Em que situação um gráfico de pontos pode ser menos eficiente?

Passo 1

O enunciado pergunta qual é a situação em que um gráfico de pontos (scatter plot) deixa de ser eficiente para representar dados. O conteúdo envolvido é a visualização de dados e a escolha do tipo de gráfico adequado para transmitir informação sem distorções.

Passo 2

Um gráfico de pontos é indicado para mostrar a relação entre duas variáveis quantitativas, pois cada observação aparece como um ponto no plano cartesiano e fica fácil enxergar correlações ou padrões quando o conjunto de dados é de tamanho moderado e com dispersão razoável.

Passo 3

Quando o conjunto de dados é muito grande ou apresenta concentração de valores em regiões próximas, os pontos começam a se sobrepor — fenômeno conhecido como “overplotting”. Nesse caso, fica difícil distinguir densidades, perceber padrões ou até contar pontos, pois muitas marcações se misturam num aglomerado escuro.

Passo 4

Nessas situações de alta densidade ou sobreposição, o gráfico de pontos se torna ineficiente. Em vez dele, costuma-se usar alternativas como hexbin (gráfico de hexágonos), mapas de densidade (contour plots) ou agregações (por exemplo, médias por faixas), que exibem melhor a distribuição e evitam o efeito de “nuvem sólida” de pontos.

Resposta

Um gráfico de pontos é menos eficiente quando há grande volume de observações concentradas ou sobrepostas, tornando difícil visualizar padrões ou densidades. Nesse caso, surgem alternativas como hexbin, mapas de densidade ou agregações.

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