Cloud- Data Viz

L’importanza della visualizzazione dei dati

Come i dati possono “cambiare” forma attraverso differenti logiche di visualizzazione.

Spesso concentrati sul progetto da sviluppare, attratti dalle difficoltà degli algoritmi da impiegare, spesso ci dimentichiamo della visualizzazione dei dati (d’ora in poi anche “DataViz“).

In realtà la visualizzazione dei dati può venirci incontro in diversi ambiti: principalmente ho notato che può essere estremamente utile, se non cruciale, in fase di partenza e in fase di chiusura del progetto.

In fase iniziale risulta fondamentale soprattutto nel caso di utilizzo di Dataset molto ampi, con svariate caratteristiche: la disciplina della DataViz può aiutarci a comprendere meglio i dati che abbiamo a disposizione.

Ovviamente in fase di Startup bisogna ricordarsi che la Visualizzazione dei dati viene considerata per avere una semplice anteprima del Dataset sul quale andiamo a lavorare; un aiuto concreto per poter assimilare meglio le caratteristiche dei dati presenti. Inoltre può essere un nodo chiave per verificare la mancanza / assenza di caratteristiche che potranno essere necessarie al nostro progetto.

(Fonte: kdnuggets.com)

Nell’immagine sopra invece ci rendiamo davvero conto come la visualizzazione dei dati possa influenzare in maniera aggressiva la percezione di chi sta osservando il nostro report o ascoltando la nostra presentazione. La sorgente dei dati dei due grafici è la medesima, ma la scelta dei valori per gli assi Y è totalmente differente e può influenzare l’opinione di chi li osserva.

Qui però entra in gioco il senso critico, che dovrebbe essere innato in un Data Scientist: quale devo scegliere? Ovviamente non si sceglie a caso, ma dipendentemente dalle osservazioni comprese nel Dataset. Senza nessun Dataset non possiamo dire quale dei due sia corretto.

Chart American Election
(Fonte: kdnuggets.com)

Attenzione a non esagerare: presentare un grafico simile a questo senza una breve contestualizzazione (contestualizzazione != spiegazione) rischia di non portare grossi risultati. I grafici e la DataViz in generale devono parlare da soli, senza necessità di grosse spiegazioni. 

Ricordatevi che anche questa parte deve essere eseguita o quanto meno coordinata da un Data Scientist

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