Pubblicato il 18 Luglio 2022Ultimo Aggiornamento: 20 Luglio 2022

Cosa sono i grafici a linee?

Le aziende che, indipendentemente dal settore di appartenenza, si trovano ad avere a che fare con una grande quantità di dati, riconoscono sicuramente l’importanza della data visualization, un modo rapido ed efficace per rappresentare i dati ed estrapolarne le informazioni chiave. 

Chi fa uso della data viz si serve in particolare degli strumenti di visualizzazione per eccellenza: i grafici. Questi, lo sappiamo, possono essere di varia natura. Una delle tipologie più utilizzate è quella dei grafici a linee, soluzioni che utilizzano appunto le linee come metodo di rappresentazione dei dati. 

Un grafico a linee risulta utile soprattutto quando è necessario sottolineare in che modo è cambiata una situazione nel tempo: in altre parole questo tipo di grafico viene utilizzato per tracciare le variazioni che avvengono in periodi di tempo brevi e lunghi. Non solo: oltre ad essere usati per individuare il cambiamento nel tempo di una data tendenza, questi grafici offrono un’ottimale visione di insieme anche nel caso in cui si renda necessario analizzare e confrontare tra loro i cambiamenti di tendenze diverse.

Le variazioni dei grafici a linee

Come per gli altri grafici utilizzati nella data visualization, anche con quelli a linee si può intervenire su determinati aspetti in modo da creare delle variazioni funzionali alle proprie esigenze comunicative. Nello specifico, gli elementi più frequentemente suscettibili di modifiche sono i marcatori, i colori, gli assi e gli spessori. Cerchiamo di capire, uno alla volta, come possono tornare utili alla nostra narrazione. 

Marcatori 

Uno degli errori più comuni è quello di mantenere evidenti tutti i marcatori dei singoli punti che compongono le linee. Si tratta di una pratica che, chiaramente, va a vanificare l’utilità di questa tipologia di grafico, che è proprio quella di preferire la visione globale di un trend rispetto ai valori delle differenti unità. Non per questo, però, i marcatori sono da considerarsi completamente superflui. Se usati con parsimonia, anzi, possono rivelarsi uno strumento molto potente per specificare alcuni dati particolarmente importanti. Se tra i diversi punti uno o più di questi vanno messi in evidenza per qualsivoglia motivo, utilizzare un marcatore con la relativa etichetta (o addirittura un box di testo che ne racconti il motivo della messa in evidenza) è un ottimo modo per rendere più comunicativo il nostro grafico a linee. 

Colori 

Uno dei vantaggi dei grafici a linee è che, dal momento che si tratta di una visualizzazione estremamente pulita ed essenziale, consente con una certa facilità di condensare più serie al suo interno senza per questo risultarne appesantita. Chiaramente, in questi casi, la cosa più ovvia da fare è distinguere le differenti linee con colori diversi: una rossa, una blu, una verde, una gialla e così via… o no? Certo questa opzione è l’unica valida quando tutte le linee sono ugualmente importanti, ma raramente questo accade. Molto più spesso, invece, una di quelle linee “pesa” più delle altre: è il caso, per esempio, in cui si visualizzano dei dati storici in cui i dati dell’anno in corso sono più importanti di quelli passati o, ancora, in cui il dato della nostra divisione aziendale (o della nostra azienda) è più significativo rispetto a quelli delle altre aree o dei competitor. In questi casi è buona norma colorare solo una linea e tenere le altre tutte dello stesso colore (preferibilmente meno saturo o addirittura grigio). La capacità di differenziare le linee, a quel punto (ammesso sia necessario!), passa per etichette messe contestualmente accanto ad ognuna di esse o, nel caso di grafici interattivi, si risolve con pop up che ne mostrano le specifiche al passaggio del mouse. 

Assi

Tra le maggiori fonti di incomprensione quando si parla di grafici c’è uno dei dilemmi storici del mondo della data visualization: si possono tagliare gli assi? La risposta, come spesso accade, è tutt’altro che univoca. Gli assi NON possono essere tagliati quando l’informazione è codificata dall’altezza (come accade, ad esempio, nei grafici a barre). Si può fare, invece, quando l’informazione è codificata nella curva. In quel caso, anzi, è addirittura consigliata perché, come insegna la letteratura in materia, l’occhio umano è in grado di percepire meglio le curve quando queste hanno una pendenza che si avvicina ai 45°. Uno dei modi per rendere più efficaci i grafici a linee, quindi, è andare a modificare manualmente l’asse delle ordinate alle due estremità per selezionare intervalli funzionali ai nostri dati e, soprattutto, utili a massimizzare l’impatto visivo del messaggio che stiamo cercando di trasmettere. In questo caso, chiaramente, la parola chiave è onesta intellettuale. 

Spessori

Se può essere più immediato pensare di lavorare su colori, assi e marcatori, andare a valutare di modificare lo spessore stesso della linea è un pensiero di sicuro meno immediato. Eppure è un’idea che, per quanto carichi cognitivamente il grafico, rendendolo più complesso e strutturato, d’altra parte consente di veicolare maggiore informazione in un’unica visualizzazione. Esattamente come accadeva con i bubble chart, la dimensione (che in questo caso si traduce nello spessore) della linea può diventare una variabile dipendente rispetto ad un dato quantitativo. Se una linea monitora, ad esempio, l’andamento del tempo delle vendite, lo spessore può veicolare la spesa investita oppure il margine del fatturato. Quella di lavorare sullo spessore è una scelta che va sempre ponderata con attenzione proprio perché, per quanto interessante, richiede dall’altra parte un pubblico molto attento nella lettura del grafico. È comunque un’opportunità da tenere a mente perché potrebbe potenziare di molto la tua data visualization. 

Marcatori, colori, assi e spessori sono 4 delle principali modifiche che possono essere operate su un grafico a linee per migliorarne la sua efficacia comunicativa. Non sono, ovviamente, gli unici. Un esempio? Si possono utilizzare differenti tipi di linea per codificare tipologie di dati qualitativamente differenti (solitamente si opta per una linea continua nel caso di dati certi e una linea tratteggiata per dati presunti, incerti o proiezioni future). Come sempre, creatività e capacità di pensiero laterale nell’affrontare i singoli casi fanno la differenza.

Se questo articolo ti è piaciuto, continua a seguirci: prossima puntata? I grafici a barre!

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Un articolo scritto da Fabio Piccigallo

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"Data visualization helps to bridge the gap between numbers and words." Brie E. Anderson

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