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. Sbagliato! Spesso abbiamo infatti ripetuto che visualizzare i dati ed analizzarli sono due operazioni che avvengono contemporaneamente perché i grafici sono propedeutici all’esplorazione degli stessi. A maggior ragione allora saper individuare il grafico giusto è essenziale sia per poter ricavare le informazioni di valore che i dati contengono, sia per poterle, dopo, comunicare efficacemente.
Ma come scegliere il grafico giusto a partire dai dati a nostra disposizione? È esattamente la domanda alla quale cercheremo di rispondere oggi, con una guida che, speriamo, ti aiuterà ad orientarti nella scelta più importante di tutte in tema di data visualization!

Come scegliere il grafico giusto: la guida

I grafici non sono tutti uguali. Quando diciamo questa apparente banalità, non ci stiamo naturalmente riferendo solo alla parte visiva, ma anche ai contenuti che veicolano. Eppure troppo spesso la scelta del grafico viene effettuata a caso, pescando tra le opzioni consigliate dal software del caso. E quante volte, volendo evitare di mettere sempre lo stesso tipo grafico all’interno di una presentazione, si finisce per cercare un’alternativa che ci permetta di cambiare un po’? Tutto questo è sbagliatissimo: ogni grafico è il più adatto a mostrare particolari tipi di relazioni, esattamente come, con una macchina fotografica in mano, ogni obiettivo si adatta ad una situazione, una luce, un soggetto ben preciso.

Il segreto per comprendere come scegliere il grafico giusto a partire dai dati a nostra disposizione, infatti, è chiedersi che tipo di relazione vogliamo analizzare e mostrare. 

In questo post abbiamo messo a fuoco un concetto essenziale: le relazioni sono il cuore pulsante del Data Storytelling. Se il Data Storytelling racconta qualcosa attraverso i dati, quel che racconta sono proprio le relazioni tra gli stessi. Capire quale tipo di relazione vogliamo rappresentare è quindi essenziale per poter scegliere il grafico giusto. Se non l’hai letto, quindi, ti consigliamo di recuperarlo prima di proseguire con la lettura.
E adesso, via con la guida per imparare come scegliere il grafico giusto per visualizzare i dati!

1. Serie temporali

Mostrare serie temporali significa mettere in evidenza l’andamento di un dato in base al fattore tempo. Il modo più semplice per rappresentare questo tipo di relazioni è naturalmente il grafico a linee: collocando infatti il tempo sull’asse delle ascisse, sarà possibile unire i punti che rappresentano i vari valori creando una continuità che mostri la tendenza.
Attenzione però: se il tratto di unione mostra la continuità, questo non è corretto se il tempo rappresentato diventa ciclico e quindi categorico. Che significa? Che quando dobbiamo rappresentare valori relativi ai mesi dell’anno, i giorni della settimana, le ore del giorno, allora stiamo parlando di categorie “travestite” da tempo. In questo caso i grafici a radar possono essere la soluzione ideale, così come i grafici a barre.

2. Composizione

Mostrare la composizione significa illustrare in che modo varie parti vadano a formare un totale e quindi, di riflesso, in che modo queste siano in rapporto tra loro. Scegliere il grafico giusto, in questo caso, può essere arduo, se non altro perché molti saranno tentati di affidarsi ai famigerati grafici a torta che, come abbiamo già spiegato, andrebbero evitati il più possibile. Molto meglio, invece, optare per un grafico a barre impilate: la scelta di affidarsi a quelli impilati a cento o meno dipende, fondamentalmente, dal fatto che sia o meno importante mostrare l’andamento complessivo o solo il rapporto tra le parti. Se invece vuoi osare qualcosa di diverso (ma per non più di una serie: quindi se, ad esempio, hai dati da comparare per diversi anni, sappi che non è una soluzione fattibile) allora potresti prendere in considerazione il grafico di Pareto…

3. Distribuzione

I grafici di distribuzione sono uno degli scogli più grossi per chi comincia ad occuparsi di Data Analytics e di Data Visualization. Il loro scopo è quello di illustrare come sono distribuiti i dati disaggregati all’interno delle varie unità statistiche: ad esempio, data una classe di quinto liceo, come si distribuisce l’età dei singoli alunni che la compongono. Un’analisi di distribuzione è utile per andare oltre il semplice valore medio che spesso, soprattutto in caso di outlier significativi, può essere fuorviante. È quindi opportuno mostrare tutti i dati, uno per uno. La scelta più frequente è quella di utilizzare un istogramma, che si differenzia dal grafico a barre perché il dato significativo non è l’altezza delle colonne ma la loro area totale, dal momento che l’ampiezza delle stesse può variare e acquistare quindi un significato differente (benché, molto spesso, si scelga di usare per tutte le colonne la medesima base, come nel grafico qui sotto. Se vuoi approfondire la differenza tra grafico a barre e istogramma, comunque, a questo link offre una dimostrazione pratica molto interessante). Un’alternativa più interessante? Il grafico a scatole e baffi, che ha il pregio di saper comunicare molte più informazioni insieme.

4. Correlazione

Capire come scegliere il grafico giusto quando si parla di correlazione, invece, è decisamente più facile. Dovendo analizzare la presenza di una relazione tra due variabili tale che entrambe co-varino in maniera significartiva, è anche in questo caso necessario mostrare tutti i singoli eventi (o oggetti). Ne consegue che la scelta è quasi obbligata: il grafico scatterplot è il tipo di data visualization che fa al caso nostro. Il consiglio, se si vuole essere sicuri di veicolare una determinata informazione, è quello di aggiungere una linea di tendenza che illustri, se presente, la correlazione.

5. Deviazione

Illustrare una relazione di deviazione significa mostrare in che modo dei dati si discostano rispetto ad altri presi di riferimento (dati passati o dati frutto di previsioni, di solito). Come scegliere quindi il grafico giusto per veicolare questo tipo di relazione? Ancora una volta l’opzione più idonea e frequente è il grafico a barre. Le alternative sono due: la prima, più inflazionata, prevede di affiancare le barre a due a due, mostrando benchmark e dati reali. La seconda strada, decisamente più interessante, consiste invece nel creare barre positive per quei dati che hanno superato i valori di riferimento e barre che scendono sotto l’asse delle ascisse per quei dati inferiori ai medesimi valori di riferimento. Per avere un’idea più chiara di che cosa stiamo parlando, dà un’occhiata all’immagine qui sotto.

6. Ranking

I grafici che illustrano le relazioni di ranking sono forse tra quelli che più di frequente siamo abituati a vedere: sui giornali, nei tg, negli studi televisivi di programmi di approfondimento, ma anche – perché no – nelle campagne marketing. Sono quelli che mostrano la “classifica” delle varie categorie. Ancora una volta, resisti alla tentazione di optare per un grafico a torta che, di sicuro, non renderebbe giustizia ai tuoi dati. Il grafico giusto? Un grafico a barre orizzontali con i dati ordinati dal più grande al più piccolo (o viceversa, a seconda del messaggio da veicolare) è la scelta più frequente perché particolarmente comunicativa. Non trovi anche tu?

7. Relazioni spaziali

Se qualche relazione tra dati può aver lasciato qualche dubbio riguardo a come scegliere il grafico giusto per rappresentarla, quando parliamo di relazioni geografiche le indecisioni si sperano siano tutte superate! Va da sé, infatti, che una mappa sia in assoluto il modo migliore per riuscire a visualizzare dati con coordinate spaziali. Naturalmente una mappa da sola non dice nulla se non viene abbinata ad altro, ad esempio una heat map (o più generalmente una scala cromatica). Attenzione a non farsi ingannare dal dato geografico quando, in realtà, ci troviamo di fronte a categorie: una classifica delle 10 città in Italia per numero di turisti, ad esempio, può essere raffigurata senza problemi attraverso un grafico a barre orizzontali.

Scegliere il grafico giusto: prediligi la semplicità

Nel leggere questo post ti sarai sicuramente reso conto che le tipologie di grafici utilizzati sono bene o male sempre le stesse. E magari, perché no, potresti anche aver pensato “che banalità, io volevo qualcosa di più originale“. Bene: questo pensiero è perfettamente comprensibile ma non tiene conto di una considerazione importantissima quando si parla di scegliere il grafico giusto. L’obiettivo della Data Visualization è quello di comunicare efficacemente un messaggio attraverso l’illustrazione di relazioni significative che sussistono tra dati.
Questo che significa? Che tutto ruota attorno alla parola COMUNICARE. L’elemento più importante è la facilità con cui il messaggio passa al destinatario; la facilità con cui il grafico viene letto, interpretato, compreso. Una tipologia di grafico inconsueta, una tipologia di grafico mai vista prima, richiederà all’osservatore uno sforzo cognitivo in più (lo sforzo per capire come funziona il grafico) che toglierà spazio ed energie allo sforzo necessario per metabolizzare l’informazione che stiamo cercando di veicolare. Un grafico molto conosciuto, invece, è un grafico che ci permette di concentrarci solo ed unicamente sui dati che trasmette. Ecco perché i più grandi visualizzatori preferiscono affidarsi sempre a pochi grafici ben noti, lavorando semmai di pulizia e design. Il consiglio spassionato quindi è questo: quando cerchi di capire come scegliere il grafico giusto, a preferenza opta sempre per una tipologia semplice ed affidabile.
Se invece il messaggio è particolarmente complesso e credi che un grafico semplice faccia perdere più informazione di quanto guadagni in facilità di comprensione, allora puoi considerare l’idea di optare per un grafico più inconsueto. La nostra guida ai grafici insoliti sta per arrivare… continua a seguirci sulla nostra Pagina Facebook per non perderti nessun aggiornamento ;)

Se invece ti interessa migliorare le tue doti di data visualization, qui trovi tutte le informazioni sui nostri corsi di formazione!