Capítulo 11 Visualização de dados

"Uma imagem vale mais que mil palavras"

é uma expressão popular atribuída ao filósofo chinês Confúcio utilizada para transmitir a ideia do poder da comunicação através das imagens.

Gráficos são uma forma efetiva de representar visualmente seus dados. Eles servem para ressaltar padrões nos dados, frequentemente levam a novas idéias e descobertas, além de fornecer evidências notáveis de quaisquer problemas com os dados. Uma apresentação visual também costuma ser o meio mais eficaz de comunicar informações, seja em infográficos, dashboards, aplicações web e visualizações interativas.

O possui ferramentas muito poderosas para visualização de dados. Provavelmente o tem mais ferramentas do que você realmente precisa. Existem vários sistemas gráficos para visualizar dados no e geralmente eles são incompatíveis entre si. Portanto, você não pode combinar facilmente as gráficos de diferentes sistemas.

Neste capítulo, abordamos como fazer gráficos no R. É impossível cobrir todas as funcionalidades gráficas disponíveis no , confira a Galeria de Gráficos do R para você ter uma noção. Aqui vou me concentrar em algumas abordagens. Primeiro, a estrutura gráfica básica que vem com o próprio . Não é algo que eu uso frequentemente ou recomendo, mas é o padrão em muitos pacotes. Então, você precisa ter uma base sobre ele para se virar. Em segundo lugar, discutimos a estrutura ggplot2, que baseia-se na gramática de gráficos. Ela é minha abordagem preferida para visualizar dados. Ela define uma pequena linguagem de domínio específico para construir gráficos e é perfeita para explorar dados armazenados em quadro de dados. Com um pouco mais de trabalho, você consegue customizar seus gráficos e deixá-los prontos para publicação.

A visualização de dados espaciais também é contemplada no R por vários pacotes específicos. Os links a seguir permitem ter uma ideia das funcionalidades disponíveis:

• https://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html;

• https://bhaskarvk.github.io/user2017.geodataviz/;

• http://spatial.ly/r/;

• https://data.cdrc.ac.uk/tutorial/an-introduction-to-spatial-data-analysis-and-visualisation-in-r;

A visualização interativa de dados também é possível e há vários pacotes. Um dos mais interessantes é o {plotly} que permite a criação de gráficos interativos a partir de gráficos do {ggplot2}. Dê uma conferida na galeria de gráfico do plotly-R.

A visualização interativa faz mais sentido quando usada para aplicações Web. Para este fim os seguintes pacotes podem ser úteis:

• plotly

• highcharter

• googleVis

• rCharts

• leaflet

• iplots

• rgl

• animation