IA aplicada à visualização de dados

Para aluno de engenharia (TG, lab, relatório). Pouco texto no artefato. Número sai da fonte primária.

Método (cinco passos)

1. Escreva a pergunta e a decisão que muda com a resposta.
2. Fonte primária: unidade, ano-base, recorte, amostra.
3. Codificação na mão (Cleveland e McGill, 1984): posição e comprimento para grandeza; cor para categoria; volume, área e pizza ficam no fim da lista.
4. Gere em lote com IA (várias variações).
5. Descarte e escolha. Faixa publicada vira faixa desenhada.

Prompt mínimo (sete itens)

1. Dado e unidade
2. Pergunta decidível
3. Público e decisão
4. Codificação exigida
5. Referência
6. O que não fazer (não interpolar, não suavizar, não completar em silêncio)
7. Saída (SVG com fonte e unidade na figura)

Infográfico vs gráfico

• Infográfico: uma tese, leitura linear, sem clique. Bom para banca e relatório.
• Gráfico / mapa: overview → zoom → detalhe (Shneiderman). Bom para lab e dado ao vivo.

Geo e tempo real

• Posição no plano para posição real. Ângulo para rumo.
• Altitude e velocidade como número no detalhe, não como cor.
• Amostra no passo da fonte. Lacuna vira lacuna, não reta inventada.

Stack sugerida

Claude (PDF → tabela) · NotebookLM / Gemini (fontes no caderno) · Cursor · Python · Observable Plot · GitHub · MapLibre · OpenStreetMap · APIs abertas

Publicar de graça: Jekyll (este site) ou Next.js · Vercel (deploy) · Cloudflare (DNS)

O que checar antes de entregar

Eixo truncado, ponto inventado, faixa virando linha, correlação como causa, suavização que apaga pico, unidade errada.