A visualização de dados representa os dados graficamente para revelar padrões. Uma tabela com mil números é difícil de ler. Um gráfico de linhas com os mesmos dados mostra a tendência instantaneamente. A visualização explora o sistema visual humano. Somos bons a identificar padrões, valores discrepantes e mudanças. Temos dificuldade em processar mentalmente tabelas de números. Os gráficos preenchem essa lacuna.

Uma boa visualização começa com a pergunta: o que está a tentar mostrar? Comparação, distribuição, composição, relação ou tendência? Cada questão sugere um tipo de gráfico. A comparação favorece os gráficos de barras. A distribuição favorece os histogramas ou diagramas de caixa. A composição favorece os gráficos de barras empilhadas ou os mapas de árvore. As relações favorecem os gráficos de dispersão. As tendências favorecem os gráficos de linhas. Escolher o tipo de gráfico errado obscurece a resposta. Um gráfico de pizza com doze fatias é ilegível. Um gráfico de linhas com dados categóricos no eixo x é enganador. A cor, a escala e os rótulos são importantes. Um eixo y truncado exagera pequenas alterações. As escalas de cores em arco-íris são difíceis de ler e inacessíveis para os daltónicos. As melhores visualizações são simples. Eliminam a decoração e deixam os dados falar por si. Edward Tufte chamou a isto maximizar a relação dados-tinta. Cada pixel deve transportar informação ou não atrapalhar.

Tipos de visualização por finalidade

• Comparação — gráficos de barras, gráficos de pontos
• Distribuição — histogramas, diagramas de caixa
• Composição — barras empilhadas, mapas de árvores, gráficos de pizza
• Relação — diagramas de dispersão, mapas de calor
• Tendência — gráficos de linhas, gráficos de área

Um gráfico é um argumento. Deve deixar o ponto claro sem induzir o observador em erro.