Visualizzazione dei dati

Visualizzazione dei dati

La visualizzazione è un modo per trasformare i dati in soluzioni. Un buon grafico risparmia tempo, riduce il carico cognitivo e aiuta a vedere gli schemi piuttosto che i disegni. Di seguito è riportato un manuale sul campo che va dagli obiettivi e dalla scelta dei diagrammi al design, allo storytelling e all'utilizzo del prodotto.

1) Obiettivi e pubblico

Obiettivi: ricerca (EDA), spiegazione (insight action), monitoraggio (dashboard), convinzione (presentazioni).
Pubblico: manuale (high-level e trend), prodotto/marketing (vortici, coorti), ingegneri/ML (SLA, deriva, metriche dei modelli), compilazione (rischi/controllo).
La regola d'oro è che un rendering è una domanda fondamentale.

2) Selezione grafica (tacca)

Anti-pattern: grafici 3D, doppi assi senza necessità, leggende sovraccariche.

3) Composizione e leggibilità

Gerarchia: l'intestazione l'insyte chiave della parte.
Griglia e indentazione: riduce le linee in eccesso; le firme numeriche sono meno frequenti, ma appropriate.
Caratteri: 3 quote (intestazione, assi, firme); Evitate i caps e le piccole cose.
Annotazioni - Firmare picchi/punti anomali, modifiche a criteri/campagne.
Layout dashbord: regola Z o F, 3-6 schede sullo schermo, una NSM sopra.

4) Colore e codifica

Il valore del colore è una tavolozza categorica di qualità. ordine - sfumature divergenti per «sopra/sotto la norma».
Il contrasto è il ≥ 4. 5:1 per il testo; verificate le tavolozze di protezione a lungo raggio.
Minimo colori: ideale: 1 accento + 1-2 di supporto.
Canale dati: prima posizione/lunghezza, poi angolo/area, colore come amplificatore.
L'accento è sottolineare l'essenziale (highlight), il resto è grigio.

5) Storytelling

Wireframe: contesto di conflitto (domanda/anomalia) output (output/azione).
Narrativ nel grafico: titolo principale (insyte), sottotitolo (come leggere), note (perché importante).
Confronto prima/dopo, controllo/test, YoY/DoD, valori razionati.
Unità e scala: unità nitide, arrotondamenti intelligenti, punto zero sulle liste bar.

6) Dashboard: dal layout all'uso

Livelli: Executive (1-2 NSM + 3 driver), Domain (vortici/coorti), Ops/ML (SLA/deriva/alert).
Filtri: tempo, segmenti (paese/canale/piattaforma), esperimenti.
Schede: KPI con trend/sparkline, drill-down click.
Stati vuoti (nessun dato), errore, caricamento.
Aggiornamento: indicare la frequenza e la lega (ad esempio, «aggiornato 10 minuti fa»).

7) Metriche di qualità di visualizzazione

Tempo di input (TTI): secondi prima di capire cosa succede qui.
Carico cognitivo: numero di elementi/leggende; l'obiettivo è un minimo di cambio di sguardo.
Precisione lettura: variazione vista vs valori reali.
Utilizzo: click/scroll/salvataggio; Che tipo di tessera dà delle soluzioni.
Fiducia: percentuale di interpretazioni corrette in un test personalizzato.

8) Disponibilità e localizzazione

Testi alt e titoli descrittivi.
Colori diversi nel daltonismo; Duplicare i colori con forma/tratto.
Locali di numeri/date, barre a destra per alcune lingue.
Navigazione a tastiera e collegamenti screen-reader per i dashboard Web.

9) Anti-pattern

Chartjunk, elementi decorativi che non hanno senso.
Torte con 7 settori +, sostituite con un bar-scaletta.
Due assi Y senza necessità esplicita: è meglio normalizzare/visualizzare due pannelli.
Falsa precisione: 12 caratteri dopo virgola, scala «strappata» senza preavviso.
Interattività infinita che nasconde il pensiero principale, prima la vista chiave statica.

10) Modelli di visualizzazione per attività dati

Coorti e ritenzione: heatmap/calendario + trend D7/D30.
Vortici: bar passo passo + conversion deltas; annotazioni degli esperimenti.
Monitoraggio ML: metriche (PR-AUC, Recall@FPR≤x%), calibrazione (Reliability curve), deriva (PSI heatmap), latency p95.
Finanza: cascata (bridge) per i depositi di fattori in GGR/ricavato.
Anomalie: linea con corridoio di fiducia + marcatori di eventi/rilascio.
Segmentazione: small multiples per segmenti scatter UMAP con colorazione.

11) Strumenti e pile

Ricerca: notebooks + matplotlib/plotly, ggplot-grammatici simili.
BI/dashboard: Tableau/Power BI/Looker/Metabase/Superset.
Fronte Web D3/Observable, Plotly. js, Vega-Lite; per le librerie prod-widget - librerie leggere canves/WebGL.
Standard: grafica di progettazione (colori, griglie, caratteri), componenti-modello.

12) Prestazioni e dati

Calcolare le unità sul lato DWH; carichi pigri grandi serie.
Downsampling/biningi per lunghe righe; «piccoli multipli» invece di un enorme heatmap.
Cache dei tagli popolari precompute sparcline.
Controllare n categorie univoche (≤ 12 per grafico).

13) Visualizzazione dell'incertezza e del confronto

Intervalli di fiducia/nastri, errore bars, box/violin per le distribuzioni.
Trasparenza/campitura per «piano/fatto».
Normalizzare le unità; per le modifiche relative - indice (t0 = 100).
Non mescolare la scala lineare e la scala logaritmica senza esplicito chiarimento.

14) Codice visivo/raviolimento

Foglio di assegno è chiaro? il grafico è stato selezionato correttamente? La leggenda è leggibile? unità/origine/data di aggiornamento specificate?
Dizionario termini: definizioni KPI unificate; la versione delle formule sui grafici.
Versioning dashboard, data di lancio, changelog.
Sicurezza: maschera PII; aggregare a un livello sicuro.

15) Foglio di assegno prima della pubblicazione

• L'intestazione formula un insight anziché un'tipo di grafico "
• Firme assi/unità/sorgente/data di aggiornamento specificate
• La scala e il punto zero sono corretti; nessun asse ingannevole
• I colori sono contrasti e daltonici-sicuri; leggenda minima
• Annotazioni eventi/esperimenti chiave aggiunte
• Ci sono stati vuoti/errati e aggiornamenti SLA impostati
• La visualizzazione è sottoposta a «test di comprensione di 5 secondi»

Miniglossario

Small multiples è una serie di grafici identici per segmenti o periodi diversi.
Chartjunk, «spazzatura» visiva, senza dati.
Diverging palette: tavolozza con mezzo neutro (sotto/sopra la norma).
Sparklins: scintille mini-grafiche accanto a KPI.

Totale

La visualizzazione più forte non è «bella grafica», ma un pensiero chiaro, il tipo di grafico scelto correttamente, la disciplina della composizione e dei colori, il riflesso onesto dell'incertezza e la discreta esperienza dashboard. Fate una semplice vista iniziale, sottolineate l'essenziale, documentate le definizioni e monitorate lo sfruttamento, in modo che la visualizzazione diventi uno strumento di controllo e non un gioiello.