugar. E isso nos distrai da mensagem. Então, quando olhamos para esse gráfico, não conseguimos superar os elementos não convencionais dele para começar a interpretar a narrativa. O texto está errado. O título está simplesmente no lugar errado. As mães não vão da esquerda para a direita. Eles vão da direita para a esquerda. E isso simplesmente quebra nossa convenção e não podemos mais entender isso como uma tendência, mesmo que olhar da esquerda para a direita ou direita para a esquerda não deva realmente fazer diferença. Realmente funciona. E a convenção é tão forte que, quando você entra em conflito com ela, o público pode interpretar a mensagem a partir dela. Não importa o que você diga a eles, eles não conseguem superar essa falta de convenção. Então, dê uma olhada nesse outro gráfico como exemplo. Aqui, estamos vendo um atacadista que está vendendo produtos em quatro lojas diferentes. E eles usaram um gráfico de linha para mostrar essas informações. Agora, enquanto os dados estão corretos, uma linha normalmente será usada para indicar uma relação com o tempo. No entanto, nesse caso, esse relacionamento não existe. Estamos comparando as vendas em diferentes lojas. Portanto, um gráfico de linha entra em conflito com nossa convenção. Deve ser um gráfico de barras para comparação. No entanto, o gráfico de linhas confunde a interpretação desse gráfico e dificulta a interpretação fácil da mensagem. Portanto, coisas como comparação devem ser feitas como barras ao longo tempo como um gráfico de linha e a porcentagem em relação ao furo deve ser usada como um gráfico circular. Essas convenções de dados devem sempre ser seguidas porque, quando você as quebra, isso leva a mal-entendidos e a narrativas mais difíceis de interpretar. Você acaba fazendo com que as pessoas se distraiam com esses elementos, em vez de aceitar as informações que elas disseram, o que, se você se lembra, foi um dos princípios estabelecidos anteriormente. Ele disse, e estou parafraseando aqui, que o design do gráfico não deve fazer as pessoas pensarem sobre como esse gráfico é produzido. Eles deveriam estar apenas pensando na mensagem que ela está tentando criar. Quando um membro típico da audiência visualiza um gráfico como este. Se você se lembra, voltando ao nosso tipo de exemplo de cozimento de bife, onde eu disse que uma pessoa que come comida pode descrever se é boa ou ruim e usar certos aspectos, mas ela não está necessariamente ciente do processo científico do que aconteceu com esse cozimento. O mesmo pode ser dito com uma visualização de dados como essa eles não descreveriam esse gráfico como perspicaz, convincente ou influente. Eles podem apenas dizer que estava tudo bem. Só que algo não ressoou muito bem com eles. Nesse caso, é a falta de convenção que está sendo seguida. Mesmo que seu público consiga articular com exatidão, ele não acha atraente o gráfico. Agora, há outras maneiras de quebrar as convenções usando gráficos. Considere este gráfico do mesmo atacadista. Agora, analisamos desde as lojas até as vendas de diferentes produtos. E as cores indicam ao espectador que há alguma relação entre a cor semelhante e os produtos à venda. No entanto, esse relacionamento raramente existe. Se você olhar de perto, não perceberá que as coisas estão confusas. Por que bananas e camisetas de tamanho médio têm a mesma cor. Isso novamente implica relacionamento. No entanto, o fato de não haver um relacionamento quebra essa convenção. Se apresentássemos os mesmos dados, só que desta vez, agruparemos os objetos de forma lógica, então eles ressoarão um pouco melhor com o público porque seguem as convenções entram em conflito com elas. Então, vamos voltar ao nosso exemplo de ciclismo e identificar os elementos que estão em conformidade com a convenção. Em primeiro lugar, você notará que o tempo vai da esquerda para a direita. Isso deve sempre, sempre ser seguido. Você também notará que essas duas linhas têm diferenças visuais, e isso porque elas indicam que estão medindo coisas diferentes. Tudo sobre os elementos de texto no gráfico alinhado à convenção. Nos lugares típicos, um título aqui é maior, está em negrito e se destaca mais. É colocado na parte superior da página porque as coisas na parte superior tendem a ser títulos e mensagens importantes, elas não estão escondidas na parte inferior em nenhum outro lugar. Portanto, tudo nesse gráfico confirma uma convenção e isso torna muito mais fácil para a pessoa interpretar a mensagem do gráfico e não se distrair com elementos convencionais conflitantes. Então essa é a Teoria da Percepção Visual da Convenção. Lembre-se de que está sempre de acordo com convenção e não está em conflito com a convenção. Então, junte-se a mim na próxima lição, onde aprenderemos a reunir tudo isso e passar de dados brutos para apresentar mensagens de dupla influência que usam toda a teoria da percepção visual e as ferramentas e técnicas que você deve seguir para fazer isso Espero ver você lá. 12. Reunir novos: Até agora, exploramos como as pessoas passam de imagens visuais para mensagens e como todos esses diferentes conceitos de percepção visual se aplicam ao mundo da visualização de dados. Então, vamos recapitular rapidamente algumas das mensagens mais importantes que você deve retirar. Em seguida, abordaremos os métodos e técnicas que você realmente deve usar e como passar dos dados brutos para uma comunicação visual impactante. Primeiramente, exploramos o conceito de ordem, que afirma que, para interpretar visualmente o significado de algo, não o vemos como um todo. Nós o construímos sobre diferentes partes que se acumulam para formar uma narrativa. E técnicas de design de alimentos que exploraremos em um momento. Você pode influenciar aqueles mais velhos. Em segundo lugar, foi o princípio da hierarquia, que afirma que tudo o que vemos é em termos de primeiro plano e plano de fundo. E qualquer coisa em primeiro plano é , portanto, o foco de nossa atenção. Em terceiro lugar, exploramos a clareza que afirma que tudo o que observamos, buscamos simplificar para entender. É assim que você pode lançar muitos dados em alguém com 15.000 pontos de dados, por exemplo, e essa pessoa pode interpretar isso em algumas mensagens-chave. No entanto, isso não significa que você pode simplesmente enviar dados para o público e esperar que eles os entendam. Você ainda precisa fazer escolhas de design que lhes permitam entender a mensagem principal. Em seguida, analisamos os relacionamentos, que afirmam que tudo o que olhamos, buscamos entender no contexto e formar uma narrativa a partir dos elementos. E isso é particularmente verdadeiro quando se trata de visualização de dados. Tudo o que você apresentar em um gráfico será interpretado pelo seu público em algum tipo de narrativa. E a menos que você apresente a narrativa, eles apresentarão a sua própria. Ou se você apresentar uma visualização e a narrativa que entra em conflito com a narrativa que elas criam a partir dessa visualização , elas realmente não vão tirar sua mensagem com , elas realmente não vão tirar tanta força. E, finalmente, analisamos a Convenção, que atua como uma barreira para entender se as coisas conflito com o padrão aceito de como as coisas deveriam ser, então as pessoas realmente não interpretarão a mensagem porque não conseguem superar essa barreira de conflito com a Convenção. Sempre em conformidade com a convenção. Como exatamente você passa do empréstimo de dados para uma história de dados impactante? Bem, primeiro, você quer fazer a análise de seus dados e decidir que a mensagem principal que deseja apresentar é que, depois de atingir esse estágio, há dois estágios que você precisa seguir para transformar isso em uma mensagem impactante e influente. O primeiro passo começa com a eliminação todos os elementos destrutivos da visualização. Os gráficos padrão criados por todas essas ferramentas contêm muitos elementos. Cada linha, cada etiqueta, cada barra, linha de grade de FE, cada título, legenda, todos esses elementos buscam distrair o público. Se você pensar em tudo todos esses são elementos que as pessoas analisarão para criar essa narrativa. E a menos que cada elemento esteja de acordo com a narrativa que você está tentando contar, tudo o que eles fazem é agir como uma distração para a mensagem. Então, primeiro passo, limpe-os até o fim. Então, vamos dar uma olhada no exemplo de ciclismo para aprender um pouco mais sobre isso. Esse é o gráfico padrão criado e todos esses elementos precisam ser eliminados. O que eu gosto de fazer é começar com o essencial. Então, apenas os elementos de dados em si. E então eu vou apresentar diferentes elementos, um por um , até que eles possam ser entendidos. Então, eu só tenho duas linhas aqui. Precisamos saber quais são essas linhas. Então, vamos trazer de volta os rótulos do mês para isso. Agora que temos isso, vamos trazer de volta alguns elementos que introduzem o que isso realmente está medindo ao longo do tempo. Então, vou incluir o número de pessoas que usam essas atividades ao ar livre neste gráfico. E podemos basicamente parar aqui. Isso é tudo o que é necessário para interpretar a mensagem. As pessoas costumam me perguntar: devo ter rótulos nos meus dados? Devo ter um eixo? Devo usar etiquetas lá? Portanto, a resposta depende muito de você. Você nunca deve ter os dois, mas sempre deve ter um. Qual deles combina com a mensagem? O mais forte é aquele que você deve escolher. Aqui, não são tanto os pontos de dados individuais que são importantes. É a tendência ao longo do tempo. Portanto, eu escolhi rótulos de eixo, onde se eu realmente quisesse destacar um valor específico, provavelmente escolheria rótulos de dados. A próxima coisa em que você deve pensar é na composição do seu gráfico e ele é capturado. Todas as visualizações de dados são sobre comparação. E você quer identificar o que está comparando e se é uma história positiva ou negativa? Você está comparando dois pontos no tempo? Você está comparando as vendas de duas lojas ou produtos diferentes? Você tem uma espécie de resumo que é a comparação real. E é isso que você quer destacar em sua história. Nesta visualização, estou comparando dois anos diferentes. Então, eu quero usar a composição do gráfico para realmente destacar isso. É melhor sempre manter essas linhas umas sobre as outras. Portanto, certifique-se de que as comparações sejam realmente fáceis. Eu deveria separá-los visualmente de alguma forma. Um se destaca do outro para que as pessoas possam ver que há uma diferença visual entre eles, o que permite que sejam comparados porque os veem como duas coisas diferentes. Então, vou fazer essas poucas mudanças aqui. Essa é essencialmente nossa tela em branco. Nós eliminamos todos os elementos destrutivos. A composição básica do nosso gráfico está pronta? É aqui que começamos a destacar os elementos que acompanham essa história e a minimizar os elementos que não contam a história que queremos. Portanto, há muitas maneiras diferentes de fazer algo se destacar visualmente. Aqui estão todas as maneiras diferentes de fazer isso. Você pode circular coisas, criar coisas ousadas, brilhantes e com cores mais marcantes. Você pode colocar uma caixa ao redor deles. Você pode movê-los levemente para que pareçam diferentes. Há muitas maneiras diferentes. Aliás, esse é um recurso disponível para download que você pode obter na seção de projetos e recursos para baixá-lo e retirá-lo. Então, o que vamos fazer é pensar quais elementos queremos destacar. E então vamos escolher nesta lista, como vamos contratá-los? Porque nem todos serão aplicáveis o tempo todo. Então é carboidrato. Esta visualização trata de comparar esse mês de pico com os outros picos de mães nesses dois anos. Então esse é o elemento que eu mais quero destacar na minha visualização. Assim, podemos dar uma olhada nesta página e pensar em quais elementos realmente farão com que ela se destaque. A maneira de fazer com que se destaque é colocar uma caixa em volta dela e usar uma cor muito mais brilhante nessa caixa. E isso é uma espécie de combinação de dois elementos, o que você é totalmente livre de fazer. Isso meio que destaca esse aspecto do gráfico e o destaca. Portanto, talvez você queira destacar mais ou menos , dependendo da sua história. Para mim, tudo gira em torno desse elemento e vou seccioná-lo aqui. Portanto, é a única coisa que preciso destacar nesses dados. Agora, queremos apresentar alguns elementos narrativos. E lembre-se de que as pessoas nem sempre olham primeiro para o título. Queremos adicionar algumas explicações narrativas ao gráfico que expliquem a história um pouco melhor. Então isso é o que eu fiz aqui. Eu adicionei essas três explicações narrativas ao gráfico que explicam a história. Agora pense em quanto mais velho seu público os verá, em quais deles você quer que eles vejam primeiro, porque essa é a que deve ser a que deve ser a mais destacada. Então você pode ver que eu usei algumas das técnicas de destaque no texto em si. Eu usei texto mais ousado para destacar e destacar por que eu fiz essa fonte muito maior do que essa outra divertida. Assim, posso fazer com que esses elementos de fonte se destaquem mais. Eu o coloquei dentro do contêiner para destacá-lo mais. Essas escolhas deliberadas de design destacarão os elementos que eu queria destacar e minimizarão os que eu não quero. Eu tenho um título aqui e é muito importante observar isso. Seu título deve sempre conter algumas palavras sobre qual é realmente sua mensagem principal. E você também pode usar, como você vê aqui, eu tenho esse elemento narrativo menor abaixo dele para meio que contar essa história. Os títulos são a primeira coisa que as pessoas veem, mas elas olham para eles em um contexto sobre o que estão vendo. Então, fiz questão de incluí-lo. Então, agora eu tenho o núcleo da minha visualização de dados. Começamos removendo todos os elementos que distraem. Em seguida, usamos técnicas para destacar os aspectos que queremos no gráfico. Apresentamos os elementos da nossa história. Agora estamos no meu estágio favorito , que chamo de adicionar aba. É aqui que você introduz sua própria criatividade e elementos de design para deixar a aparência que você quiser Desde que você não interrompa o trabalho que fizemos antes, eu sou praticamente o que vale tudo. Você pode até mesmo incorporar alguns elementos de design para que o fervor influencie a história. Você verá como eu usei as cores de fundo dentro dos meus elementos narrativos aqui, o que as destaca porque contrastam com o fundo, então elas se destacam ainda mais do que isso. Aqui está uma comparação lado a lado de onde começamos e onde chegamos com nosso design visual. Acho que é bastante óbvio qual deles se destaca e conta uma história efetiva de Date To. Espero que você possa destacar todos os elementos que o tornam impactante e transformá-lo de uma visualização de dados em uma história de dados. Portanto, seu projeto agora é implementar algumas dessas ideias em sua própria história de dados e publicá-las na seção de projetos e recursos. Estou realmente ansioso para ver o que você fez com suas histórias de dados e fornecerei alguns comentários. Também na seção de projetos, eu encorajo você a ir lá e olhar. Publiquei alguns dos meus próprios exemplos de antes e depois e as mudanças que fiz que os tornaram uma história de dados eficaz. Portanto, trabalhe em seu próprio projeto e publique-o na seção. Estou realmente ansioso para ver você. Na próxima lição. Examinaremos mais alguns exemplos de antes e depois e destacaremos os elementos que os tornam eficazes. 13. Exemplos novos: Então, vamos explorar algumas outras histórias de dados e ocultar os elementos que as tornam uma narrativa eficaz, começando com esta aqui. Então, pare um momento, faça uma pausa se precisar entender esse pequeno gráfico que está acontecendo aqui. Vamos ver se podemos identificar quais elementos o tornam eficaz. Em primeiro lugar, quero que você observe o quão pouco isso representa neste gráfico. E isso porque eliminamos todos esses elementos destrutivos e reduzimos ao número mínimo de elementos que contam a história. Veja, temos uma linha de tendência na parte inferior que indica apenas o ano. Não precisávamos perfurar a caxumba. Não precisávamos nos aprofundar além desse período de alguns anos para fornecer o contexto necessário. Também quero que você saiba que, na verdade, não há rótulos de dados informando o volume de pesquisas que foram feitas em cada um desses tópicos porque eram relevantes para a mensagem real, essa visualização. Tudo o que temos nesta visualização ou dois elementos, os dois termos de pesquisa que estão sendo comparados e eles usaram cores brilhantes de destaque para realmente destacar para o público a comparação que deveria ser feita entre eles. Depois, no centro do palco, temos esse texto explicativo ousado meio que bem no meio da página, que realmente chama a atenção do público e fornece o contexto necessário para a mensagem. Pensamos na auditoria, alguém vai analisar isso, verá esse tipo de coisa primeiro, lançamentos da Netflix em todo o mundo, em vez de fazer uma comparação entre esses dois elementos de linha diferentes. Então, vamos pensar no pedido. Alguém vai ver isso em. Quando eles veem esse gráfico pela primeira vez. Essa chamada chama a atenção deles porque tem uma flecha de néon brilhante. O texto é destacado. Por que entrar em conflito com o fundo escuro É meio que por si só. Ele é colocado longe de outros elementos , todos os conceitos que analisamos nesse recurso disponível para download. Tudo isso se junta. Há pouca atenção. Será uma das primeiras coisas que as pessoas verão. E diz que a Netflix é lançada em todo o mundo. Então, a vantagem das flechas é que essa é apenas uma pequena dica extra. Seu povo segue instintivamente onde a flecha está apontando. Então, temos essa mensagem no centro da página. Ela aponta para a seta, eles veem a tendência de queda. Diz que a Netflix é lançada em todo o mundo. Agora, vou procurar pistas contextuais sobre o que isso significa? Agora, o título entra em jogo, é sobre coisas gratuitas por conveniência, o aumento da pirataria de curvas de streaming online. E então eles lerão esses rótulos que estão intencionalmente no canto inferior esquerdo, porque eu não os quero tão visíveis quanto o texto explicativo. Então, eles entendem que a linha verde está provocando os termos de pesquisa e a linha azul é a Netflix para derivar. E então eles podem usar tudo para formar esse relacionamento, aquela narrativa a partir dos elementos de que olhando para a mensagem que eles transmitem é lançada pela Netflix em termos de busca por tolerância, despencou. Então essa foi uma correlação direta entre os dois. Então você pode ver como tudo entrou nessa narrativa. E, mais uma vez, os dados são a evidência da mensagem. São os elementos narrativos que ocupam o primeiro lugar nessa visualização. O que você deve observar ao criar algumas histórias de dados impactantes é que não são necessários muitos elementos de dados reais para contar a história. Você só queria contar a mensagem e reduzir os elementos ao mínimo para transmitir essa mensagem. E é isso que estamos vendo de cabeça. São apenas duas linhas pequenas. Eles nem têm rótulos. Mas a forma como eles foram apresentados no contexto da narrativa conta uma história bastante impactante. E quando você sair desse curso, você se lembrará da mensagem principal e não dos elementos de dados. Então, esse é outro exemplo e esse foi um pouco divertido que eu montei. É quanto tempo eu passei jogando videogame antes e depois do nascimento do meu filho. E vamos pensar no que você quer comparar. Neste exemplo. Você deseja comparar dois pontos diferentes no tempo, o tempo de precisão e os horários das postagens. Para fazer essa comparação, usei duas cores diferentes. Um deles se destaca muito mais do que os outros, embora ambos sejam elementos de dados importantes. E então eu me debruço demais, mas isso realmente torna a comparação muito mais fácil. E por isso, seus olhos são atraídos por essa comparação e esse rótulo que se destaca por ser colocado em seu próprio espaço, que foi uma escolha intencional de design. Está em seu próprio espaço, então chama sua atenção. O contraste entre o verde brilhante e o azul. Chame sua atenção para este espaço e então você verá o rótulo de que o filho foi bombardeado. Em seguida, você procura pistas de contexto e vê o título a seguir, antes e depois do bebê. E depois visualizar quanto tempo eu tinha videogames antes e depois do bebê. E você pode ver essa grande queda, esse período em que não houve muita queda, uma sábia licença-paternidade. Então, tínhamos muita licença-paternidade para usar. Foi apenas uma visualização divertida. Eu produzi no Instagram e o coloquei lá. E você pode me seguir se quiser ver mais desses gráficos. Mas isso destaca muitos dos conceitos sobre os quais falamos e as opções intencionais de design para transmitir a mensagem novamente no futuro, depois que ele terminar seus custos. E você reflete sobre um gráfico como esse, pensando no tempo real gasto em videogames em, digamos, abril de 2018. Isso não é o que você está pensando. Você está pensando que a mensagem central que contei é a narrativa que apresentei a você, que foi depois que uma bomba de Bing perdeu muito tempo livre. Então você joga videogame. E essa foi a narrativa pretendida a partir desse gráfico. Agora, o que você deve fazer é trabalhar em seu próprio gráfico e publicá-lo na seção de projetos e recursos onde você também encontrará mais alguns exemplos. Eu fiz, trabalhei em seu próprio projeto e encorajo você a publicá-lo lá , pois darei feedback. E eu encorajo todos vocês a explorarem cada um desses gráficos para compartilhar algumas ideias e comentários. Lá.