Outro dia  li um post sobre como aproveitar a percepção que temos sobre uma imagem (contraste, profundidade e forma) e aplicar isso nos relatórios gráficos para uma melhor  visualização dos dados.

O blog datascientistinsights.com/‎  do Dr Jerry A. Smith posta matérias sobre Data Scientist, Big Data, Visualization, entre outros.

Abaixo uma versão do post sobre este assunto com o vídeo, em inglês.

Vale a pena.

O ponto principal de Edward Tufte em visualização de dados é acima de tudo, mostrar os dados. Mas com tantas opções gráficas, como fazer para criar esta visualização de forma eficaz?

A apresentação com base nas obras de Stephen Few aconteceu na Conferência do 50º aniversário do Centro de Instrução de Pesquisa e Alfabetização, que centrava-se na concepção de gráficos que estão em sintonia com o cérebro/olho subsistema perceptual, maximizando a eficácia do gráfico.

Poucos acreditavam que, a fim de mostrar os dados de forma eficaz, é preciso usar os atributos visuais pré-atentos ( comprimento, posição, movimento, cor, matiz, intensidade, borrão, etc) para prender a atenção e direcionar o espectador ( memória icônica), enquanto restringindo os recursos visuais para trabalhar dentro dos limites da memória de trabalho.

A apresentação de Rinker é uma excelente fonte de definições sobre gráficos, tabelas, diagramas, geometria etc, peças gráficas (dados primários, dados secundários, não dados, e dados dispensáveis) e exemplos (barras, caixas, linhas, pontos, etc). Ele também fornece uma visão de nível de entrada do cérebro, memória e como ela afeta o processo de visualização de dados.

Finalmente, ele explana sobre o que usar e o que não usar (por exemplo, não usar gráficos em 3D e porquê).

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