Em diferentes processos de negócios, como desenvolvimento de produtos, cadeia de suprimentos, operações e finanças - números e dados direcionam decisões críticas. No entanto, números isolados podem às vezes ser difíceis de decifrar. É aqui que entra o poder de auxílios visuais como gráficos. Com nosso modelo de planilha Ultimate Charts (Part 5), transformamos dados complexos em histórias visuais facilmente compreensíveis. Este modelo oferece dez gráficos dinâmicos e personalizáveis, adaptados a tarefas analíticas distintas. Eles são agrupados em quatro categorias principais: Gráficos de Progresso, Cronograma, Distribuição e Estatísticos. Cada um tem um papel específico, seja no rastreamento de tendências, outliers ou na análise de distribuições de dados complexas.
Neste artigo, você aprenderá:
E antes de mergulharmos em nosso modelo, que você pode baixar, aliás - lembre-se de que tudo em azul são dados que você pode editar e substituir por seus próprios conjuntos de dados. O texto em preto representa fórmulas que não devem ser alteradas.
O "Atual vs.O gráfico Target" é favorecido por empresas que precisam de insights comparativos entre realizações em tempo real e metas pré-determinadas. Por exemplo, ele poderia rastrear duas métricas cruciais: 'orçamento' e 'previsão'. No setor de varejo, por exemplo, o gráfico mede as vendas reais contra as projeções em várias filiais ou regiões. Na manufatura, é frequentemente usado para comparar a produção real com as quantidades previstas.
Barras azuis representam as vendas reais, enquanto as linhas amarelas e azuis capturam os valores orçados e previstos, respectivamente. As empresas podem prontamente discernir quais regiões ou departamentos superam ou ficam atrás de seus alvos, facilitando decisões mais informadas. Este gráfico se integra a diversos cenários de negócios, desde o monitoramento do desempenho dos funcionários em RH até o rastreamento da satisfação do cliente na indústria de serviços.
O Gráfico de Medição é uma ferramenta de análise visual projetada para oferecer um instantâneo imediato do desempenho em relação a benchmarks estabelecidos. Com sua aparência semelhante a um velocímetro, este gráfico oferece às empresas uma visão geral intuitiva do desempenho. É particularmente adequado para métricas corporativas que representam um único valor ou uma porcentagem dentro de um intervalo definido, como realizações de vendas trimestrais. Ele se destaca em situações com um alvo claro, transmitindo efetivamente o quão próximo um valor está de um benchmark.
As equipes de vendas, por exemplo, frequentemente o utilizam para exibir a receita mensal em comparação com as metas estabelecidas. Um indicador em direção ao verde significa que a equipe está no caminho certo ou superando as expectativas, enquanto um movimento em direção ao vermelho sugere que há espaço para melhorias. Da mesma forma, no suporte ao cliente, o gráfico de medidor pode representar as classificações de satisfação. Após uma rodada de feedback do cliente, um gráfico inclinado para o verde é um sinal encorajador de uma experiência positiva do cliente.
Na nossa implementação do gráfico de medidor, você pode definir categorias e visualizar o medidor para cada uma delas. A exibição "Soma de Valor" é usada para comparar o desempenho de uma categoria em relação às outras, enquanto o "Objetivo" é usado para comparar o desempenho em relação a uma meta específica. No nosso modelo, você também pode dar um nome personalizado a cada seção do medidor e a porcentagem do medidor que essa seção deve incluir.
O "Gráfico de tendência" visualiza padrões e flutuações de longo prazo nos seus dados. Ele é geralmente empregado em setores que precisam de monitoramento constante de métricas baseadas no tempo. Seja você querendo monitorar vendas, feedback do cliente ou níveis de estoque, alguns insights só podem ser oferecidos observando como esses números mudam ao longo do tempo.Por exemplo, no varejo, pode mostrar trajetórias de vendas ao longo de períodos trimestrais, apontando picos ou declínios. Da mesma forma, nas operações, pode mapear os níveis de estoque ao longo do tempo, ajudando os gerentes a antecipar as necessidades de reabastecimento ou identificar excedentes. Em essência, onde quer que haja a necessidade de compreender como uma métrica evolui ao longo do tempo, o Gráfico de Tendência fornece uma visualização direta usando uma linha contínua.
Ao traçar a linha, pode-se identificar temporadas de alto desempenho, reconhecer possíveis gargalos e estratégias de acordo. Enquanto isso, a linha pontilhada oferece uma visão do potencial futuro com base nos dados atuais. Nosso modelo inclui um filtro de data, para o qual você pode visualizar a linha de tendência dentro de um subconjunto de seus dados. Dessa forma, você pode ver a linha de tendência para uma janela de 30, 60 ou 90 dias, ou qualquer período personalizado que você defina.
O 'Gráfico de variação' é usado para discernir mudanças de curto prazo nas métricas, enfatizando as mudanças de mês para mês. Em vez de pintar uma imagem mais ampla e de longo prazo, como o Gráfico de Tendência, o Gráfico de variação se concentra nas flutuações mensais, apresentando as exatas diferenças percentuais entre os meses consecutivos.
Esta visão dupla detém uma compreensão das nuances dos dados que poderiam ser perdidas em visualizações mais diretas.O gráfico de Variância mostra as alterações percentuais nas vendas para aquele mês em comparação com o seu antecessor.
Ao identificar tais flutuações de curto prazo, as empresas podem avaliar o impacto imediato de suas decisões. Cada barra mensal retrata os números, enquanto os marcadores percentuais mostram o crescimento ou declínio de mês para mês.
O 'Gráfico de controle' é fundamental para monitorar a estabilidade de um processo. Ele mapeia pontos de dados com limites de controle definidos, enfatizando consistência e previsibilidade. Ao sinalizar anomalias que se desviam além desses limites, o gráfico auxilia na garantia de que os processos permaneçam consistentes, permitindo que as organizações gerenciem e melhorem a qualidade de forma proativa.
É particularmente instrumental para indústrias onde até mesmo pequenos desvios podem ter consequências significativas e visam a excelência operacional. Em essência, serve como um sistema de alerta precoce onde as organizações podem detectar e abordar desvios de processo antes que eles se transformem em problemas ou defeitos mais substanciais.
A linha amarela central representa a média dos pontos de dados, servindo como um benchmark para entender o desempenho geral. As linhas verde e vermelha, por outro lado, representam os limites de controle Superior e Inferior. Qualquer ponto de dados que se desvie além deles sugere uma variação incomum que pode necessitar de uma investigação mais aprofundada.Nosso modelo inclui um filtro de data para selecionar o período que você deseja analisar. Além disso, todos os limites de controle são automaticamente calculados e atualizados com base no intervalo inserido.
O 'Gráfico de Cascata' se concentra no efeito acumulativo de pontos de dados sequenciais, detalhando como um valor inicial é afetado por alterações positivas ou negativas subsequentes. Este gráfico é essencial para empresas que precisam de uma representação concisa de eventos ao longo de uma linha do tempo, enfatizando mudanças incrementais em direção a um resultado.
Dado um valor inicial, cada barra representa uma mudança incremental - verde para crescimento e vermelho para reduções. À direita do gráfico, pode-se ver o valor final, a acumulação de todas as mudanças. Por exemplo, na gestão de inventário de varejo, o Gráfico de Cascata visualiza o impacto sequencial de entradas e saídas de produtos. Começando com a contagem inicial de um mês, o gráfico exibe adições de entregas de fornecedores como barras verdes e deduções de vendas ou danos como barras vermelhas. No final do mês, o gráfico oferece um relato claro das mudanças no inventário, auxiliando decisões precisas de reabastecimento.
O "Histograma" é usado para entender a distribuição de variáveis dividindo os dados em compartimentos, ou "bins", e então plotando o número de ocorrências em cada bin. Por exemplo, os fabricantes podem usar histogramas para entender a vida útil das baterias, determinando a duração mais frequente antes de precisarem ser substituídas.
Da mesma forma, as empresas de comércio eletrônico podem analisar a distribuição dos valores de compra dos clientes, ajudando a definir estratégias de preços ou limites de ofertas únicas. Em essência, um histograma é a curva de distribuição de uma ocorrência. Em nosso modelo, é possível usar um filtro para categorizar ainda mais a visualização do histograma. Você pode analisar diferentes características com um único clique, ou alterar o tamanho do compartimento que prefere - dessa forma, você pode ver sua distribuição com mais detalhes.
O "Gráfico de calendário" fornece uma representação visual concisa da distribuição de tarefas ao longo de um mês. Ao selecionar um mês específico, é possível visualizar instantaneamente a distribuição de tarefas concluídas versus pendentes. Este gráfico destaca padrões de produtividade - as marcações verdes significam dias em que as tarefas foram concluídas. Por outro lado, os marcadores vermelhos são dias em que as metas estabelecidas não foram alcançadas, representando possíveis desafios ou áreas que podem exigir intervenção. Os pontos cinza representam dias nos quais nenhuma tarefa foi listada.
Por exemplo, vamos supor que você seja o gerente de operações de uma fábrica e precisa garantir que uma máquina seja limpa todos os dias. Na seção de dados, você pode listar os dias em que a máquina precisa ser limpa, e sua equipe pode marcar se limpou ou não a máquina. Ao olhar para o "Gráfico de Calendário" de uma só vez, como gerente, você poderá identificar quais dias a máquina não foi limpa - ao invés de tentar analisar seus dados linha por linha.
O 'Gráfico de dispersão' ajuda a ilustrar como uma variável pode afetar outra. Uma empresa pode querer descobrir se há uma ligação entre a qualidade do produto e as vendas. Ou talvez esteja curiosa sobre a ligação entre o tempo dedicado a uma tarefa e seu resultado final. Este gráfico mapeia cada ponto de dados, tornando padrões, agrupamentos ou até mesmo outliers imediatamente evidentes. Para decifrar padrões, procure tendências em como os pontos estão agrupados:
No entanto, se os pontos aparecerem dispersos sem um padrão claro, isso significa que não há uma forte associação entre as duas variáveis. Além disso, se duas variáveis estão correlacionadas, é difícil identificar o que causa essa correlação. Se você não está familiarizado com este gráfico, por favor, pesquise online "correlação vs. causalidade".
O 'Gráfico de caixa e bigodes', comumente chamado de 'Box plot', é uma representação gráfica que fornece um instantâneo da distribuição de um conjunto de dados. É útil quando você quer identificar outliers, determinar a simetria dos dados, ou ter uma noção da dispersão dos dados. Este modelo permite que você examine valores dentro de um conjunto de dados inteiro ou isole variáveis específicas para observar seu comportamento único.
Aqui está como ler cada caixa: o elemento central do gráfico é um retângulo, muitas vezes chamado de 'caixa', que contém os 50% do meio dos valores do conjunto de dados. Em outras palavras, metade de todos os pontos de dados estão dentro desta caixa. Dentro dela, há uma linha que divide a caixa em duas. Esta linha representa a mediana e marca o exato meio de todos os pontos de dados. Então, quando você olha para esta linha, você vê o valor onde metade dos pontos de dados estão acima dela e os outros estão abaixo. As bordas superior e inferior da caixa são chamadas de 'dobradiças'.A dobradiça superior representa o percentil 75 (Q3), e a dobradiça inferior representa o percentil 25 (Q1). Juntas, elas delimitam a faixa desta metade central dos dados.
O intervalo entre essas dobradiças (Q3 - Q1) é conhecido como amplitude interquartil, que, como explicado, representa a faixa dos 50% centrais dos dados. Existem duas linhas se estendendo para fora da caixa, os 'bigodes'. Esses bigodes se estendem até os menores e maiores valores de dados dentro de um intervalo calculado. Qualquer ponto de dados além desses bigodes é normalmente considerado um outlier, o que significa que são incomuns. Se você está familiarizado com um histograma, imagine se cada caixa com seus bigodes representa uma única distribuição. Cada barra é um histograma com apenas quatro baldes representando 25%, 50%, 75% e 100%. Nosso modelo de gráfico de caixa também possui um filtro para segmentar dados por qualquer categoria no conjunto de dados.
Esperamos que você tenha gostado do nosso modelo Ultimate Charts (Part 5), e que esses gráficos possam, em última análise, ajudá-lo a economizar horas de trabalho. Se você trabalha na indústria e percebeu que perdemos alguns gráficos essenciais, por favor nos informe para que possamos adicioná-lo à nossa próxima versão deste modelo.
