Che cos'è la visualizzazione dei dati? Guida completa a strumenti, tecniche e buone pratiche

Immagina di scorrere interminabili righe di dati senza riuscire a cogliere gli insight nascosti al loro interno. È la realtà di molte aziende oggi, con una stima di 402,74 milioni di terabyte di dati generati ogni giorno. Come facciamo quindi a dare un senso a tutto ciò? La risposta sta nella visualizzazione dei dati.

Organizzazioni e singoli fanno leva sui dati per determinare le cause dei problemi e identificare azioni concrete. Tuttavia, con una quantità di dati in costante crescita, diventa sempre più difficile interpretarli. La nostra natura ci porta a cercare schemi e trovare strutture. È così che memorizziamo informazioni e apprendiamo nuovi insight. Quando i dati in arrivo non sono presentati in modo visivamente efficace, individuare questi schemi e trovare struttura può essere difficile o, in alcuni casi, impossibile.

In questo articolo vedremo come la visualizzazione dei dati può risolvere il problema descritto sopra. Parleremo anche di cosa sia la visualizzazione dei dati, perché è importante, consigli per sviluppare le tue abilità, grafici comuni e strumenti per visualizzare i tuoi dati. 

Che cos'è la visualizzazione dei dati?

La visualizzazione dei dati è il processo di rappresentazione grafica dei dati. È l’atto di tradurre i dati in un contesto visivo, utilizzando grafici, plot, animazioni, infografiche, ecc. L’idea alla base è renderci più semplice identificare trend, valori anomali e pattern nei dati. Approfondiamo questo concetto nel nostro corso Understanding Data Visualization.

I professionisti dei dati utilizzano regolarmente le visualizzazioni per riassumere gli insight chiave e restituire tali informazioni agli stakeholder appropriati.

Per esempio, un professionista dei dati può creare visualizzazioni per il management, che poi le utilizza per proiettare la struttura organizzativa. Un altro esempio è quando i data scientist usano le visualizzazioni per scoprire la struttura sottostante dei dati e comprenderli meglio.  

Dato lo scopo della visualizzazione dei dati definito sopra, ci sono due considerazioni fondamentali che possiamo trarre da cosa sia la visualizzazione dei dati: 

1) Un modo per rendere i dati accessibili: Il modo migliore per rendere qualcosa accessibile è mantenerla semplice. La parola "semplice" va però contestualizzata: ciò che è immediato per un bambino di dieci anni potrebbe non esserlo per un dottorando. Quindi, la visualizzazione dei dati è una tecnica per rendere i dati accessibili a chiunque sia interessato. 

2) Un modo per comunicare: Questa considerazione è un’estensione della prima. Per comunicare in modo efficace, tutti devono parlare la stessa lingua. Che tu stia lavorando da solo o in team, le visualizzazioni dovrebbero far emergere insight rilevanti per chi le guarda. Un CEO potrebbe preferire insight che suggeriscano azioni concrete, mentre un team di machine learning potrebbe voler vedere come si comportano i propri modelli. 

In breve, la visualizzazione dei dati è una tecnica che facilita il riconoscimento di pattern o trend nei dati. 

Il nostro cheat sheet sulla visualizzazione dei dati offre una rappresentazione visiva dei concetti di data visualization

Perché la visualizzazione dei dati è così importante per i data scientist?

La data science è un campo interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenza e insight da dati rumorosi, strutturati e non strutturati (consulta la nostra guida "cos'è la data science" per una spiegazione più approfondita). Tuttavia, la sfida che i data scientist affrontano è che non è sempre possibile collegare i puntini quando ci si trova davanti a dati grezzi; è qui che la visualizzazione dei dati è estremamente preziosa. Vediamo perché la visualizzazione è uno strumento così potente per i data scientist. 

Scopribilità e apprendimento

Ai data scientist è richiesto di comprendere a fondo i dati che utilizzano. La visualizzazione consente loro di far emergere gli aspetti più informativi dei dati, rendendo rapido e semplice per loro (e per altri) capire cosa sta accadendo. Per esempio, identificare trend in un dataset rappresentato in formato tabellare è molto più complicato che vederli in modo visivo. Ne parleremo più nel dettaglio più avanti nell’articolo. 

Storytelling 

Le storie vengono usate per condividere informazioni da secoli. Sono così efficaci perché creano una connessione emotiva con il pubblico. Questa connessione permette di comprendere più a fondo le esperienze altrui, rendendo le informazioni più memorabili. Il data storytelling è una forma di visualizzazione: aiuta i data scientist a dare un senso ai propri dati e a condividerli con gli altri in un formato facilmente comprensibile. 

Efficienza 

In alcuni casi, è possibile ricavare insight direttamente dai database, ma questo richiede un’enorme concentrazione ed è un costo significativo per l’azienda. In tali situazioni, usare la visualizzazione è molto più efficiente. Per esempio, se l’obiettivo è identificare tutte le aziende che hanno registrato una perdita nel 2024, sarebbe più facile usare il rosso per evidenziare quelle con profitti inferiori a zero e il verde per quelle superiori a zero. Le aziende in pareggio restano neutre. Questa tecnica è molto più efficiente che passare manualmente il database per contrassegnare le singole aziende. 

Estetica 

Sebbene i dati grezzi possano essere informativi, raramente sono gradevoli o coinvolgenti dal punto di vista visivo. La visualizzazione è una tecnica per trasformare dati informativi ma noiosi in conoscenza bella e illuminante. Rendere i dati più accattivanti asseconda la nostra natura di esseri principalmente visivi. In altre parole, elaboriamo le informazioni molto più velocemente quando stimolano i nostri sensi visivi.  

Come imparare la visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è una competenza fondamentale per chiunque lavori con i dati, dagli analisti di business ai data scientist. Padroneggiarla ti permette di comunicare gli insight in modo efficace, rendendo le decisioni data-driven più chiare e incisive. Se ti chiedi da dove iniziare, offriamo una varietà di risorse pensate per guidarti in ogni fase del tuo percorso—che tu sia alle prime armi o voglia affinare competenze avanzate.

Ecco come puoi iniziare:

1. Parti dalle basi

Se sei completamente nuovo alla visualizzazione dei dati, è essenziale comprendere i fondamenti prima di passare a strumenti e tecniche avanzate. DataCamp offre percorsi di apprendimento strutturati per guidarti in queste basi.

• Risorsa consigliata: Understanding Data Visualization. Questo corso introduce i concetti chiave della visualizzazione, insegnandoti come progettare e interpretare visualizzazioni semplici ma efficaci. Copre i tipi di grafico essenziali, le migliori pratiche e come pensare in modo critico ai dati.
• Argomenti trattati:
  • Tipi di grafico di base (istogrammi a barre, grafici a torta, grafici a linee)
  • Errori comuni nella visualizzazione dei dati
  • Come scegliere il tipo di grafico giusto per i tuoi dati

2. Impara a visualizzare i dati con strumenti senza codice

Per chi non ha ancora familiarità con la programmazione, abbiamo corsi su strumenti che ti permettono di creare visualizzazioni senza scrivere codice. Questi strumenti sono ideali per utenti business, manager e chiunque voglia creare velocemente visualizzazioni efficaci.

• Risorsa consigliata: Power BI Fundamentals. Power BI è uno strumento potente e senza codice per creare dashboard e report interattivi. Questo skill track ti insegnerà a usare la sua interfaccia intuitiva per creare visualizzazioni coinvolgenti che comunicano efficacemente gli insight.
• Risorsa consigliata: Tableau Fundamentals. Tableau è un altro strumento popolare per creare dashboard interattive e visivamente accattivanti. Con il drag-and-drop puoi esplorare facilmente i dati e creare visualizzazioni efficaci.
• Argomenti trattati:
  • Creazione di dashboard interattive
  • Pulizia e preparazione dei dati per la visualizzazione
  • Migliori pratiche per il visual storytelling

3. Sviluppa competenze di coding per visualizzazioni avanzate

Se sei pronto a lavorare direttamente con il codice, imparare a creare visualizzazioni usando Python o R può ampliare notevolmente la tua capacità di personalizzare e automatizzare le visualizzazioni.

• Risorsa consigliata: Data Visualization with Python. Python offre diverse librerie potenti (come Matplotlib, Seaborn e Plotly) per creare dai grafici a linee più semplici a visualizzazioni interattive complesse. Questo track ti aiuterà a costruire solide basi negli strumenti di visualizzazione in Python.
• Risorsa consigliata: Data Visualization with R. R è ampiamente usato per il calcolo statistico e la visualizzazione. In particolare, il pacchetto ggplot2 è uno standard di settore per creare grafici belli e informativi. In questo track imparerai a creare visualizzazioni di alta qualità e a comprendere la potenza delle capacità di manipolazione dati di R.
• Argomenti trattati:
  • Creazione di visualizzazioni personalizzate con Matplotlib, Seaborn e ggplot2
  • Comprensione di grafici avanzati come istogrammi, heatmap e scatter plot
  • Creazione di visualizzazioni interattive con Plotly e Shiny

4. Esercitati con progetti

Una volta apprese le basi, la pratica è fondamentale per padroneggiare la visualizzazione. I progetti pratici di DataCamp ti permettono di applicare le tue competenze a dataset reali, aiutandoti a fare esperienza concreta.

• Risorsa consigliata: Progetti di data visualization. Questi progetti guidati ti permettono di lavorare con dataset reali, mettendo in pratica ciò che hai imparato. Creerai visualizzazioni da zero, facendo esperienza sia nell’esplorazione dei dati sia nella progettazione di una comunicazione visiva efficace.
• Esempi di progetto:
  • Exploring the Evolution of LEGO – Impara a creare visualizzazioni che esplorano i trend nella produzione dei set LEGO usando Matplotlib e Seaborn in Python.
  • Understanding the Gender Gap in College Degrees – Crea grafici a linee e area plot in Python per visualizzare i trend nelle disparità di genere tra le varie facoltà.

5. Continua a imparare e resta aggiornato

La visualizzazione dei dati è un campo in evoluzione, con nuovi strumenti e tecniche che emergono regolarmente. DataCamp aggiorna regolarmente i suoi corsi e ne introduce di nuovi per tenerti informato sulle ultime tendenze.

• Risorsa consigliata: Data Visualization Cheat Sheet. Tieni questo cheat sheet a portata di mano come riferimento per i grafici più usati, le best practice di design e i consigli su come scegliere la visualizzazione giusta in base a dati e pubblico.
• Esplora nuovi strumenti: Rimani al passo imparando strumenti all’avanguardia come Plotly Dash o D3.js (una libreria JavaScript) man mano che avanzi nel tuo percorso.

Strumenti per la visualizzazione dei dati

I professionisti dei dati, come data scientist e data analyst, in genere utilizzano strumenti di visualizzazione perché li aiutano a lavorare in modo più efficiente e a comunicare i risultati in modo più efficace.

Gli strumenti si possono suddividere in due categorie: 1) senza codice e 2) basati su codice. Vediamo alcuni strumenti popolari per ciascuna categoria. 

Strumenti senza codice

Non tutti nella tua organizzazione sono esperti di tecnologia. Tuttavia, la mancanza di capacità di programmare non dovrebbe impedirti di ricavare insight dai dati. Puoi non saper programmare ed essere comunque data literate, ovvero in grado di leggere, scrivere, comunicare e ragionare con i dati per prendere decisioni migliori. 

Pertanto, gli strumenti senza codice sono una soluzione accessibile per chi non ha competenze di programmazione (anche se chi sa programmare può comunque sceglierli). Più formalmente: gli strumenti senza codice sono interfacce grafiche che includono la capacità di eseguire script nativi per elaborare e arricchire i dati.

Alcuni esempi di strumenti senza codice includono: 

Power BI

Power BI è una soluzione Microsoft molto popolare per la visualizzazione dei dati e la business intelligence. È tra gli strumenti di BI più utilizzati al mondo per reporting, analisi self-service e analisi predittiva. Questa piattaforma ti consente di pulire, analizzare e iniziare rapidamente a trovare insight nei dati della tua organizzazione. 

Se ti interessa imparare Power BI, considera di iniziare con lo skill track Power BI Fundamentals di Datacamp.  

Tableau

Tableau è anche uno degli strumenti di business intelligence più popolari al mondo. La sua semplice funzionalità drag-and-drop lo rende facilmente accessibile a chiunque voglia trovare insight nei dati della propria organizzazione tramite visualizzazioni interattive. 

Lo skill track Tableau Fundamentals di DataCamp è un ottimo modo per iniziare con Tableau. 

ChatGPT

ChatGPT è diventato rapidamente uno strumento per aiutare le persone a visualizzare i propri dati. Come esploriamo nel nostro articolo su GPT-4o, con pochi prompt puoi usare lo strumento per visualizzare trend nei tuoi dati. L’IA generativa sta cambiando il modo in cui pensiamo ai dati, e il meglio deve ancora venire! Dai un’occhiata allo skill track ChatGPT Fundamentals per saperne di più su come usare questo potente strumento. 

Visualizzazione con il codice 

Se hai maggiore dimestichezza con la tecnologia, potresti preferire usare un linguaggio di programmazione per visualizzare i tuoi dati. L’aumento della produzione di dati ha spinto la popolarità di Python e R grazie ai loro numerosi pacchetti per l’elaborazione dei dati. 

Vediamo alcuni di questi pacchetti. 

Pacchetti Python 

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, interpretato e general-purpose. Offre diverse ottime librerie di grafica per la visualizzazione dei dati, come:

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh

Lo skill track Data Visualization with Python è un’ottima sequenza di corsi per potenziare le tue competenze di data science utilizzando le librerie di visualizzazione più popolari e robuste di Python.

Pacchetti R 

R è un linguaggio di programmazione per il calcolo statistico e la grafica. È uno strumento eccellente per l’analisi dei dati, poiché con i suoi vari pacchetti puoi creare praticamente qualsiasi tipo di grafico. Tra i pacchetti R più popolari per la visualizzazione troviamo: 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• RColorBrewer
• Plotly

Dai un’occhiata agli skill track Data Visualization with R e Interactive Data Visualization in R per migliorare le tue competenze di visualizzazione con il linguaggio R. 

Grafici comuni usati per la visualizzazione dei dati

Abbiamo stabilito che la visualizzazione è un modo efficace per presentare e comunicare con i dati. In questa sezione vedremo come creare alcuni tipi comuni di grafici, un punto di partenza efficace per la maggior parte dei compiti di visualizzazione, utilizzando Python e il pacchetto Matplotlib per la visualizzazione. Condivideremo anche alcuni casi d’uso per ciascun grafico. 

Puoi consultare questo DataLab workbook per accedere al codice completo. 

Tabella di frequenza

Una tabella di frequenza è un ottimo modo per rappresentare il numero di volte in cui si verifica un evento o un valore. Le utilizziamo in genere per trovare statistiche descrittive dei nostri dati. Per esempio, potremmo voler capire l’effetto di una caratteristica sulla decisione finale. 

Creiamo una tabella di frequenza di esempio. Useremo il Car Evaluation Data Set dell’UCI Machine Learning Repository e Pandas per costruire la nostra tabella.

import pandas as pd"""source: https://heartbeat.comet.ml/exploratory-data-analysis-eda-for-categorical-data-870b37a79b65"""def frequency_table(data:pd.DataFrame, col:str, column:str):    freq_table = pd.crosstab(index=data[col],                            columns=data[column],                                     margins=True)    rel_table = round(freq_table/freq_table.loc["All"], 2)    return freq_table, rel_tablebuying_freq, buying_rel = frequency_table(car_data, "class", "buying")print("Two-way frequency table")print(buying_freq)print("---" * 15)print("Two-way relative frequency table")print(buying_rel)

Grafico a barre

Il grafico a barre è una delle visualizzazioni più semplici ed efficaci. È tipicamente utilizzato per confrontare le differenze tra categorie. Per esempio, possiamo usarlo per visualizzare il numero di casi fraudolenti rispetto a quelli non fraudolenti. Un altro caso d’uso può essere visualizzare le frequenze di ciascuna valutazione in stelle di un film.  

Ecco come creare un grafico a barre in Python: 

"""Starter code from tutorials pointsee: https://bit.ly/3x9Z6HU"""import matplotlib.pyplot as plt# Dataset creation.programming_languages = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP', "Other", "None"]employees_frequency = [23, 17, 35, 29, 12, 5, 38]# Bar graph creation.fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))plt.bar(programming_languages, employees_frequency)plt.title("The number of employees competent in a programming langauge")plt.xlabel("Programming languages")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Grafici a torta

I grafici a torta sono un’altra visualizzazione semplice ed efficace. Si usano in genere per visualizzare e confrontare le parti di un intero. Per esempio, un buon caso d’uso è rappresentare le quote di mercato degli smartphone. Implementiamolo in Python.  

"""Example to demonstrate how a pie chart can be used to represent the marketshare for smartphones.Note: These are not real figures. They were created for demonstration purposes."""import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# Dataset creation.smartphones = ["Apple", "Samsung", "Huawei", "Google", "Other"]market_share = [50, 30, 5, 12, 2]# Pie chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.pie(market_share,        labels = smartphones,        autopct='%1.2f%%')plt.title("Smartphone Marketshare for April 2021 - April 2022",          fontsize=14)plt.show()

Grafici a linee e area chart

I grafici a linee sono ottimi per visualizzare trend o progressi nel tempo. Per esempio, possiamo visualizzare il numero di sneaker vendute nel mese di luglio con un grafico a linee. 

import matplotlib.pyplot as plt# Data creation.sneakers_sold = [10, 12, 8, 7, 7, 10]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Line graph creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.plot(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

Un area chart è un’estensione del grafico a linee, ma differisce perché l’area sotto la linea è riempita con un colore o un pattern. 

Ecco gli stessi dati di cui sopra rappresentati in un area chart: 

# Area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.fill_between(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

È anche piuttosto comune vedere area chart impilati che illustrano i cambiamenti di più variabili nel tempo. Ad esempio, potremmo visualizzare le marche delle sneaker vendute a luglio, anziché le vendite totali, con un area chart impilato. 

# Data creation.sneakers_sold = [[3, 4, 2, 4, 3, 1], [3, 2, 6, 1, 3, 5], [4, 6, 0, 2, 1, 4]]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Multiple area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.stackplot(dates, sneakers_sold, labels=["Nike", "Adidas", "Puma"])plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.legend()plt.show()

Ciascun grafico mostra esattamente gli stessi dati, ma in modo diverso. 

Istogrammi

Gli istogrammi vengono usati per rappresentare la distribuzione di una variabile numerica. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.sample(size=100) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.hist(data, bins=6)plt.title("The distribution of data")plt.xlabel("Data")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Scatter plot

Gli scatter plot vengono usati per visualizzare la relazione tra due variabili diverse. È anche abbastanza comune aggiungere una linea di best fit per rivelare la direzione complessiva dei dati. Un caso d’uso potrebbe essere rappresentare come la temperatura influisca sul numero di gelati venduti. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Data creation.temperature = np.array([30, 21, 19, 25, 28, 28]) # Degree's celsiusice_cream_sales = np.array([482, 393, 370, 402, 412, 450])# Calculate the line of best fitX_reshape = temperature.reshape(temperature.shape[0], 1)X_reshape = np.append(X_reshape, np.ones((temperature.shape[0], 1)), axis=1)y_reshaped = ice_cream_sales.reshape(ice_cream_sales.shape[0], 1)theta = np.linalg.inv(X_reshape.T.dot(X_reshape)).dot(X_reshape.T).dot(y_reshaped)best_fit = X_reshape.dot(theta)# Create and plot scatter chartfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.scatter(temperature, ice_cream_sales)plt.plot(temperature, best_fit, color="red")plt.title("The impact of weather on ice cream sales")plt.xlabel("Temperature (Celsius)")plt.ylabel("Ice cream sales")plt.show()

Heatmap

Le heatmap utilizzano una codifica dei colori per rappresentare l’intensità tra due elementi. Un caso d’uso può essere illustrare le previsioni meteo (ad esempio, le aree in rosso mostrano dove pioverà intensamente). Puoi anche usare una heatmap per rappresentare il traffico web e quasi qualsiasi dato tridimensionale. 

Per mostrare come creare una heatmap in Python, useremo un’altra libreria chiamata Seaborn, una libreria di visualizzazione di alto livello basata su Matplotlib.  

import numpy as npimport seaborn as snimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.rand(8, 10) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.heatmap(data)plt.title("Random Uniform Data")plt.show()

Treemap

I treemap vengono usati per rappresentare dati gerarchici con rettangoli annidati. Sono ideali per visualizzare relazioni parte-tutto tra un gran numero di categorie, come nei dati di vendita.  

Per costruire il nostro treemap in Python, sfrutteremo un’altra libreria chiamata Plotly, utilizzata per creare grafici interattivi. 

"""Source: https://plotly.com/python/treemaps/"""import plotly.express as pximport numpy as npdf = px.data.gapminder().query("year == 2007")fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],                  color_continuous_scale='RdBu',                  color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))fig.show()

3 consigli per una visualizzazione dei dati efficace

La visualizzazione dei dati è un’arte. Sviluppare le tue abilità richiederà tempo e pratica. Ecco tre consigli per metterti sulla strada giusta: 

Consiglio n. 1: poni una domanda specifica 

Il primo e più cruciale passo per creare una visualizzazione efficace è avere in mente una domanda chiara e specifica. Senza questo, rischi di produrre visualizzazioni poco focalizzate e difficili da interpretare.

• Esempio: Se stai analizzando i dati di vendita, invece di chiederti “Come stanno andando le vendite quest’anno?”, sii più specifico: “Come sono cambiate nel Q3 rispetto al Q2 le vendite online negli USA del prodotto X?”

Avere una domanda precisa ti aiuta a focalizzare la visualizzazione per risponderle direttamente, evitando informazioni superflue che potrebbero confondere o sovraccaricare chi guarda.

• Esempio negativo: Una dashboard affollata che mostra le vendite totali per tutte le regioni, i tipi di prodotto e i canali di vendita degli ultimi cinque anni.
• Esempio positivo: Un semplice grafico a barre focalizzato solo sulle vendite online negli USA del prodotto specifico, Q2 vs Q3.

Consiglio n. 2: scegli la visualizzazione appropriata

Non tutte le visualizzazioni sono uguali. Scegliere il tipo di grafico sbagliato può distorcere il messaggio e confondere il pubblico. Ogni tipo di grafico ha i propri punti di forza ed è adatto a specifici tipi di dati.

• Esempio: Se vuoi mostrare la proporzione di un intero, può andar bene un grafico a torta. Ma se stai confrontando cambiamenti nel tempo, è più appropriato un grafico a linee o a barre.

Scegliere il tipo di grafico giusto:

• Grafico a barre: quando confronti categorie diverse.
• Grafico a linee: ideale per mostrare trend nel tempo.
• Grafico a torta: adatto a mostrare proporzioni di un intero.
• Scatter plot: utile per identificare relazioni tra due variabili.
• Esempio negativo: Usare un grafico a torta per mostrare variazioni di ricavi nel tempo.
• Esempio positivo: Usare un grafico a linee per evidenziare le variazioni mensili dei ricavi, rendendo i trend facili da individuare.

Takeaway: Abbina il tipo di grafico alla domanda o ai dati con cui stai lavorando per migliorare la chiarezza.

Consiglio n. 3: metti in evidenza le informazioni più importanti

Quando crei una visualizzazione, è essenziale guidare l’attenzione del pubblico verso gli insight chiave. Un uso efficace di colore, dimensione ed elementi di design può aiutarti a enfatizzare ciò che conta di più.

• Esempio: Immagina di mostrare i ricavi di più prodotti. Usando colori vivaci per i prodotti più venduti e toni tenui per gli altri, faciliti l’attenzione sulle informazioni più critiche.

Ecco come puoi mettere in evidenza le informazioni importanti:

• Usa colori a contrasto: Evidenzia i punti dati importanti con colori distinti.
• Varia la dimensione: Rendi più grandi o in grassetto i punti dati critici.
• Annotazioni: Aggiungi brevi spiegazioni o evidenziazioni direttamente sul grafico per attirare l’attenzione sulle aree chiave.
• Esempio negativo: Uno scatter plot con ogni punto della stessa dimensione e colore, che rende difficile identificare pattern o punti chiave.
• Esempio positivo: Uno scatter plot con punti grandi e in evidenza per enfatizzare outlier o trend, insieme a gradienti di colore per indicare l’intensità.

Takeaway: Scelte di design mirate come colore, dimensione ed etichette possono migliorare notevolmente la capacità del pubblico di cogliere rapidamente gli insight chiave.

Considerazioni finali

Detto questo, una visualizzazione efficace fa leva sulle nostre tendenze naturali a riconoscere pattern. L’uso di colori, forme, dimensioni, ecc. è una tecnica estremamente efficace per sottolineare le informazioni più importanti che vuoi mostrare.

La visualizzazione dei dati è un’arte; farla bene significa porre una domanda specifica, scegliere la visualizzazione appropriata e mettere in evidenza le informazioni principali. Non scoraggiarti se il primo tentativo non è il migliore;  ci vogliono tempo e pratica per migliorare, e l’ampia offerta di corsi di visualizzazione dei dati di DataCamp è un’ottima risorsa per aiutarti a diventare un maestro della data visualization.