Sporcarsi le mani Ovvero, perché devo passare ore ad impazzire sui dati prima di poterli visualizzare

Michele Mauri DensityDesign Research Lab

Dati

Visualizzazione

Pochi dati o

dati semplici

Country CO2e emissions in megatonnes

Brazil 2854

Canada 810

China 7225

Germany 1005

India 1875

Indonesia 2038

Japan 1390

Russian Federation 2012

United Kingdom 684

United States of America 6933

molti dati o

dati complessi

(schermata excel twitter)

Dati

Visualizzazione

Esplorazione

conteggi, filtri,

aggregazione

conteggi, filtri,

aggregazione, conversione,

…

1987: La visualizzazione dell’informazione diventa scienza

Edward Tufte

Visualizzare dati significa offrire una

prospettiva privilegiata su un fenomeno

quali sono i passaggi per creare una

visualizzazione?

Misurazione Cosa misuro? Con quali strumenti? Con quale precisione?

Analisi Quali dati considero utili? Quali scarto considerandoli errori? Quali

aggrego considerandoli parti dello stesso elemento?

Visualizzazione Quali relazioni metto in evidenza? Quali sono le variabili principali?

Quali sono i vincoli fisici, di supporto, che devo rispettare?

There are three kind of lies.

1. Lies

2. Damn lies

3. Statistics

1.  I dati non sono oggettivi, ma possono essere utilizzati per sostenere la propria posizione

2.  Lo stesso può essere fatto con la visualizzazione

3.  La scelta della visualizzazione dipende da ciò che si vuole raccontare

Cosa possiamo fare: -convertire (rimappare)

- aggregare -espandere

-unire -classificare

-ordinare

Non sempre i dati sono nella forma più adatta alla

visualizzazione

“Ciò che è immediatamente presente alla conoscenza, prima di ogni forma

di elaborazione”

∼Vocabolario Treccani

“Il dato, come concetto astratto, può essere visto come il livello minimo di

astrazione da cui derivano informazione e conoscenza.”

en.wikipedia.org, 2/7/12

15

hello

[255,255,0]

La scala degli “elementi minimi” varia a seconda del fenomeno osservato

dato

quantitativo

qualitativo

Continuo (peso: 73,857…)

Discreto (numero iscritti: 6)

Nominale (provincia)

Ordinale (buono, mediocre,

pessimo)

Il dato ha valore se messo in relazione

confronto = informazione

Monte Everest 8848 m

Monte Everest 8848 m

Monte Bianco 4810 m

>

Le relazioni vengono codificate con le strutture dato

Dati strutturati vs.

dati non strutturati

Dati strutturati

Monte Stato Altezza Prima salita

Monte Bianco Italia 4810 1786

Everest Cina 8848 1953

Dati strutturati:

collezione di dati, tra loro coerenti, codificati in una struttura

che ne esplicita le relazioni

Dati non strutturati

“La montagna più alta della Cina è l'Everest, con 8848 metri di altezza. La prima ascensione è stata compiuta nel 1858 da Edmund Hillary. In Italia è il Monte Bianco, alto 4810 metri, salito per la prima volta nel 1786.”

Dati non strutturati:

Forme espressive (testi, immagini) che possono contenere dati, la cui

struttura è mutevole e non coerente.

Esempio 1. Visualizzare dati strutturati

11. Visualizzare dati non strutturati

111. Strutturare dati non strutturati

(e poi visualizzarli)

Strutture dati: le tabelle

Monte Stato Altezza Prima salita

Monte Bianco Italia 4810 1786

Everest Cina 8848 1953

Monte Stato Altezza Prima salita

Monte Bianco Italia 4810 1786

Everest Cina 8848 1953

Monte Stato Altezza Prima salita

Monte Bianco Italia 4810 1786

Everest Cina 8848 1953

Tipi di tabelle: matrici

lombardia piemonte

Italia dei valori 4162 913

Partito Democratico 45231 7177

Per il Terzo Polo (ApI-FLI) 7667 2702

Popolo della Libertà 55975 8668

Tipi di tabelle: dataset (liste)

Partito Regione Politici (comuni)

Italia dei valori lombardia 4162

Partito Democratico lombardia 45231

Per il Terzo Polo (ApI-FLI) lombardia 7667

Popolo della Libertà lombardia 55975

Italia dei valori piemonte 913

Partito Democratico piemonte 7177

Per il Terzo Polo (ApI-FLI) piemonte 2702

Popolo della Libertà piemonte 8668

Formati dati per tabelle

Plain Text .CSV (carachter separated values) .TSV (tabulation separated values) .DAT (generic data) Spreadsheet .XLS (Excel) .XLSX (Office Open XML) .numbers (Apple Numbers) .ODF (OpenOffice Spreadsheet)

Dove trovare dati in formato tabulare

Altre strutture dati

XML Extensible Markup Language

<tag>contenuto</tag>

JSON JavaScript Object Notation

Oggetti { }

Proprietà

nomeProprietà : valore

Liste [ elemento1, elemento2, …]

Ottenere dati XML/JSON: le API

Application programming interface

Dati non strutturati: il web