Passei três anos revisando dashboards de empresas Fortune 500. O erro mais comum? Escolher gráficos pelo que "parece legal" em vez do que comunica os dados.
Não repita o mesmo erro.
A única pergunta que importa
Antes de pensar em tipos de gráfico: que decisão alguém tomará depois de ver isto?
Não "que dados tenho?". Não "que gráfico ainda não usei?".
Essa pergunta muda tudo.
Quatro cenários (e o que funciona)
1. Mudança ao longo do tempo
Use quando: o público precisa ver tendências, padrões ou evolução.
O que funciona:
- Gráficos de linha para dados contínuos (preços, temperatura, tráfego web)
- Gráficos de área para volume ou valores cumulativos
- Barras para períodos discretos (receita trimestral, comparações anuais)
O que não funciona: gráficos de pizza. Cinco pizzas para "participação de mercado em 5 anos"—evite.
Exemplo real: um cliente mostrava vendas mensais numa tabela de 47 linhas. Ninguém lia. Ao mudar para uma linha simples com anotação de tendência, o pico do Q4 de 23% ficou óbvio e acionável.
2. Comparar categorias
Use quando: você responde "o que é maior?" ou "como se comparam?"
O que funciona:
- Barras horizontais com nomes longos ou mais de 5 categorias
- Barras verticais com poucas categorias ou ordem natural
- Barras agrupadas para comparar em duas dimensões
Regra de Cleveland: julgamos melhor a posição horizontal que a altura. Por isso barras vencem pizza na comparação—sempre.
Dica: ordene as barras. Barras sem ordem são preguiça e passam o trabalho para o público.
3. Parte do todo
Use quando: você mostra composição ou proporções.
O que funciona:
- Gráficos de pizza só com 2–4 segmentos (opinião controversa: não são sempre ruins)
- Barras empilhadas para comparar composição entre categorias
- Treemaps para dados hierárquicos com muitas categorias
Realidade: pizza é mal usada com frequência. Se os segmentos são parecidos (45% vs 42%), a pizza não ajuda—use barras.
Regra dos 25%: se nenhum segmento for pelo menos 25% do total, dispense a pizza.
4. Encontrar relações
Use quando: você explora correlação, clustering ou outliers.
O que funciona:
- Gráficos de dispersão para duas variáveis contínuas
- Gráficos de bolhas para uma terceira dimensão (com moderação)
- Heatmaps para matrizes de correlação ou comparações categóricas densas
Atenção: gráficos de correlação são mal usados para sugerir causalidade. Cuide das anotações.
O framework de decisão que uso
Processo em 30 segundos:
- Tempo envolvido? → Linha ou área
- Comparando coisas? → Barras (horizontais se >5 categorias)
- Mostrando proporções? → Barras empilhadas (ou pizza se ≤4 segmentos)
- Buscando padrões? → Dispersão ou heatmap
É isso.
Erros comuns
Erro 1: Muitos tipos de gráfico num mesmo dashboard
No máximo 2–3 tipos. Consistência ajuda a compreender.
Erro 2: Gráficos com dois eixos
Quase sempre confundem. Melhor dois gráficos separados.
Erro 3: Efeitos 3D
Não. Distorcem a percepção.
Erro 4: Arco-íris de cores
Use cor com intenção. Uma cor de destaque, o resto cinza.
E as ferramentas de gráficos com IA?
Transparência: trabalho com ChartGen, então tenho viés. Mas ferramentas de IA costumam sugerir bem o tipo de gráfico porque não têm o viés "quero usar este gráfico legal que acabei de aprender".
Quando um gráfico de barras "chato" é a resposta certa, a IA sugere. Às vezes chato é exatamente o que você precisa.
Referência rápida
| Objetivo | Primeira escolha | Alternativa |
|---|---|---|
| Tendência no tempo | Linha | Área |
| Comparação de categorias | Barras | Gráfico de pontos |
| Parte do todo | Barras empilhadas | Treemap |
| Relação | Dispersão | Heatmap |
| Distribuição | Histograma | Box plot |
Última ideia
O melhor gráfico é aquele que o público entende em 5 segundos. Não o que exibe suas habilidades.
Em dúvida, mostre a alguém sem contexto. Se em 10 segundos não conseguir dizer o que o gráfico mostra—simplifique.