Digamos que existam duas pessoas, Bob e Mary. Você dá a elas o mesmo conjunto de dados para analisar. Mas, de alguma forma, a história de Bob sai melhor que a de Mary. Por quê? Porque não são apenas os dados em si que importam. Mas o quão bem você consegue transformar esses dados em uma história que as pessoas realmente entendam. E sejamos realistas. A maioria dos profissionais técnicos tem dificuldade com essa parte, por serem muito lógicos e irem direto ao ponto. Mas contar histórias? Nem sempre é o ponto forte (embora seja um grande diferencial de carreira).

Você provavelmente já ouviu falar de inúmeras bibliotecas, como Matplotlib, Seaborn ou Altair, amplamente utilizadas para visualização de dados. No entanto, elas se concentram principalmente em desenhar gráficos e, geralmente, consomem mais tempo e linhas de código. Portanto, são melhores para análise técnica do que para contar histórias.

Mas aqui estão as boas notícias.

Há uma nova biblioteca Python chamada PyNarrative que facilita muito a tarefa de contar histórias. Ela permite adicionar legendas, destacar pontos-chave e guiar o público pelos dados. Isso torna seus relatórios e painéis mais envolventes, produzindo resultados que realmente despertam o interesse do leitor. 

Na documentação oficial você encontra exemplos de como usar a biblioteca:

Documentação PyNarrative

E se precisar de ajuda com técnicas de Storytelling, a DSA oferece um curso completo sobre o tema:

Storytelling, Dashboards e Técnicas de Apresentação Para Cientistas de Dados

Equipe DSA