Introdução ao Tableau

O Tableau é uma poderosa ferramenta de visualização de dados que permite aos usuários analisar, explorar e compartilhar informações de maneira intuitiva e eficaz. Com sua interface amigável e recursos avançados, o Tableau tem se tornado cada vez mais popular em empresas de diversos setores.

Principais tipos de gráficos no Tableau

O Tableau oferece uma ampla variedade de gráficos que permitem representar e explorar seus dados de maneira eficaz. Cada tipo de gráfico tem suas características e finalidades específicas, permitindo que você escolha a melhor opção para transmitir suas informações. Vamos conhecer alguns dos principais tipos de gráficos disponíveis no Tableau:

Gráfico de barras:

• É um dos gráficos mais utilizados e eficazes para comparar valores entre diferentes categorias.
• Pode ser exibido tanto na horizontal quanto na vertical, dependendo da preferência e da natureza dos dados.
• É ideal para mostrar tendências, variações e diferenças de magnitude entre as categorias.
• Também é possível criar gráficos de barras empilhadas, que permitem visualizar a contribuição de cada categoria para o total.

Gráfico de linhas:

• É usado para representar a evolução de dados ao longo do tempo.
• É útil para identificar tendências, flutuações sazonais e padrões de crescimento ou declínio.
• Os pontos de dados são conectados por linhas, facilitando a visualização da progressão dos valores ao longo do eixo temporal.
• Pode ser combinado com gráficos de barras para mostrar a comparação entre diferentes categorias em diferentes momentos.

Gráfico de pizza:

• É uma opção popular para mostrar a distribuição proporcional de uma variável em relação ao todo.
• Cada fatia do gráfico representa uma parte ou categoria, e a área de cada fatia é proporcional ao valor que ela representa.
• É útil para destacar as partes que compõem um todo e comparar proporções.
• No entanto, é importante usar com cautela quando há muitas categorias, pois pode dificultar a leitura das informações.

Gráfico de dispersão:

• É utilizado para identificar a relação entre duas variáveis.
• Cada ponto do gráfico representa uma combinação de valores das variáveis, permitindo visualizar padrões, correlações e outliers.
• É útil para identificar clusters ou agrupamentos de dados, bem como analisar a relação entre duas variáveis contínuas.

Gráfico de área:

• É uma variação do gráfico de linha, onde a área abaixo da linha é preenchida com uma cor.
• É útil para representar a evolução de uma variável ao longo do tempo e a magnitude relativa dessa variável.
• É eficaz para mostrar a tendência geral dos dados e a proporção de cada categoria em relação ao todo.

Gráfico de mapas:

• O Tableau também oferece a possibilidade de criar gráficos geográficos, onde os dados são plotados em um mapa.
• É útil para visualizar dados com base em sua localização geográfica, como vendas por região, densidade populacional, entre outros.
• Os mapas podem ser interativos, permitindo que os usuários explorem os dados em diferentes níveis de detalhe.

Esses são apenas alguns dos principais tipos de gráficos disponíveis no Tableau. Cada um deles oferece recursos e possibilidades diferentes para representar seus dados de maneira clara e impactante. Ao escolher o tipo de gráfico mais adequado, leve em consideração o objetivo da visualização, o tipo de dados e a mensagem que você deseja transmitir. Com o Tableau, você pode criar gráficos incríveis e contar histórias visuais envolventes que ajudam a extrair insights valiosos dos seus dados.

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.

Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.

Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.