Diagrama de dispersão

O gráfico de dispersão é uma ferramenta gráfica usada em estatística para visualizar a relação entre duas variáveis. Consiste em um conjunto de pontos em um plano cartesiano, onde cada ponto representa um par de valores correspondentes às variáveis analisadas. Este tipo de gráfico permite identificar padrões, Tendências e possíveis correlações, facilitando a interpretação dos dados e a tomada de decisões com base nas informações visuais apresentadas.

Conteúdo

Gráfico de dispersão: Análise visual de dados

Os gráficos de dispersão são ferramentas gráficas essenciais no campo da análise de dados. Eles permitem que a relação entre duas variáveis seja visualizada e são amplamente utilizados em várias disciplinas, Da estatística à análise de big data. Neste artigo, Exploraremos em profundidade o que são gráficos de dispersão, Como eles são construídos, sua importância na análise de dados e sua aplicação em ferramentas como o Tableau.

O que é um gráfico de dispersão??

Um gráfico de dispersão, também conhecido como gráfico de dispersão o Gráfico de dispersão, é uma representação gráfica que usa pontos em um plano cartesiano para mostrar a relação entre duas variáveis quantitativas. Cada ponto no gráfico representa um par de valores, um para cada variável, que permite identificar padrões, Tendências e correlações.

Componentes do gráfico de dispersão

  1. Eixos: Os eixos X e Y representam as duas variáveis que estão sendo analisadas. A variável independente é geralmente colocada no eixo X, enquanto a variável dependente é colocada no eixo Y.

  2. Pontos: Cada ponto no gráfico reflete um valor para ambas as variáveis. Por exemplo, em uma análise de vendas, Um ponto pode representar as vendas de um produto em um mês específico.

  3. Título: Fornece contexto sobre o que está sendo analisado.

  4. Lenda: Se cores ou formas diferentes são usadas para representar categorias, A legenda ajuda a identificar essas diferenças.

Por que os gráficos de dispersão são importantes?

Os gráficos de dispersão são ferramentas poderosas na análise de dados por vários motivos:

Identificação de relacionamento

Eles permitem que você observe claramente a relação entre duas variáveis. Por exemplo, A relação entre temperatura e vendas de sorvete pode ser analisada. Um gráfico de dispersão revelaria se há uma correlação positiva: uma medir que a temperatura sobe, o mesmo acontece com as vendas.

Detecção de outliers

Os gráficos de dispersão permitem identificar valores discrepantes. Esses pontos podem indicar erros nos dados, condições excepcionais ou mesmo novas oportunidades ou riscos de negócios.

Tendências e padrões

Através da visualização, É mais fácil identificar tendências. Os analistas podem observar se há uma tendência linear, quadrática ou se os dados estiverem dispersos sem um padrão claro.

Complemento à Análise Estatística

Embora os gráficos de dispersão não sejam uma ferramenta estatística em si, complementar as análises estatísticas, como a regressão linear. Ao visualizar os dados, Os analistas podem tomar decisões mais informadas sobre qual modelo usar.

Como criar um gráfico de dispersão no Tableau

O Tableau é uma das ferramentas mais populares para análise e visualização de dados, E criar um gráfico de dispersão é um processo simples. A seguir, As etapas para criar um gráfico de dispersão no Tableau são apresentadas:

Paso 1: Conectar dados

  1. Abra o Tableau e conecte seu Fonte de dados (pode ser um arquivo CSV, Excel, uma base de dados SQL, etc.).
  2. Certifique-se de que seu conjunto de dados contenha pelo menos duas variáveis quantitativas.

Paso 2: Criar o gráfico

  1. Arraste uma das variáveis quantitativas para a divisória "Colunas".
  2. Arraste a outra variável para a divisória "Linhas".
  3. O Tableau gerará automaticamente um gráfico de dispersão.

Paso 3: Personalização de gráficos

  1. Adicionar cor: Você pode arrastar um dimensão (categoria) para a área "Cor"" para diferenciar os pontos de acordo com diferentes categorias.
  2. Tamanho: Você pode arrastar uma medida para a seção "Tamanho"" para que o tamanho dos pontos reflita outra variável.
  3. Etiquetas: Arraste uma dimensão para a área "Rótulo"" Para adicionar identificadores a pontos.

Paso 4: Análise e Observações

Revise o gráfico resultante para identificar padrões, Tendências e discrepâncias. Você pode usar as ferramentas de análise do Tableau para se aprofundar em seus dados.

Aplicações práticas de gráficos de dispersão

Os gráficos de dispersão têm inúmeras aplicações em diferentes campos. Aqui estão alguns:

Marketing e Vendas

Os profissionais de marketing podem usar gráficos de dispersão para analisar a relação entre gastos com anúncios e vendas geradas. Isso os ajuda a determinar a eficácia de suas campanhas.

Ciências sociais

Em estudos sociológicos, Os pesquisadores podem usar gráficos de dispersão para estudar a relação entre educação e renda das pessoas.

Ciências naturais

Cientistas podem analisar a relação entre diferentes variáveis, como a temperatura e a taxa de crescimento de uma planta, Usando gráficos de dispersão.

Finança

Os analistas financeiros podem usar gráficos de dispersão para analisar a relação entre risco e retorno em diferentes investimentos.

Dicas para interpretar gráficos de dispersão

Para interpretar corretamente um gráfico de dispersão, Considere o seguinte:

  1. Assista à distribuição: Identifique se os pontos estão agrupados, dispersos ou se seguirem uma tendência clara.

  2. Identifique a correlação: A correlação pode ser positiva, negativo ou não. Uma correlação positiva significa que, à medida que uma variável aumenta, o outro também. Uma correlação negativa indica que, à medida que uma variável aumenta, as outras diminuições.

  3. Considere outliers: Preste atenção aos valores discrepantes, pois podem distorcer os resultados da análise.

  4. Contextualize os dados: É sempre importante entender o contexto dos dados que estão sendo analisados. Dados sem contexto podem levar a conclusões errôneas.

Desafios e limitações

Embora os gráficos de dispersão sejam ferramentas úteis, Eles também têm limitações:

  1. Relação linear: Os gráficos de dispersão são mais eficazes na representação de relações lineares. Se a relação não for linear, pode ser difícil de interpretar.

  2. Número de variáveis: Um gráfico de dispersão típico mostra apenas duas variáveis. Para analisar mais dimensões, gráficos mais complexos ou técnicas adicionais seriam necessários.

  3. Má interpretação: Os usuários devem ter cuidado ao interpretar os resultados. Correlação não implica causalidade.

conclusão

Os gráficos de dispersão são uma ferramenta valiosa na análise de dados que permite visualizar a relação entre duas variáveis de forma clara e eficaz. Seu uso em ferramentas como o Tableau aumenta sua capacidade de fornecer informações significativas e acionáveis. Através da identificação de padrões, Tendências e discrepâncias, Esses gráficos ajudam os analistas a tomar decisões informadas em vários campos.

Entendendo como criar e interpretar gráficos de dispersão, Os profissionais podem melhorar suas habilidades analíticas e obter insights mais profundos sobre seus dados.

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é um gráfico de dispersão??

Um gráfico de dispersão é um gráfico que mostra a relação entre duas variáveis quantitativas usando pontos em um plano cartesiano.

Como você interpreta um gráfico de dispersão??

É interpretado observando a distribuição dos pontos, Identificando a correlação (Positivo, negativo ou não) e tendo em conta os valores anómalos.

Qual é a diferença entre correlação e causalidade??

A correlação indica que existe uma relação entre duas variáveis, mas não implica necessariamente que uma variável cause mudanças na outra.

Posso criar gráficos de dispersão em outras ferramentas além do Tableau??

sim, Os gráficos de dispersão podem ser criados em uma variedade de ferramentas de visualização e análise de dados, como Excel, R, Python e muito mais.

Quais são as limitações dos gráficos de dispersão??

As limitações incluem dificuldade em representar relações não lineares, o número limitado de variáveis que podem ser exibidas e o risco de má interpretação.

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