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3.5 - Osserva i tuoi dati: analizza

3.5 Osserva i tuoi dati - Analizza

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3.5 - Osserva i tuoi dati: analizza

3.5.1 Analizzi i tuoi dati: quali operazioni puoi fare?

Analizza i tuoi dati

Guardare i dati e capirne il significato può essere

molto semplice se userai metodi e accorgimenti

che ne facilitano la comprensione e mettono in

luce più rapidamente i loro significati

Analizza i tuoi dati: ordinali!

Se i tuoi dati indicano una

serie di valori per una

dimensione, ordinali dal più

grande al più piccolo.

Seleziona la colonna e attiva

l’opzione per l’ordinamento

(generalmente in

Dati > Ordina)

Analizza i tuoi dati: filtra!

Potresti avere un dataset di

cento righe e analizzarlo non

è semplice. Puoi filtrarli per

guardare solo quelli che ti

interessano escludendo gli

altri? Come farlo: attiva l’

opzione Filtro

(si trova in Dati > Filtro)

Analizza i tuoi dati: raggruppali/1

Raggruppare i dati è una

strategia che può dare ottimi

risultati per misurarli sul

piano quantitativo, da usare

quando i dati hanno

carattiristiche omogenee che

lo consentono.

Analizza i tuoi dati: raggruppali/2

Esempio: l’elenco di tutti i

progetti presenti su

OpenCoesione relativi alla

tua provincia: sono centinaia

o migliaia, ma come sono

distribuiti per tema? Quanti

si riferiscono all’Ambiente, ai

Trasporti, alla Cultura?

Analizza i tuoi dati: raggruppali/3

Puoi contare i singoli progetti

suddivisi per tema, ed è necessario

raggrupparli con una Tabella Pivot.

Per farlo: seleziona l’intera tabella

aperta con Excel o OpenOffice

Calc e l’opzione apposita (si trova

in Dati > Tabella Pivot): inserirai

“Tema” in Campi Righe, e l’opzione

“Conta per tema”in Campi Valori.

Analizza i tuoi dati: strategie unite

Non è detto che l’uso di uno di questi

metodi sia sufficiente, potrebbe essere

necessario usarne due insieme o tre.

● Dopo aver raggruppato i dati per “Tema”

potrebbe essere utile ordinarli dal più

grande al piccolo

● Potrebbe anche esserti utile filtrarli

prima di raggrupparli, per concentrarti

su un sottoinsieme di dati (un “subset”)

3.5.2 Correla

Confronto tra territori: normalizzare

Confrontare dei territori è

possibile ma bisogna

tenere conto delle

differenze in base alla

popolazione o al contesto.

Mettere in relazione con

questi dati il nostro

confronto, è un metodo

definito normalizzazione

Confronto tra territori: normalizzare

Esempio: se confrontiamo il numero di

disoccupati in Toscana e in Sicilia,

dobbiamo tenere conto che nelle due

regioni c’è un numero di abitanti e di

popolazione in età lavorativa

differenti. Mettere in relazione con

questi dati il nostro confronto, è un

metodo definito normalizzazione.

Mettere in relazione alla popolazione

Misurare in relazione alla

popolazione è la metodologia

più usata. Ad esempio,

rispondendo alla domanda:

“Quanti sono i bidoni della

differenziata per numero di

abitanti per quartiere”. La

produzione di spazzatura

viene calcolata proprio così.

Creare un indicatore

Quando i nostri dati sono un sottoinsieme di un

gruppo di dati più ampio con le stesse

caratteristiche, è opportuno normalizzare i dati

costruendo un indicatore.

Creare un indicatore

Risultato: avrò la percentuale di donne occupate rispetto al

totale dei lavoratori. Non mettendole in relazione con la

popolazione ma con i lavoratori mi concentro su un

sottinsieme della popolazione, cioè gli occupati.

Esempio: se mi interessa misurare l’occupazione femminile e

confrontarla, l’ideale è costruire un indicatore e dividere per l’

occupazione complessiva.

3.5.3 Analizza i tuoi dati: cinque consigli pratici

1. Conosci i tuoi dati

● Parti da un presupposto:

non c’è una ricetta

stardard, per decidere

quali metodi usare devi

conoscere bene i tuoi dati

2. Metti in chiaro l’obiettivo

● Comincia dal tuo

obiettivo e chiediti:

perché può essere utile

Filtrare, Ordinare,

Raggruppare, correlare,

confrontare i dati? Cosa

mi diranno i risultati?

3. Alleggerisci i dati

● Alleggerisci i dati, rimuovi

quelli non utili alla tua

ricerca e cerca di

concentrarti su insiemi di

dati più piccoli

4. Fai più tentativi

● Fai più tentativi: se

possibile è meglio

analizzare i dati valutando

tutti i possibili metodi qui

elencati.

5. Cerca i valori anomali

● Cerca gli outliers: valori

anomali rispetto a tutti gli

altri valori della tabella

(info qui, ma chiedi ai prof

di matematica!).

VISUALIZZARE I DATI: COME FARE E QUALI TOOL UTILIZZARE

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