Fabio Piccigallo

Sembra quasi una contraddizione in termini, parlare di testo nella Data Visualization: eppure non è così. Se è vero che un grafico nasce per raccontare tramite immagini perché “un’immagine vale più di mille parole” e che possiede il grande pregio di restituire con immediatezza e pregnanza il senso di concetti, numeri e parole che altrimenti chiederebbero molto più spazio e tempo per essere esposti verbalmente, non per questo il testo deve scomparire dal nostro quotidiano lavoro di visualizzazione. Uno dei più grandi equivoci del nostro millennio è che le immagini avrebbero sostituito le parole: non è vero.

Come semplificare una Data Visualization? Se sei arrivato a questo post, è perché ti sei posto anche tu questa domanda. Che, per inciso, è un'ottima cosa: non tutti coloro che si occupano di Data Viz si rendono conto di quanto sia fondamentale approcciarsi in questo modo alle visualizzazioni dei dati.

Decine di volte, su questo blog, abbiamo tentato di destrutturare un pensiero tanto comune e diffuso quanto sbagliato - e cioè che la creazione dei grafici si trovi a valle del processo di analisi: prima raccolgo i dati, poi li analizzo, poi li rappresento.

Se c’è una cosa che ripetiamo di continuo fin dalla nascita di questo blog è che la visualizzazione dei dati non è un passaggio che subentra nel momento in cui bisogna reportare i risultati del lavoro fatto a qualcun altro. Al contrario, è indispensabile fin

Non importa che lavoro tu faccia e di cosa ti occupi nello specifico: se stai leggendo questo post è perché di tanto o in tanto, una volta ogni trimestre o quotidianamente, frequentemente o per la prima volta nella tua vita, devi creare una presentazione.

Una delle cose che si legge più spesso quando si cercano consigli o “dritte” per visualizzazioni dati efficaci e di impatto, è di dedicare sempre qualche minuto al decluttering. Ripulire i grafici dagli elementi superflui, infatti, è il modo più sicuro per ridurre il carico cognitivo e facilitare la comprensione

“Solo chi non fa, non sbaglia” dicevano i nostri nonni. E anche quando si tratta di visualizzazione dati, il detto non fa eccezione. Anzi, è particolarmente vero: la data visualization può essere tanto bella quanto difficile