Operazione complesse sui dati

1. 3.5 - Osserva i tuoi dati: analizza

2. 3.5.1 Analizzi i tuoi dati:
quali operazioni puoi fare?

3. 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

4. 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)

5. 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)

6. 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.

7. 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?

8. 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.

9. 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”)

10. 3.5.2 Correla

11. 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

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.

16. 3.5.3 Analizza i tuoi dati:
cinque consigli pratici

17. 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

18. 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?

19. 3. Alleggerisci i dati
● Alleggerisci i dati, rimuovi
quelli non utili alla tua
ricerca e cerca di
concentrarti su insiemi di
dati più piccoli

20. 4. Fai più tentativi
● Fai più tentativi: se
possibile è meglio
analizzare i dati valutando
tutti i possibili metodi qui
elencati.

21. 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!).

22. VISUALIZZARE I DATI:
COME FARE E QUALI
TOOL UTILIZZARE
3.6