IBM® SPSS Statistics, la scelta ideale per l'analisi dei dati, consente di seguire il processo di analisi dall'inizio alla fine. Oltre alla data preparation, alla gestione dei dati, alla gestione degli output e alle funzioni di creazione di grafici, SPSS Statistics offre funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati, inclusi grafici, diagrammi e animazioni.
Queste visualizzazioni illustrano relazioni complesse tra i dati e insight basati sui dati in modo facilmente comprensibile.
Identifica modelli e tendenze all'interno di set di dati di grandi dimensioni attraverso funzionalità di visualizzazione come grafici a dispersione, grafici a linee e mappe termiche. Comprendi le correlazioni tra variabili o rilevare la stagionalità nei dati di serie temporali.
Migliora la qualità dell'analisi dei dati individuando con precisione gli outlier all'interno dei set di dati per ottenere insight e interpretazioni statistiche più affidabili.
Visualizza le tendenze temporali con grafici di serie temporali e linee di tendenza per monitorare in modo accurato i cambiamenti nei dati. Questo aiuta a prevedere i risultati futuri in modo più preciso e a comprendere l'impatto degli interventi.
Utilizza tecniche di simulazione come i metodi Exact Test e Monte Carlo per creare modelli solidi, visualizzare distribuzioni di probabilità e valutare il rischio quando gli input sono incerti.
Utilizza istogrammi, grafici di densità e box plot per analizzare la distribuzione e la variabilità dei dati. Visualizzare la distribuzione dei dati aiuta a valutare normalità, asimmetria e curtosi per identificare le tecniche di analisi statistica appropriate.
Illustra in modo efficace insight complessi basati sui dati includendo grafici e diagrammi personalizzati in documenti di ricerca, presentazioni e relazioni, migliorando la presentazione dei risultati.
- Barre 3D: semplici, a cluster e sovrapposte.
- Barre: semplici, a cluster, sovrapposte, con ombra esterna e 3D.
- Linee: semplici, multiple e drop-line.
- Area: semplice e sovrapposta.
- Torta: semplice, esploso e con effetto 3D.
- High-low: high-low-close, area di differenza e barra di intervallo.
- Box plot: semplice e sovrapposto.
- Barra di errore: semplice e sovrapposto.
- Barre di errore: aggiungi a grafici a barre, a linee e ad area; livello di confidenza; deviazione standard (S.D.); o errore standard (S.E.). Doppio asse Y e sovrapposizione di sottogruppi, visualizzazione dei picchi sulla linea.
- Linee di adattamento: Regressione lineare, quadratica o cubica; controllo dell'intervallo di confidenza per statistiche totali o bivariate.
- Piramidi della popolazione: asse speculare per confrontare le distribuzioni, con o senza una curva normale.
- Grafici a punti: i punti sovrapposti mostrano la distribuzione: simmetrica, sovrapposta e lineare.
- Istogrammi: con o senza curva normale; opzioni di binning personalizzate.
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Domande frequenti
La prima forma di visualizzazione dei dati risale all'Antico Egitto. Con il passare del tempo, le persone hanno iniziato a utilizzare le visualizzazioni dei dati per applicazioni più ampie, ad esempio in ambito economico, sociale e sanitario. Oggi, tra le tecniche di visualizzazione comuni troviamo:
- Tabelle: ovvero, righe e colonne utilizzate per confrontare le variabili.
- Grafici a torta e a barre sovrapposte: questi grafici sono divisi in sezioni che rappresentano parti di un insieme. Forniscono un modo semplice per organizzare i dati e confrontare le dimensioni di ciascun componente con quello di un altro.
- Grafici a linee e ad area: questi elementi visivi mostrano i cambiamenti in una o più quantità tracciando una serie di punti dati nel tempo e vengono spesso utilizzati nell'analisi predittiva. I grafici a linee utilizzano le linee per illustrare questi cambiamenti, mentre i grafici ad area collegano i punti di dati con segmenti di linea, sovrapponendo le variabili e utilizzando il colore per distinguerle.
- Istogrammi: questo grafico traccia una distribuzione di numeri utilizzando un grafico a barre (senza spazi tra le barre), che rappresenta la quantità di dati che rientrano in un determinato intervallo. Questo grafico semplifica l'identificazione, da parte dell'utente, di outlier all'interno di uno specifico set di dati.
- Grafici a dispersione: questi grafici sono utili per rivelare la relazione tra due variabili e sono comunemente utilizzati nell'analisi dei dati di regressione.
- Mappe di calore: queste rappresentazioni grafiche aiutano a visualizzare i dati comportamentali in base alla posizione.
- Mappe ad albero: visualizza i dati gerarchici come un insieme di forme annidate, in genere rettangoli. Le mappe ad albero sono ottime per confrontare le proporzioni tra le categorie in base alle dimensioni delle aree.
La visualizzazione dei dati può essere utilizzata per vari scopi, e non solo dai data scientist. I team di gestione possono utilizzare questi strumenti per delineare nel dettaglio strutture organizzative e gerarchie. Gli esercizi di visualizzazione dei dati vengono utilizzati comunemente anche per stimolare la generazione di idee tra i team, per trasmettere idee, tattiche o processi e per catturare concetti chiave, tendenze e relazioni nascoste all'interno di dati non strutturati.
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