Explorando 12 das melhores ferramentas de visualização de dados em 2023 com exemplos

A visualização de dados é uma das habilidades mais relevantes na ciência de dados. Dar vida aos dados com gráficos e diagramas perspicazes é uma das maneiras mais eficazes de comunicar insights que sua equipe talvez não encontrasse de outra forma. O uso de ferramentas de visualização de dados costuma ser uma parte fundamental desse processo. 

A visualização de dados é uma habilidade imprescindível em todas as funções de dados, desde os analistas de dados que trabalham em painéis e relatórios até os administradores de dados que explicam como o data warehouse da empresa está organizado. A visualização de dados também é um pilar central da narrativa de dados, uma abordagem que defende o uso de recursos visuais, narrativas e dados para transformar insights de dados em ação.

As ferramentas de visualização de dados variam de ferramentas de business intelligence sem código, como Power BI e Tableau, a plataformas de visualização on-line, como DataWrapper e Google Charts. Há também bibliotecas específicas em linguagens de programação populares para ciência de dados, como Python e R. Dessa forma, a visualização de dados é frequentemente vista como o ponto de entrada, ou "droga de entrada", para muitos aspirantes a profissionais de dados.

Este artigo apresenta uma visão geral holística das melhores ferramentas de visualização de dados na ciência de dados. Aprender a usar essas ferramentas é uma etapa essencial para ter sucesso em sua carreira na ciência de dados. Se estiver interessado em dominar suas habilidades de visualização de dados, recomendamos que você confira os mais de 30 cursos de visualização de dados do DataCamp.

O que faz uma boa ferramenta de visualização de dados?

A ciência de dados é uma disciplina vibrante e em rápida evolução. Novos softwares e ferramentas, incluindo ferramentas de visualização de dados, estão surgindo diariamente. Diante desse cenário, decidir qual ferramenta usar pode ser um desafio. Nenhuma ferramenta de visualização de dados é a melhor em termos absolutos para resolver todos os problemas e circunstâncias que você pode encontrar em sua carreira na ciência de dados. 

Cada caso é diferente, e você ou a empresa para a qual você trabalha deve equilibrar vários fatores para encontrar a melhor opção para suas necessidades. Abaixo, você encontra uma lista de fatores que sempre deve considerar antes de escolher uma ferramenta de visualização de dados:

Curva de aprendizado

A facilidade de uso e a complexidade das ferramentas de visualização de dados variam consideravelmente. Em geral, quanto mais recursos e capacidades, ou seja, mais controle sobre as configurações, a personalização e a funcionalidade, maior é a curva de aprendizado. As ferramentas de visualização de dados mais simples são mais adequadas para usuários não técnicos, que poderão começar a usá-las rapidamente.  

Flexibilidade 

Se quiser ter controle total sobre a configuração, os parâmetros e a estética dos gráficos, opte por visualizações de dados com ampla flexibilidade. Você levará mais tempo para se familiarizar com a ferramenta, mesmo que seja um analista de dados experiente, mas, uma vez lá, poderá produzir visualizações incrivelmente estéticas e personalizáveis. 

Tipo de visualização

As ferramentas de visualização de dados podem ser categorizadas dependendo do fato de se concentrarem em gráficos ou painéis independentes. A primeira categoria de ferramentas foi projetada para criar uma visualização de cada vez. A segunda categoria trata os aplicativos ou painéis como a unidade básica. Um painel de dados é uma ferramenta de gerenciamento de informações para rastrear e visualizar vários pontos de dados e KPIs. 

Público

A maneira como você apresenta seus insights varia de acordo com o público-alvo. Se você for um engenheiro de dados que se reporta principalmente a outras funções técnicas dentro do mesmo departamento, uma ferramenta de visualização de dados focada em análise visual seria suficiente. Por outro lado, se você for um analista de dados ou um consultor de negócios que trabalha lado a lado com as equipes de gerenciamento e tomada de decisões, poderá considerar ferramentas que, ao se concentrarem na narrativa de dados, incorporem recursos adicionais que permitam aos usuários contar a história completa por trás dos dados.

Preço

Por último, mas não menos importante, o preço é um fator importante a ser considerado ao escolher uma ferramenta de visualização de dados. Dependendo de suas necessidades e de seu orçamento, algumas ferramentas funcionarão melhor do que outras. Abaixo, você encontrará uma lista de ferramentas de visualização de dados de código aberto e proprietárias em várias plataformas e tecnologias.   

As principais ferramentas de visualização de dados Python de código aberto

1. matplotlib 

A matplotlib é uma biblioteca abrangente para a criação de visualizações estáticas, animadas e interativas em Python. Criado por John D. Hunter em 2003, o matplotlib fornece os blocos de construção para criar visualizações avançadas de muitos tipos diferentes de conjuntos de dados. Todos os tipos de visualizações, como gráficos de linhas, histogramas, gráficos de barras e gráficos de dispersão, podem ser facilmente criados com o matplotlib em poucas linhas de código. 

É possível personalizar todos os aspectos de um gráfico que você possa imaginar com o matplotlib. Isso torna a ferramenta extremamente flexível, mas também pode ser desafiador e demorado obter o gráfico perfeito.

Principais recursos:

• É a biblioteca Python padrão para a criação de visualizações de dados.
• Exporte visualizações em vários formatos de arquivo, como .pdf, .png e .svg.
• Os profissionais de dados também podem usar as APIs do matplotlib para incorporar gráficos em aplicativos de interface gráfica do usuário (GUI).

Prós:

• Alta versatilidade.
• Permitir a personalização total das parcelas.
• Ferramenta universal de visualização de dados Python, apoiada por uma enorme comunidade.

Contras:

• Documentação complicada, com uma curva de aprendizado acentuada.
• Os usuários precisam conhecer Python para usá-lo.

Aprenda isso no DataCamp:

• Curso de Introdução à Visualização de Dados com Matplotlib
• Tutorial de introdução à plotagem com Matplotlib em Python

2. Seaborn

Qualquer tipo de visualização é possível com o matplotlib. Entretanto, às vezes pode ser difícil dominar a ampla flexibilidade do matplotlib. Você pode passar horas em um terreno cujo projeto parecia simples no início. A Seaborn foi projetada para lidar com essas armadilhas. 

É uma biblioteca Python que permite gerar gráficos elegantes com facilidade. O Seaborn é baseado no matplotlib e oferece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.

Principais recursos:

• Interface avançada de alto nível para criar gráficos em poucas linhas de código.
• Foco na visualização de dados estatísticos.
• Criado com base no matplotlib.

Prós:

• Cria rapidamente visualizações simples.
• As visualizações são, por padrão, esteticamente atraentes.
• Grande coleção de gráficos avançados.
• Documentação bem definida, com vários exemplos.

Contras:

• As opções de personalização são limitadas.
• Não fornece gráficos interativos.
• Os usuários talvez precisem usar o matplotlib para otimizar as visualizações.

Aprenda isso no DataCamp:

• Introdução à visualização de dados com o curso Seaborn
• Tutorial do Python Seaborn para iniciantes
• Visualização intermediária de dados com o curso Seaborn
• Folha de dicas do Python Seaborn
• Tutorial de gráfico de linha Python Seaborn

3. Bokeh 

O matplotlib e o Seaborn concentram-se principalmente na visualização estática. Por outro lado, o principal ponto forte do Bokeh é a interatividade. O Bokeh é um pacote Python avançado para visualização interativa de dados. Ele permite que você vá além dos gráficos estáticos e que as partes interessadas interajam com suas visualizações e busquem seus próprios insights.

O objetivo do Bokeh é fornecer gráficos elegantes e simples, desde gráficos simples até painéis complexos com conjuntos de dados de fluxo contínuo. Ele permite personalização adicional por meio de recursos JavaScript.

Principais recursos:

• Ele cria gráficos interativos que mudam com a interação do usuário.
• Cria facilmente gráficos simples para casos de uso complexos.
• As visualizações são projetadas para serem incorporadas em navegadores da Web.

Prós:

• Belos gráficos interativos em segundos.
• Fornece diferentes maneiras para que os usuários forneçam JavaScript personalizado quando necessário.
• Possibilidade de incorporar a visualização em navegadores da Web.

Contras:

• As opções de interatividade para visualizações são plotadas.
• Flexibilidade limitada no que diz respeito ao design de lotes.
• A combinação de Python e JavaScript pode ser complicada.   

Aprenda isso no DataCamp:

• Visualização interativa de dados com o curso Bokeh
• Tutorial de visualização de dados com Bokeh
• Visualização de dados Python com Bokeh Cheat Sheet

As principais ferramentas de visualização de dados em R de código aberto

4. ggplot2 

Provavelmente o pacote mais poderoso do R, o ggplot2 é um pacote de plotagem que fornece comandos úteis para criar plotagens complexas a partir de dados em um quadro de dados. Desde o seu lançamento por Hadley Wickham em 2007, o ggplot2 se tornou a ferramenta de referência para gráficos flexíveis e profissionais no R. O ggplot2 é inspirado na metodologia de visualização de dados chamada "gramática dos gráficos", cuja ideia é especificar independentemente os componentes do gráfico e depois combiná-los. 

Esse pacote está incluído no tidyverse, que inclui um conjunto de pacotes para ciência de dados. O ggplot2 também fornece gráficos interativos e animados.

Principais recursos:

• A biblioteca mais popular para visualização de dados em R.
• Baseado na filosofia da "gramática dos gráficos".

Prós:

• Sintaxe simples e intuitiva. 
• Os gráficos são visualmente atraentes por padrão.
• Permite a personalização completa.

Contras:

• Sintaxe inconsistente em comparação com outros pacotes R.
• O ggplot2 costuma ser computacionalmente mais lento do que outros pacotes do R.
• Flexibilidade limitada para criar determinadas visualizações. 

Aprenda isso no DataCamp:

• Curso de Introdução à Visualização de Dados com ggplot2
• Curso de Visualização Intermediária de Dados com ggplot2
• Tutorial de gráficos com ggplot2
• Folha de dicas do ggplot2

5. folheto 

O leaflet foi lançado originalmente como uma biblioteca JavaScript de código aberto para criar mapas on-line dinâmicos. Um pacote R com nome idêntico possibilita a criação desses tipos de visualizações em R. O leaflet em R é a ferramenta perfeita para criar mapas da Web atraentes e interativos usando dados espaciais. 

Extremamente popular, o leaflet é usado atualmente por vários sites e especialistas em GIS, como o New York Times e o Mapbox.

Principais recursos:

• Foco em mapas interativos.
• Sintaxe intuitiva e simples.
• Suporte a vários tipos de objetos de mapa, como linhas, polígonos, blocos de mapa e GeoJSON.

Prós:

• Tem muitos recursos estéticos que tornam os mapas populares na comunidade R.
• Várias opções de interatividade.
• Possibilidade de incorporar mapas em documentos R Markdown e aplicativos Shiny.

Contras:

• Tem sua própria sintaxe.
• Os mapas estáticos não são tão bons quanto os mapas estáticos do ggplot2.

Aprenda isso no DataCamp:

• Mapas interativos com folheto no curso R

6. plotly 

O plotly é um pacote R para criar gráficos interativos com qualidade de publicação por meio da biblioteca de gráficos JavaScript de código aberto plotly (também disponível para Python). Devido à sua simplicidade e aos excelentes resultados, o plotly é a biblioteca padrão para visualizações interativas de dados em muitas grandes empresas de tecnologia.

Embora o plotly seja baseado na sintaxe do R para criar gráficos, ele usa JavaScript para renderizar os gráficos finais, o que torna as visualizações adequadas para publicações em navegadores modernos da Web.

Principais recursos:

• Ferramenta para gráficos interativos em R.
• Oferece compatibilidade com várias linguagens diferentes, incluindo R, Python, MATLAB, Perl e Julia.
• Adequado para publicações na Web.

Prós:

• Sintaxe muito simples e intuitiva
• Várias opções de interatividade

• Também pode ser usado por pessoas sem formação técnica para criar gráficos interativos usando a GUI do plotly

Contras:

• As visualizações feitas com uma versão da comunidade do plotly são sempre públicas
• O número de paletas de cores e outros elementos estéticos é limitado em comparação com outras ferramentas

Aprenda isso no DataCamp:

• Curso de visualização interativa de dados com plotly em R
• Curso Intermediário de Visualização Interativa de Dados com plotly em R
• Criação de painéis com o Dash e o Plotly Course

As principais ferramentas de visualização de dados de código aberto baseadas em GUI

7. RAWGraphs

O RAWGraphs é uma estrutura de visualização de dados de código aberto criada para facilitar a representação visual de dados complexos para todos. Ele foi lançado em 2013 e é uma alternativa incrível de código aberto para visualização de dados. 

É uma plataforma gratuita e intuitiva que permite aos usuários plotar dados de forma rápida e confortável, sem a necessidade de codificação. Além disso, inclui a possibilidade de incorporar essas visualizações em outro site, e não há necessidade de criar uma conta ou registrar seu endereço de e-mail.

Principais recursos:

• Ferramenta sem código baseada em arrastar e soltar
• Adequado para ambientes de aprendizagem, graças às amostras de dados e à interface amigável
• Elo perdido entre aplicativos de planilhas e editores de gráficos vetoriais

Prós:

• Totalmente gratuito
• Não é necessária nenhuma configuração para começar
• As visualizações podem ser exportadas em vários formatos

Contras:

• Coleção limitada de gráficos
• Flexibilidade restrita: apenas alguns parâmetros estéticos podem ser ajustados
• Pequena comunidade de usuários

Um exemplo da ferramenta de visualização de dados RAWGraphs

8. Gráficos do Google

O Google Charts é uma ferramenta perfeita para visualizar dados em seu site. É uma ferramenta baseada em JavaScript que pode criar visualizações simples a partir de conjuntos de dados pequenos e grandes. O Google Charts vem com uma interface muito agradável e fácil de usar, na qual você pode escolher confortavelmente o tipo de visualização a ser usado. 

Ele oferece uma coleção bastante ampla de gráficos interativos. Embora não seja tão rico em recursos quanto outras ferramentas de visualização de dados baseadas em GUI, o Google Charts é gratuito para sempre.

Principais recursos:

• Foco em visualizações interativas para sites.
• Ferramenta sem código, destinada a usuários sem habilidades técnicas.

Prós:

• Compatível com todos os navegadores comerciais.
• Plataforma intuitiva e fácil de usar.
• Atualmente, o uso do Google Charts é totalmente gratuito

Contras:

• Recursos limitados de flexibilidade e controle estético
• Você precisará de conhecimentos básicos de JavaScript para publicar sua visualização em seu site\

Um exemplo da ferramenta de visualização de dados do Google Charts

9. DataWrapper

Se sua principal área de ​o trabalho é jornalismo, o DataWrapper é a ferramenta de visualização de dados de que você precisa. Diversos veículos de mídia digital adotaram essa maravilhosa ferramenta para criar seus gráficos, incluindo The Washington Post, The Guardian, Vox e The Wall Street Journal. 

É fácil de usar e não requer codificação. Com o DataWrapper, podemos carregar nosso conjunto de dados e transformá-lo de forma simples em um gráfico ou mapa. Ele também tem uma ampla base de modelos para integrar facilmente essas visualizações em seu site.

Principais recursos:

• Foco na visualização interativa 
• Funciona perfeitamente em todos os principais navegadores e plataformas móveis
• Muito popular no jornalismo de dados

Prós:

• Você pode criar um número ilimitado de visualizações com a conta gratuita
• Não requer codificação e é fácil de aprender
• Verificador de daltonismo incorporado: Torna suas visualizações amigáveis para daltônicos

Contras:

• Você só pode importar dados de algumas fontes
• Versão gratuita com recursos limitados
• Os planos premium do DataWrapper são mais caros do que as ferramentas da concorrência

Um exemplo de visualização do DataWrapper

Ferramentas e software de business intelligence

10. Tableau

O Tableau é uma ferramenta avançada e popular de visualização de dados que permite analisar dados de várias fontes simultaneamente. Fundada em 2003 na Universidade de Stanford, em 2019, a Salesforce adquiriu a plataforma. 

Uma das melhores ferramentas de business intelligence da categoria, o Tableau é usado pelas principais empresas para extrair informações de toneladas de dados brutos. Graças à sua plataforma intuitiva e avançada, você pode fazer qualquer coisa com o Tableau. No entanto, se você estiver interessado apenas em criar gráficos simples, deverá optar por opções menos robustas e mais econômicas.

Principais recursos:

• A melhor plataforma de Business Intelligence da categoria
• Concebido para organizações orientadas por dados
• A interface de arrastar e soltar facilita o uso 

Prós:

• Inclui uma ampla variedade de modelos de gráficos
• Pode lidar com grandes volumes de dados
• Você pode importar dados de uma ampla variedade de fontes

• Crie rapidamente visualizações e painéis interativos

Contras:

• Curva de aprendizado acentuada
• Especialmente para grandes organizações, o Tableau é um produto relativamente caro.
• Recursos limitados de pré-processamento de dados.

Aprenda no DataCamp:

• Curso de habilidades de fundamentos do Tableau
• Curso de Introdução ao Tableau
• Tutorial do painel do Tableau
• Curso de visualização de dados no Tableau

11. Power BI

O Power BI é uma solução de análise de negócios baseada em nuvem que permite reunir diferentes fontes de dados, analisá-las e apresentar a análise de dados por meio de visualizações, relatórios e painéis. 

De acordo com o Quadrante Mágico da Gartner, o PowerBI da Microsoft é o líder em soluções de BI no setor. O Power BI facilita o acesso a dados em praticamente qualquer dispositivo dentro e fora da organização.

Principais recursos:

• A melhor plataforma de Business Intelligence da categoria
• Painéis de controle totalmente personalizáveis.
• Visualizações em tempo real.
• Concebido para ser usado simultaneamente por todos os usuários e departamentos de uma empresa.

Prós:

• Inclui muitos gráficos predefinidos e modelos de relatórios.
• Nos últimos anos, ele incluiu recursos de aprendizado de máquina.
• Disponível em desktops e dispositivos móveis.
• Opção mais econômica do que a dos concorrentes.

Contras:

• Compartilhamento limitado de dados.
• Interface de usuário volumosa.

Aprenda isso no DataCamp:

• Curso de Introdução ao Power BI
• Curso de visualização de dados no Power BI
• Tutorial de visualização de dados com o Power BI

12. Qlik

O Qlik Sense é uma ferramenta de visualização de dados projetada para grandes empresas e indivíduos que desejam usar a análise aumentada para analisar dados. O Qlik Sense é o sucessor do "QlikView", uma ferramenta de análise visual semelhante (mas menor).

O Qlik Sense pode ser implementado no local ou na nuvem. A empresa também opera um produto chamado Data Market, que fornece aos usuários do QlikView acesso a uma lista selecionada de conjuntos de dados disponíveis publicamente, incluindo dados de censo, dados financeiros e dados de arquivamento de negócios.

Principais recursos:

• Gráficos interativos.
• GUI intuitiva, orientada para arrastar e soltar.
• Perfeito para equipes grandes.

Prós:

• Funciona on-line e off-line.
• Preparação de dados visuais e avançados: Ele pode limpar e classificar automaticamente seus dados.
• Escalável para grandes empresas.

Contras:

• Recursos inflexíveis de extração de dados.
• Visualização limitada devido à falta de alguns gráficos básicos.
• Modelo de preço caro em comparação com os concorrentes.
• Mais adequado para pessoas com experiência em análise de dados.

Um exemplo de um dashboard da Qlik

Exemplos das principais ferramentas de visualização de dados

Se você estiver interessado em ver do que as ferramentas mencionadas acima são capazes, aqui está uma lista de exemplos para se inspirar:

Exemplo de visualização do Tableau - Remote Work & Learning in Europe, de Jeremy Johnson. 

Neste painel sobre trabalho remoto, criado com o Tableau e publicado no Tableau Public, Jeremy Johnson estuda a evolução do trabalho remoto e da educação on-line nos países europeus.

Fonte: Tableau Public

Exemplo de visualização do Power BI - Painel de informações sobre a Covid-19 de Themistoklis Apostolidis

Este painel de informações sobre a Covid-19 é um ótimo exemplo para ilustrar a magia do Power BI. O painel fornece várias informações sobre a pandemia em todo o mundo. 

Fonte: Galeria do Power BI

Exemplo de DataWrapper - Consumo de energia do setor mundial de TI de Lisa Charlotte Muth

Usando o DataWrapper, Lisa Charlotte Muth criou essa visualização perspicaz comparando o consumo de energia do setor de TI e o orçamento de energia de vários países.

Fonte: DataWrapper

Torne-se um especialista em visualização de dados

Esperamos que você tenha gostado deste artigo. Embora seja importante conhecer as diferentes opções das melhores ferramentas de visualização de dados do mercado, ainda mais importante é saber como criar visualizações de dados por conta própria. A DataCamp está aqui para ajudar. Você pode encontrar mais recursos para orientá-lo em sua jornada de visualização de dados abaixo. 

• Folha de dicas de visualização de dados
• Curso de visualização de dados para todos
• Práticas recomendadas para a criação de painéis