Pubblicato il 7 Giugno 2022Ultimo Aggiornamento: 28 Luglio 2022

La Data Viz (abbreviazione usata tra gli addetti ai lavori per parlare di Data Visualization) consente di rendere fruibili i dati raccolti, agevolando i processi decisionali delle aziende. Grazie al Data Storytelling – che ne è una sua derivazione – è possibile prendere decisioni cruciali a livello imprenditoriale, lasciandosi guidare dall’analisi dei dati. 

Il punto di forza dei grafici come strumento di comunicazione risiede nella loro eccezionale abilità a mostrare relazioni complesse, in modo che possano essere visualizzate e comparate in maniera rapida e semplice. I grafici riescono a comunicare una grande quantità di dati attraverso una singola immagine. In base alla tipologia di dati che si intende analizzare e alle relazioni sottostanti tra essi, esistono strutture grafiche più efficaci di altre

La prima sfida di chi si occupa di Data Visualization è quindi individuare la modalità migliore per illustrare un complesso di dati, così che sia in grado di parlare al lettore nel modo più preciso e immediato possibile: ed è un compito tutt’altro che semplice! 

Le componenti primarie dei grafici 

Per poter orientarsi tra diverse modalità di rappresentazione, bisogna conoscere a fondo i grafici e il modo in cui sono strutturati. Le componenti primarie dei grafici adoperate nella Data Viz sono: 

  • punti
  • linee
  • barre

ed è a partire da queste che possiamo distinguere tre grandi “famiglie” di grafici. 

I grafici a punti (ad esempio gli scatterplot) costituiscono la tipologia più difficile da leggere, specialmente se non correttamente ottimizzata. Per risolvere il problema, è bene adoperare sia dimensioni che colori adeguate ai punti. A livello di resa grafica, è sempre preferibile rimpiazzare i punti preimpostati dai programmi di grafica con forme più facili da leggere, come i rombi o dei piccoli quadrati.

I grafici a linee sono più agevoli da leggere rispetto a quelli a punti, ragion per cui si prestano meglio a un pubblico di non addetti ai lavori. La scelta del tipo di linea (continua, tratteggiata, ecc) così come il colore non va mai lasciata al caso e non può rispondere a motivazioni puramente estetiche. All’interno di questo tipo di grafici, è bene far risaltare la linea più rilevante ai fini dell’analisi, adoperando colori più decisi e possibilmente uno spessore maggiore rispetto alle altre. Uno degli errori più comuni è l’impulso ad utilizzare colori diversi per ogni set di dati illustrato; la scelta migliore invece, specialmente quando i dati rappresentati sono numerosi, è sempre quella di optare per tonalità neutre e colorare in modo significativo solo le linee davvero importanti.

Anche i grafici a barre sono di facile lettura, e la prima e più importante scelta quando si lavora con grafici di questo tipo riguarda l’orientamento grafico delle barre stesse. Quando le etichette che contrassegnano le barre includono pochi caratteri, è possibile optare per un tradizionale grafico a barre verticale. In caso contrario, è preferibile scegliere un grafico con barre orientate in orizzontale. Altro elemento fondamentale su cui ragionare è la spaziatura tra le suddette barre. Quest’ultima dev’essere tale da permettere un’agevole lettura, ma non troppo ampia da indurre a credere che non esista una correlazione tra i dati. Nel caso in cui si debbano illustrare più set di dati raggruppati in sotto-insiemi, sono preferibili delle barre ravvicinate o distanziate tra loro  in modo da rispettare il senso semantico dei dati.

 

I grafici possono variare

Sono solo queste tre le tipologie di grafici esistenti? Assolutamente no. Esistono tante altre famiglie, a partire, per esempio, dai famosi grafici ad area (che però per l’occhio umano sono di più difficile lettura). Quelli a linee, a punti e a barre sono dunque i principali, i più diffusi o, per dirla in altre parole, quelli che da soli costituiscono il 90% delle occorrenze dei grafici. 

Naturalmente, ciascuna di queste tipologie prevede numerose “variazioni” che consentono ad ogni singolo grafico di esprimere al meglio i dati sottostanti che è chiamato a rappresentare, talvolta arrivando a combinare due tipologie di grafici differenti. 

Nel prossimo articolo partiremo con l’esplorare le variazioni possibili dei grafici a punti: continua a seguirci!

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Fabio Piccigallo

Un articolo scritto da Fabio Piccigallo

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"I don't use pie charts, and I strongly recommend that you abandon them as well. My reason is simple: pie charts communicate information poorly." Stephen Few

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