Pesquisas sobre visualização de dados estatísticos demonstram a necessidade de sistemas que apóiem tomadas da decisões e análises visuais. Constatando problemas de construção de visualizações por usuários inexperientes, nossa questão de pesquisa foi: Como apoiar usuários inexperientes na construção de visualizações eficientes com dados estatísticos? Assim, desenvolvemos ViSC, um sistema de recomendações que apóia a construção interativa de gráficos para visualizar dados estatísticos, através de uma série de recomendações baseadas nos dados selecionados e na interação do usuário com a ferramenta. O sistema explora uma ontologia de visualização para oferecer um conjunto de gráficos que ajudam a responder questões baseadas em informação relacionadas aos dados exibidos no gráfico. Percorrendo os gráficos recomendados através de suas questões relacionadas, o usuário implicitamente adquire conhecimento tanto do domínio quanto dos recursos de visualização que melhor representam os conceitos do domínio de interesse. Esta dissertação apresenta os problemas que motivaram a pesquisa, descreve a ferramenta ViSC e apresenta os resultados de uma pesquisa qualitativa realizada para avaliar ViSC. Para a avaliação, utilizamos o Método de Inspeção Semiótica (MIS) e o Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — uma combinação do Método de Avaliação da Comunicabilidade (MAC) e Retrospective Think Aloud Protocol. Concentramo-nos em verificar como as recomendações influenciam na realização de uma tarefa e nas visualizações geradas para então endereçar nossa questão mais ampla.