Estúdio de gráficos CSV: histograma, dispersão e boxplot

Estúdio de gráficos CSV: histograma, dispersão e boxplot | Ferramenta online grátis | Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria: Data Visualization
Tipos de entrada: file, textarea, select, text, number, checkbox
Tipo de saída: html
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

Visão geral

O Estúdio de gráficos CSV gera instantaneamente histogramas, diagramas de dispersão e boxplots a partir de arquivos ou texto CSV colado. A ferramenta identifica colunas numéricas automaticamente, calcula quartis, exibe a reta de regressão com correlação de Pearson e permite exportar cada gráfico em SVG ou PNG.

Quando usar

Para inspecionar a distribuição de frequência e assimetria de variáveis numéricas em um conjunto de dados.
Quando for necessário avaliar a correlação linear e a reta de ajuste entre duas variáveis contínuas.
Para identificar valores discrepantes (outliers) e comparar medianas e quartis em diagramas de caixa (boxplot).

Como funciona

1Carregue um arquivo tabular (.csv, .tsv, .txt) ou cole os dados brutos com cabeçalho na primeira linha.
2Selecione a visualização desejada: visão geral com os três gráficos, apenas histograma, dispersão ou boxplot.
3Ajuste parâmetros como colunas específicas, regra de agrupamento de classes (Sturges, Freedman-Diaconis, Scott ou fixo) e sobreposição de curva normal.
4Visualize os dados estatísticos no relatório e baixe os gráficos gerados individualmente nos formatos PNG ou SVG.

Casos de uso

Análise exploratória inicial de dados numéricos em pesquisas científicas e trabalhos acadêmicos.
Inspeção de latência e tempos de resposta de sistemas para identificar caudas longas em métricas de TI.
Avaliação de correlação entre variáveis de desempenho em relatórios comerciais e financeiros.

Exemplos

1. Análise de correlação entre horas de estudo e notas

Pesquisador educacional

Contexto

Um professor registrou horas de dedicação e notas de estudantes em um arquivo CSV para entender o padrão de aprendizagem.

Problema

Visualizar a dispersão dos pontos com linha de tendência e conferir a distribuição normal das notas.

Como usar

Cole os dados na caixa de texto, mantenha a opção de gráfico em visão geral e ative a sobreposição da curva normal.

chartType: 'overview', binRule: 'auto', showNormalCurve: true, showOutliers: true, colorScheme: 'default'

Resultado

Relatório completo com histogramas ajustados, gráfico de dispersão com Pearson r e boxplots comparativos prontos para exportação.

2. Identificação de assimetria em latência de API

Engenheiro de confiabilidade (SRE)

Contexto

A equipe de infraestrutura coletou amostras de tempo de resposta em milissegundos para investigar degradações no servidor.

Problema

Verificar se a distribuição de latência possui assimetria à direita sem depender apenas da média simples.

Como usar

Perguntas frequentes

Quais regras de agrupamento de classes estão disponíveis no histograma?

Você pode escolher entre a seleção automática, Sturges, Freedman-Diaconis, Scott ou estipular um número fixo de classes.

Como os outliers são calculados nos diagramas de caixa?

O método utiliza a regra de Tukey, marcando pontos que estejam além de 1,5 vezes o intervalo interquartil (1.5×IQR).

O gráfico de dispersão exibe o coeficiente de correlação?

Sim, a ferramenta calcula a correlação linear r de Pearson e traça a reta de ajuste por mínimos quadrados.

Posso enviar dados separados por tabulação em vez de vírgula?

Sim, arquivos .tsv e textos tabulados são aceitos juntamente com arquivos .csv e .txt.

Em quais formatos de imagem os gráficos podem ser exportados?

Todos os gráficos gerados contam com botões individuais para download em vetor SVG e imagem PNG.

chartType: 'histogram', binRule: 'fixed', binCount: 5, showNormalCurve: true, colorScheme: 'amber'

O que esta ferramenta ajuda você a fazer

Executar esta ferramenta

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Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Análise de correlação entre horas de estudo e notas

2. Identificação de assimetria em latência de API

Perguntas frequentes

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