Oltre i numeri: capire la statistica attraverso Tableau

Strumenti utilizzati:
Tableau

In questo articolo viene analizzato il ruolo chiave della statistica nell’analisi dei dati e come Tableau possa facilitare la comprensione di concetti complessi attraverso la visualizzazione.

Oltre i numeri: capire la statistica attraverso Tableau

Introduzione

Nell’era dell’informazione in cui viviamo, i dati sono dappertutto. Dalle decisioni aziendali ai progressi scientifici, la capacità di interpretare e analizzare i dati è diventata una competenza fondamentale. Ma cosa rende possibile questa interpretazione? La risposta risiede nella statistica, il ramo della matematica che ci permette di raccogliere, analizzare, interpretare, presentare e organizzare i dati. Nonostante la sua importanza, la statistica può sembrare intimidatoria per molti, data la sua complessità e la necessità di una comprensione profonda per applicarla correttamente.

Qui entra in gioco Tableau, uno strumento rivoluzionario nel campo dell’analisi dei dati. Con la sua interfaccia intuitiva e le potenti capacità di visualizzazione, Tableau trasforma numeri complessi e dataset intricati in grafici comprensibili e interattivi. Questo non solo rende l’analisi dei dati accessibile a un pubblico più ampio, ma facilita anche la scoperta di pattern, tendenze e anomalie che altrimenti rimarrebbero nascosti.

Tableau

Il presente articolo si propone di guidare i lettori attraverso i concetti fondamentali della statistica, illustrandoli con esempi pratici in Tableau. Che siate un data analyst esperto o un principiante nel mondo dei dati, l’obiettivo è quello di demistificare la statistica e mostrare come, con gli strumenti giusti, possa diventare una risorsa preziosa e non un ostacolo.

Attraverso una serie di esempi concreti, esploreremo le diverse tipologie di dati, come interpretare le misure fondamentali nei dataset, il significato delle distribuzioni e come la visualizzazione possa giocare un ruolo chiave nel rendere la statistica non solo più accessibile, ma anche più coinvolgente. Prepareremo il terreno affinché anche i concetti più avanzati, come il test d’ipotesi e l’analisi della varianza, diventino non solo comprensibili, ma anche applicabili nella vostra analisi quotidiana dei dati.

Con l’avvento di strumenti come Tableau, la barriera all’ingresso per l’analisi dei dati si abbassa significativamente. Questo articolo vuole essere una testimonianza di come la statistica, lontana dall’essere un argomento astratto e distante, sia in realtà una disciplina vivace e fondamentale, capace di dare forma al modo in cui comprendiamo il mondo attraverso i dati. Iniziamo questo viaggio visivo, scoprendo come i dati possano raccontare storie, guidare decisioni e, in ultima analisi, migliorare la nostra comprensione del mondo.

Nota: cliccando sopra ogni immagine è possibile accedere alla dashboard presente nella mia pagina personale di Tableau Public.

Next step

Tipologie di variabili

Questo argomento costituisce le fondamenta per comprendere come i dati possono essere raccolti, analizzati e interpretati. In questa sezione, enfatizzeremo la distinzione tra variabili discrete e continue, illustrando come ciascuna di queste possa essere rappresentata e analizzata in Tableau.

La statistica distingue principalmente due tipi di variabili: discrete e continue. Questa distinzione è fondamentale per scegliere le tecniche di analisi dei dati e le visualizzazioni più appropriate.

Variabili discrete

Le variabili discrete sono quelle che assumono valori contati o distinti. Questi dati si presentano in unità separate e sono facilmente contabili. Esempi tipici includono il numero di bambini in una famiglia, il numero di auto parcheggiate o il numero di vendite completate in un giorno. Le variabili discrete sono spesso rappresentate attraverso grafici a barre in Tableau, poiché questi permettono di visualizzare chiaramente la distinzione tra le diverse unità.
Quali grafici utilizzare con Tableau: un grafico a barre che mostra il numero di vendite per prodotto. Ogni barra rappresenta un prodotto distinto, e l’altezza della barra indica il numero totale di vendite per quel prodotto. Questo tipo di visualizzazione aiuta a identificare rapidamente quali prodotti sono i più popolari o quelli che necessitano di maggiore attenzione.

Esempio con Tableau: il grafico a barre qui di seguito mostra il totale delle vendite per ciascuna sottocategoria di prodotto, che è un dato discreto: ogni barra rappresenta una sottocategoria diversa, e l’altezza della barra indica il totale delle vendite in quella sottocategoria. Questo tipo di visualizzazione è particolarmente utile per confrontare facilmente le prestazioni tra categorie diverse e per identificare quali sottocategorie contribuiscono di più o di meno al fatturato complessivo. È immediatamente evidente quali sottocategorie sono le più vendute e quali le meno vendute, consentendo agli analisti e ai decisori di identificare aree di forza e di miglioramento.

Esempio visualizzazione variabili discrete con Tableau

Variabili continue

Al contrario, le variabili continue possono assumere qualsiasi valore in un intervallo continuo. Questi dati rappresentano misurazioni e possono essere suddivisi in unità sempre più piccole, ad esempio, il tempo, la temperatura o il reddito. A differenza delle variabili discrete, le continue offrono una visione più fluida e dettagliata del fenomeno in esame.
Quali grafici utilizzare con Tableau: un grafico a linee che illustra la variazione della temperatura nel corso di una giornata. Ogni punto sul grafico rappresenta la temperatura misurata in un determinato momento, e la linea che collega i punti mostra come questa cambia nel tempo. Questo tipo di visualizzazione è ideale per osservare tendenze e modelli nel corso del tempo.

Esempio con Tableau: il grafico a linee qui sotto mostra chiaramente le vendite totali (rappresentate sull’asse Y) in relazione ai mesi (rappresentati sull’asse X), con ciascun punto che indica il totale delle vendite per ogni mese. La linea che connette i punti permette di seguire facilmente le fluttuazioni delle vendite nel tempo, evidenziando tendenze, cicli o pattern stagionali e dimostra come le vendite variano mese per mese, offrendo una visione immediata di eventuali incrementi o cali, che potrebbero essere correlati a eventi specifici, promozioni o tendenze di mercato. Questa tipologia di visualizzazione è estremamente utile in quanto consente agli stakeholder e al team decisionale di identificare rapidamente i periodi di maggiore e minore performance, informando così la strategia di vendita e di marketing.

Esempio visualizzazione variabili continue con Tableau

Visualizzare variabili discrete e continue in Tableau
Tableau offre una serie di strumenti potenti per visualizzare sia variabili discrete che continue, consentendo agli analisti di trasformare dati complessi in grafici intuitivi e informativi. Utilizzando i diversi tipi di grafico disponibili, è possibile esplorare e comunicare efficacemente le caratteristiche uniche di ciascuna variabile.

Suggerimento: quando si lavora con Tableau, è utile sperimentare con diversi tipi di visualizzazioni per scoprire quale comunica meglio le informazioni contenute nei vostri dati. Ricordatevi di considerare il pubblico a cui è destinata l’analisi e l’obiettivo dell’analisi stessa.

Concludendo, comprendere la distinzione tra variabili discrete e continue è un passo cruciale per qualsiasi analisi dei dati. Questa conoscenza orienta la scelta delle tecniche di analisi e delle visualizzazioni più adatte, permettendo agli analisti di estrarre e comunicare insight preziosi dai loro dataset. La prossima sezione esplorerà come misure chiave come media, varianza e deviazione standard possono essere calcolate e rappresentate visivamente per entrambi i tipi di variabili.

Next step

Misure nei dataset

In questa sezione ci concentriamo su come sintetizzare e interpretare insiemi di dati attraverso l’uso di misure statistiche fondamentali. La comprensione di queste misure è vitale per qualsiasi Data Analyst, poiché offrono una panoramica immediata delle caratteristiche principali di un dataset. Utilizzando Tableau, possiamo visualizzare queste misure in modi che ne facilitano l’interpretazione.

Media

La media rappresenta il valore medio di un insieme di numeri e si calcola sommando tutti i valori e dividendo il risultato per il numero totale di valori. La media è spesso utilizzata per identificare la posizione centrale dei dati in un insieme, ma può essere influenzata da valori estremamente alti o bassi (outlier).

Media

Quali grafici utilizzare con Tableau: un grafico a barre con una linea orizzontale che rappresenta la media dei valori. Questo può essere particolarmente utile per visualizzare come i singoli valori si distribuiscono rispetto alla media generale.


Esempio con Tableau: il seguente grafico a barre mostra la media delle vendite per ogni sottocategoria all’interno di categorie più ampie di prodotti. Questo tipo di grafico è utile per confrontare la media delle vendite su vari livelli di dettaglio del prodotto e per rivelare quali sottocategorie hanno in media prestazioni migliori o peggiori all’interno delle categorie.

Esempio visualizzazione misurazione medie con Tableau

Varianza e deviazione standard

La varianza misura quanto i dati si diffondono rispetto alla media; in altre parole, indica quanto i valori nel dataset differiscano tra loro. La deviazione standard è la radice quadrata della varianza e fornisce una misura della dispersione dei dati in unità originali, rendendo più semplice l’interpretazione rispetto alla varianza.

Quali grafici utilizzare con Tableau: un istogramma che mostra la distribuzione dei dati, con sovrapposte linee verticali per indicare la media e la deviazione standard. Questo tipo di visualizzazione aiuta a comprendere la dispersione dei dati intorno alla media.


Esempio con Tableau: nel seguente grafico abbiamo sfruttato le capacità analitiche di Tableau per creare un “grafico di controllo”, uno strumento di qualità utilizzato per monitorare la stabilità e il controllo di un processo nel tempo. Un grafico di controllo è particolarmente utile nell’identificare anomalie e tendenze, permettendo alle aziende di mantenere processi efficienti e prevedibili. Il grafico visualizza un esempio di vendite mensili con integrati diversi elementi chiave:

  • Serie temporali: le vendite sono rappresentate in una serie temporale per catturare la loro evoluzione nel corso del tempo.
  • Media delle vendite: una linea di riferimento attraversa il grafico mostrando la media delle vendite mensili, servendo da punto di riferimento centrale.
  • Limiti di controllo: abbiamo impostato i limiti di controllo superiore e inferiore a un numero specifico di deviazioni standard dalla media (1-3). Questo definisce la gamma di variazione attesa e identifica qualsiasi punto dato che cade fuori da questa gamma come un segnale potenzialmente importante.
  • Indicazioni di anomalie: punti che rappresentano vendite mensili superiori o inferiori a queste soglie indicano eventi fuori dal comune. Per esempio, i mesi che registrano vendite oltre tre deviazioni standard dalla media sono considerati statisticamente improbabili e potrebbero suggerire la necessità di ulteriori indagini.
  • il grafico è interattivo: gli utenti possono modificare il numero di deviazioni standard per i limiti di controllo grazie a un parametro, che permette un’analisi più o meno conservativa. Ciò offre una lente di ingrandimento attraverso cui esaminare le fluttuazioni nelle vendite: un parametro impostato a una deviazione standard evidenzierà anche le fluttuazioni minori, mentre un parametro di tre fornirà una visione delle sole variazioni più drastiche.

Questo grafico non solo serve come uno strumento diagnostico per identificare anomalie nel tempo, ma può anche guidare decisioni operative e strategiche, come la gestione delle scorte o l’analisi delle performance di vendita. Attraverso Tableau, i dati di vendita si trasformano in un potente strumento di narrazione che guida l’azione aziendale basata su insight concreti e misurabili.

Esempio visualizzazione misurazione varianza deviazione standard con Tableau

Come visualizzare le misure nei dataset con Tableau
Le visualizzazioni in Tableau possono trasformare queste misure astratte in rappresentazioni grafiche intuitive, rendendo immediatamente evidenti tendenze, pattern e anomalie.

  • Media: utilizzare grafici a linea o a barre per sovrapporre la media ai dati effettivi. Questo aiuta a visualizzare la relazione tra i singoli punti dati e il valore medio dell’insieme.
  • Varianza e deviazione standard: grafici come gli istogrammi o i box plot sono particolarmente efficaci per mostrare la dispersione dei dati. La deviazione standard può essere visualizzata come un intervallo intorno alla media, offrendo una chiara rappresentazione visiva della variabilità dei dati.

Considerazioni sull’uso delle misure nei dataset
Quando si analizzano questi indicatori, è importante ricordare che la media e la deviazione standard possono essere influenzate da outlier. In tali casi, altre misure di tendenza centrale, come la mediana, possono fornire una rappresentazione più fedele della distribuzione dei dati. Tableau consente di esplorare facilmente queste alternative attraverso diverse tipologie di grafici e configurazioni, consentendo agli analisti di scegliere la visualizzazione più adatta al loro specifico contesto di analisi.

In conclusione, la comprensione e la visualizzazione delle misure fondamentali nei dataset è essenziale per l’analisi dei dati. Tableau offre gli strumenti per rappresentare queste misure in modi che rendono i concetti di statistica accessibili e immediatamente comprensibili, permettendo agli analisti di estrarre insight preziosi e comunicarli efficacemente. La prossima sezione esplorerà le distribuzioni dei dati, un altro concetto chiave per interpretare e analizzare i dataset in maniera approfondita.

Next step

Distribuzioni

Questa sezione tratta di come i dati si distribuiscono attraverso diversi valori o categorie, offrendo insight preziosi sulla natura dei fenomeni studiati. Comprendere le distribuzioni è fondamentale per l’analisi dei dati, poiché fornisce la base per ulteriori indagini statistiche, come il test d’ipotesi e la regressione. Attraverso Tableau, possiamo visualizzare facilmente queste distribuzioni, rendendo i concetti più accessibili e interpretabili.

Distribuzioni di frequenza e proporzionale

  • Distribuzioni di frequenza: mostrano come i dati si raggruppano per differenti valori o categorie, contando il numero di occorrenze per ciascuna. Questo tipo di distribuzione è utile per identificare modelli, come la prevalenza di certi valori o categorie nei dati.
  • Distribuzioni proporzionali: a differenza delle distribuzioni di frequenza che si concentrano sul conteggio, le distribuzioni proporzionali esaminano la percentuale o la proporzione che ciascun gruppo rappresenta nel totale dei dati. Sono particolarmente utili per confrontare gruppi di dimensioni diverse.

Quali grafici utilizzare con Tableau: creare un diagramma a torta o un grafico a barre per visualizzare le proporzioni di differenti categorie in un dataset, come la distribuzione delle vendite per regione. Questi grafici permettono di visualizzare rapidamente quale categoria domina o è meno rappresentata nel dataset.

Esempio con Tableau: l’istogramma qui sotto visualizza la distribuzione di frequenza delle quantità di prodotti venduti, scomposta per categoria. Ogni colonna, o ‘bin’, rappresenta un intervallo di quantità di prodotti venduti, mentre l’altezza e il colore delle colonne riflettono il conteggio e la proporzione delle vendite all’interno di quel bin. L’istogramma è un potente strumento di visualizzazione per l’analisi delle vendite: rivelando non solo le quantità più frequentemente acquistate, ma anche permettendo un confronto diretto tra le categorie. Per esempio, possiamo immediatamente osservare che la maggior parte delle transazioni di “Office Supplies” comporta l’acquisto di piccole quantità, un insight prezioso per ottimizzare le strategie di stock e marketing. Le proporzioni evidenziate nel grafico enfatizzano ulteriormente la prevalenza di queste piccole transazioni e possono guidare decisioni operative quali la pianificazione dell’inventario o la personalizzazione delle promozioni basate sulla frequenza di acquisto più comune. Questo tipo di analisi e visualizzazione può aiutare le aziende a comprendere meglio i comportamenti dei loro clienti e a regolare le loro strategie operative di conseguenza.

Esempio visualizzazione distribuzioni di frequenza e proporzionale con Tableau

Distribuzioni simmetriche e asimmetriche

  • Distribuzioni simmetriche: in una distribuzione simmetrica, i dati si distribuiscono in modo uguale attorno a un punto centrale, tipicamente la media. Il grafico di una distribuzione simmetrica ha lo stesso aspetto da entrambi i lati del centro.
  • Distribuzioni asimmetriche: le distribuzioni possono essere asimmetriche, o “skewed”, verso destra (positivamente skewed) o verso sinistra (negativamente skewed). Questo indica che una coda della distribuzione è più lunga dell’altra, suggerendo un gruppo di outlier o una tendenza nei dati che si discosta dalla norma.

Quali grafici utilizzare con Tableau: utilizzare un istogramma per mostrare se una distribuzione è simmetrica o asimmetrica. Gli istogrammi offrono una visualizzazione immediata della forma della distribuzione, rendendo evidenti le asimmetrie.

Distribuzione Normale

  • La distribuzione normale, o gaussiana, è una delle distribuzioni più importanti in statistica. Caratterizzata da una forma a campana simmetrica, descrive come i dati tendono a raggrupparsi attorno a una media, con la variazione che diminuisce man mano che ci si allontana dalla media. La conoscenza della distribuzione normale è cruciale, poiché molte tecniche statistiche presuppongono che i dati seguano questa distribuzione.

Quali grafici utilizzare con Tableau: creare un grafico a campana per rappresentare la distribuzione normale dei dati. Questo tipo di grafico è efficace per mostrare come la maggior parte dei dati si concentra intorno alla media e come la frequenza dei dati diminuisce all’aumentare della distanza dalla media.

distribuzioni normali, negative e positive

Visualizzare le distribuzioni con Tableau
La capacità di Tableau di trasformare dati complessi in visualizzazioni chiare e interattive permette agli analisti di esplorare e comunicare efficacemente le caratteristiche delle distribuzioni dei dati. Sperimentare con diversi tipi di grafici può aiutare a trovare la visualizzazione più adatta per il messaggio che si desidera trasmettere, migliorando così la comprensione e l’interpretazione dei dati.

Esempio con Tableau: il grafico qui sotto riflette un’analisi dettagliata della distribuzione dei profitti nel dataset “Sample – Superstore”. Utilizzando sia un istogramma che una curva di densità, possiamo osservare con precisione la natura della distribuzione dei dati relativi ai profitti e determinare se mostrano caratteristiche di simmetria e normalità.

  • Forma della distribuzione: la figura simmetrica dell’istogramma e la corrispondente curva di densità sono indicativi di una distribuzione simmetrica, dove i dati sono equamente distribuiti su entrambi i lati della media. Questo equilibrio è un segno distintivo delle distribuzioni normali, che sono fondamentali nella statistica a causa delle loro proprietà e applicazioni nei test di ipotesi e nell’inferenza statistica.
  • La curva di densità a campana: la curva di densità che emerge dall’istogramma ha la forma caratteristica di una campana, che suggerisce una distribuzione normale dei profitti. In una distribuzione perfettamente normale, circa il 68% dei dati cadrebbe entro una deviazione standard dalla media, il 95% entro due deviazioni standard, e quasi il 99.7% entro tre deviazioni standard.
  • Interpretazione delle distribuzioni asimmetriche: se l’istogramma avesse mostrato una coda più lunga da un lato o l’altro, questo avrebbe indicato una distribuzione asimmetrica, con dati che hanno una tendenza a inclinarsi verso valori più alti o più bassi della media. Tali distribuzioni richiedono un’attenzione particolare, in quanto le tecniche statistiche per distribuzioni normali potrebbero non essere appropriate.

Il nostro grafico non solo conferma che i profitti hanno una tendenza generale alla normalità, ma anche che non ci sono indicazioni di asimmetria significativa che potrebbero indicare deviazioni dalla routine operativa standard. Questa informazione può essere vitale per le aziende che cercano di stabilire previsioni finanziarie, stabilire benchmark di performance o valutare la probabilità di eventi rari.

Esempio visualizzazione distribuzioni simmetriche con Tableau

Nella prossima sezione, esploreremo in dettaglio come le visualizzazioni, come gli istogrammi e i box plot, possono essere utilizzate per analizzare e interpretare le distribuzioni, offrendo così un’ulteriore comprensione delle dinamiche all’interno dei vostri dati.

Next step

Visualizzazioni

Le visualizzazioni possono trasformare numeri astratti in grafici intuitivi e facilmente interpretabili. La visualizzazione è una parte cruciale dell’analisi dei dati, poiché permette di scoprire pattern, trend e outlier che non sarebbero immediatamente evidenti solo esaminando i numeri grezzi. Due degli strumenti più potenti a nostra disposizione sono l’istogramma e il box plot, ciascuno dei quali offre un modo unico di rappresentare le distribuzioni dei dati.

Istogrammi

Gli istogrammi sono utilizzati per mostrare la distribuzione dei dati raggruppando le informazioni in bin (intervalli) e contando il numero di osservazioni in ciascun bin. Sono particolarmente utili per visualizzare la forma della distribuzione dei dati, come ad esempio se i dati sono simmetrici, asimmetrici (skewed) o se seguono una distribuzione normale.
Quali grafici utilizzare con Tableau: creando un istogramma delle vendite mensili, è possibile identificare rapidamente in quali mesi ci sono stati picchi o cali delle vendite. Osservando la forma dell’istogramma, si possono fare ipotesi su cause stagionali o eventi che hanno influenzato le vendite.

Box Plot

I box plot (o diagrammi a scatola e baffi) forniscono un riassunto visivo di cinque misure statistiche principali: il minimo, il primo quartile (Q1), la mediana, il terzo quartile (Q3) e il massimo. Offrono una visione compatta della distribuzione dei dati, evidenziando la presenza di outlier e la simmetria della distribuzione.
Quali grafici utilizzare con Tableau: utilizzando un box plot per analizzare la distribuzione dei prezzi di vendita di diversi prodotti, si possono identificare rapidamente quali prodotti hanno una maggiore variabilità di prezzo e se ci sono eventuali outlier che potrebbero necessitare di ulteriori indagini.

Come visualizzare le distribuzioni con Tableau

Creazione di istogrammi
  1. Selezione dei dati: scegliere il set di dati da analizzare.
  2. Definizione dei bin: impostare i bin in modo che riflettano intervalli significativi per l’analisi.
  3. Visualizzazione: trascinare il campo dei bin sull’asse delle X e il conteggio dei dati sull’asse delle Y per creare l’istogramma.
Creazione di box plot
  • Selezione dei dati: identificare la variabile di interesse per l’analisi.
  • Disposizione: posizionare la variabile sull’asse delle Y e una variabile categorica sull’asse delle X se si desidera confrontare le distribuzioni tra categorie.
  • Scelta del grafico: selezionare l’opzione “Box Plot” da Tableau per generare il diagramma.

Esempio con Tableau (1): il seguente box-plot si focalizza sulla distribuzione delle vendite all’interno delle categorie di prodotti, offrendo una panoramica su come le vendite variano tra categorie differenti. È utile per mettere in evidenza differenze nei pattern di vendita tra categorie, come ad esempio la categoria “Technology” che potrebbe avere vendite medie più alte ma anche una variabilità maggiore. Questa visualizzazione può essere particolarmente utile se stiamo cercando di spiegare come diversi tipi di prodotti performano sul mercato o se stiamo cercando di analizzare strategie di prezzo o di promozione per categorie specifiche. Inoltre, questa visualizzazione è adatta in contesti più incentrati su aspetti di assortimento di prodotto, gestione delle categorie, e strategie di pricing, in quanto offre una chiara rappresentazione della distribuzione delle vendite tra le categorie di prodotti, che è fondamentale per la gestione delle scorte e per l’allocazione delle risorse di marketing.

Esempio visualizzazione Box Plot con Tableau

Esempio con Tableau (2): il box plot qui di seguito, invece, mostra la distribuzione delle vendite tra diversi segmenti di clientela e mette in evidenza le vendite specifiche per cliente, offrendo quindi una vista sul comportamento d’acquisto dei clienti in base al segmento di appartenenza. Questo è particolarmente utile se miriamo a discutere la personalizzazione delle strategie di vendita o l’importanza di riconoscere e incentivare i clienti chiave in ogni segmento. Inoltre, fornisce una chiara illustrazione di come alcuni clienti possano avere un impatto significativo sulle vendite complessive e potrebbe ispirare strategie per impegnarsi con questi individui o aziende. Rispetto alla precedente visualizzazione, incentrata sull’analisi delle categorie di prodotti e sulla gestione delle strategie di business, questa è più orientata all’analisi del comportamento del cliente e all’ottimizzazione delle relazioni e del valore del cliente.

Esempio visualizzazione Box Plot con Tableau
Utilizzo delle visualizzazioni per l’analisi

Le visualizzazioni aiutano non solo a comprendere i dati a disposizione, ma anche a comunicarli efficacemente ad un pubblico. Gli istogrammi e i box plot, in particolare, sono strumenti essenziali nell’arsenale di un data analyst per illustrare le caratteristiche chiave di un dataset. Attraverso l’uso di Tableau, è possibile personalizzare queste visualizzazioni per adattarle alle specifiche esigenze dell’analisi, rendendo i risultati accessibili anche a coloro che non hanno una formazione statistica avanzata.

Nella prossima sezione, approfondiremo il concetto di test d’ipotesi e come le visualizzazioni possono supportare l’interpretazione dei risultati di tali test, offrendo insight ancora più profondi sui dati analizzati.

Next step

Test d’ipotesi

I test d’ipotesi giocano un ruolo cruciale nell’analisi statistica, permettendo agli analisti di valutare affermazioni o teorie riguardo ai dati. Questo processo usa i dati campione per testare se una certa ipotesi sulla popolazione da cui il campione è stato prelevato sia probabile o meno. Attraverso l’uso di Tableau, possiamo visualizzare i risultati dei test d’ipotesi in modo che siano comprensibili anche a chi non ha una formazione statistica avanzata.

Test d'ipotesi

Concetti fondamentali

  • Ipotesi nulla (H0): l’ipotesi nulla assume che non ci sia differenza significativa o relazione tra i gruppi o le variabili in esame. È l’ipotesi che il test cerca di confutare.
  • Ipotesi alternativa (H1): l’ipotesi alternativa propone una differenza significativa o una relazione tra i gruppi o le variabili. È ciò che si spera di dimostrare attraverso il test.
  • P-value: il p-value indica la probabilità di ottenere i risultati osservati, o risultati più estremi, assumendo che l’ipotesi nulla sia vera. Un p-value basso (tipicamente inferiore a 0,05) suggerisce che è improbabile osservare tali dati per caso, portando quindi al rifiuto dell’ipotesi nulla.
  • Confidenza e intervallo di confidenza: l’intervallo di confidenza fornisce un range entro il quale ci aspettiamo che si trovi il vero valore della popolazione, con un certo livello di confidenza (spesso il 95%).
Distribuzione normale: una distribuzione di dati che ha la forma di una campana. È simmetrica (la media è uguale alla mediana). Esistono anche delle aspettative per le deviazioni standard intorno alla media, come illustrato nell'immagine.

Visualizzazione dei test d’ipotesi in Tableau

Mentre Tableau non esegue direttamente i test d’ipotesi nel modo in cui lo farebbero i pacchetti statistici, può essere utilizzato per visualizzare i dati in modo che le decisioni prese dai test d’ipotesi siano chiare e basate su prove visive.

  • Grafici a dispersione: possono essere usati per mostrare le relazioni tra due variabili, aiutando a identificare pattern che supportano o confutano l’ipotesi alternativa.
  • Box Plot: utili per confrontare le distribuzioni di una variabile attraverso differenti gruppi, i box plot possono evidenziare differenze significative nei mediani, supportando il rifiuto dell’ipotesi nulla.
  • Grafici a barre e linee: per mostrare differenze significative in termini di media o proporzioni tra gruppi, che possono indicare se l’ipotesi alternativa ha una base statistica.

Interpretazione dei Risultati

La chiave per interpretare i risultati dei test d’ipotesi è comprendere che stiamo lavorando con probabilità. Rifiutare l’ipotesi nulla non prova definitivamente l’ipotesi alternativa, ma indica che i dati raccolti sono improbabili se l’ipotesi nulla fosse vera. L’uso di visualizzazioni in Tableau può aiutare a comunicare questi concetti, rendendo i risultati dei test d’ipotesi più intuitivi e meno astratti.

Considerazioni

Il test d’ipotesi è una componente fondamentale dell’analisi statistica, fornendo un framework per prendere decisioni basate su dati. La visualizzazione dei risultati con Tableau non solo aiuta a interpretare i dati, ma facilita anche la condivisione di questi risultati con un pubblico più ampio, rendendo l’analisi dei dati un processo più collaborativo e inclusivo. Ricordate, l’obiettivo finale è di utilizzare i dati per fare affermazioni informate e prendere decisioni basate su prove concrete.

Esempio con Tableau

Il seguente grafico a dispersione illustra la relazione tra gli sconti medi applicati e i profitti medi ottenuti dai prodotti nel dataset “Sample-Superstore”. Tramite un modello di regressione lineare, possiamo prevedere l’impatto medio degli sconti sui profitti.

La formula della retta di regressione è la seguente: Profitto Previsto = (Intercept) + (Pendenza) x (Sconto Medio), dove “Intercept” rappresenta il valore del profitto quando lo sconto è zero, e “Pendenza” indica la variazione del profitto previsto per ogni unità di variazione dello sconto.
Ad esempio, con il valore “38,91” per l’intercetta e “-133,86” per la pendenza ottenuta dal modello di regressione, per calcolare il profitto previsto con uno sconto medio del 10% inseriamo lo 0,1 (10% espresso come decimale) nell’equazione: 38,91 + (-133,86 x 0,1) = 38,91 – 13,39 = 25,52. Pertanto, se lo sconto medio applicato è del 10%, il modello predice che il profitto medio sarebbe di $25,52. Questa analisi permette di comprendere meglio come variano i profitti al cambiare degli sconti applicati e può aiutare le aziende a ottimizzare le strategie di pricing per massimizzare la redditività.

Nota: nel contesto della regressione lineare, è importante verificare che la pendenza (slope) e l’intercetta (intercept) siano correttamente indicate nel grafico o nel resoconto del software di analisi. Il coefficiente della pendenza (Slope) indica quanto il profitto medio è previsto cambiare con un cambiamento di una unità percentuale nello sconto medio. Un valore negativo per la pendenza (-133,86) indica che c’è una relazione negativa tra lo sconto e il profitto, cioè all’aumentare dello sconto medio si prevede una diminuzione del profitto medio. Il p-value molto basso (0,0005003) suggerisce che la relazione tra lo sconto medio e il profitto medio è statisticamente significativa, almeno all’interno del campione di dati rappresentato nel grafico.

Esempio visualizzazione test di ipotesi con Tableau
Next step

Conclusione

Concludendo il nostro viaggio attraverso le fondamenta della statistica e il potere della visualizzazione dei dati con Tableau, è fondamentale riflettere sull’importanza di questi strumenti e concetti nell’analisi dei dati. La capacità di comprendere e applicare principi statistici, insieme all’uso efficace di strumenti di visualizzazione come Tableau, non solo migliora significativamente la nostra capacità di interpretare i dati, ma apre anche la porta a decisioni più informate e insight più profondi.

La statistica è molto più di un insieme di numeri e calcoli; è il linguaggio attraverso il quale i dati ci parlano. Attraverso l’uso di misure nei dataset, la comprensione delle distribuzioni e l’applicazione di test d’ipotesi, siamo in grado di estrarre insight significativi da grandi insiemi di dati, rivelando le storie nascoste dietro i numeri. Tuttavia, la vera magia avviene quando combiniamo queste analisi con la potenza della visualizzazione dei dati offerta da strumenti come Tableau. Questo non solo rende i risultati dell’analisi accessibili a un pubblico più ampio, ma facilita anche la scoperta di pattern, trend e anomalie che altrimenti potrebbero rimanere nascosti.

Gli istogrammi, i box plot e altre visualizzazioni diventano finestre attraverso le quali possiamo osservare il mondo dei dati in modi nuovi e illuminanti. Questi strumenti ci permettono di presentare i nostri risultati in modo che siano immediatamente comprensibili, indipendentemente dal background tecnico dell’audience. La capacità di comunicare efficacemente i risultati dell’analisi è altrettanto importante quanto l’analisi stessa, e la visualizzazione dei dati gioca un ruolo chiave in questo processo.

In definitiva, l’integrazione della statistica e della visualizzazione dei dati nel nostro toolkit analitico non solo arricchisce la nostra comprensione dei dati, ma migliora anche la nostra capacità di prendere decisioni basate su di essi. Che si tratti di ottimizzare le strategie aziendali, di guidare le politiche pubbliche o di avanzare nella ricerca scientifica, l’analisi dei dati supportata da una solida comprensione della statistica e arricchita da visualizzazioni efficaci è indispensabile.

Prossimi Passi

Mentre questo articolo fornisce un’introduzione ai principi fondamentali della statistica e alla visualizzazione dei dati con Tableau, ci sono molte altre tecniche e strumenti da esplorare. Vi invito a ulteriori prove pratiche, sperimentando con diverse tipologie di dati e visualizzazioni e applicando questi concetti a nuove e diverse sfide analitiche. Ricordate: ogni set di dati ha una storia da raccontare e con gli strumenti giusti potete essere voi a raccontarla.

Grazie per aver condiviso questo breve viaggio introduttivo all’analisi statistica con Tableau. Spero che ora vi sentiate più “equipaggiati” per esplorare il vasto e dinamico mondo dei dati, armati di statistiche e Tableau. Buona analisi!

Nota (1): la dashboard con gli esempi riportati nell’articolo è disponibile sulla mia pagina personale di Tableau Public.

Nota (2): prossimamente verranno resi disponibili vari articoli sul Blog che tratteranno separatamente e in maniera più dettagliata questi argomenti, compreso un tutorial che spiegherà l’utilizzo e la comprensione dei scatter-plot in Tableau.

FAQ

La sezione FAQ mira a rispondere ad alcune delle domande più comuni riguardanti l’analisi statistica e l’uso di Tableau per la visualizzazione dei dati. Queste domande possono aiutare i lettori a chiarire dubbi e ad approfondire ulteriormente la loro comprensione dei concetti trattati nell’articolo.

Queste FAQ forniscono un punto di partenza per esplorare ulteriormente l’analisi dei dati e l’uso di Tableau. Continuare a porre domande e sperimentare con i dati è fondamentale per sviluppare una solida comprensione dell’analisi statistica e della visualizzazione dei dati.

Se avete apprezzato l’articolo e desiderate approfondire queste tematiche o semplicemente connettervi per uno scambio di idee, non esitate a visitare il mio profilo LinkedIn e a connettervi con me. Vi aspetto!

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