Data visualization - Tipi di grafici

Clicca su un grafico per esplorarlo!

Barre

Heatmap

Scatterplot

Linee

Pie chart

Radar

I grafici a barre sono tra gli strumenti più potenti e intuitivi per comunicare i dati, perché il nostro cervello è naturalmente portato a confrontare lunghezze: due barre affiancate, anche di pochi pixel diverse, raccontano subito una storia. Quando brillano? I grafici a barre sono perfetti quando vogliamo confrontare categorie distinte tra loro. Ogni barra rappresenta un’entità chiara e distinta, rendendo immediato il confronto visivo. L’occhio segue la lunghezza, e il messaggio arriva diretto e pulito. Esempi perfetti:

• Confrontare le vendite per regione, per capire subito dove il business è più forte
• Misurare la performance per trimestre, per evidenziare la crescita (o il calo) nel tempo

Grafico a barre

Varianti

Grafico a barre

Varianti

Barre orizzontali

Barre raggruppate

Barre impilate

Perfette per mostrare non solo il totale, ma anche la composizione interna di ciascuna categoria

Ideali quando i nomi delle categorie sono lunghi e rischiano di rendere il grafico poco leggibile

Utili per visualizzare sottocategorie e confronti più dettagliati

I grafici a linee sono lo strumento ideale quando vogliamo raccontare una storia che si sviluppa nel tempo. Non mostrano solo dei numeri: mostrano un percorso, una traiettoria fatta di alti e bassi, accelerazioni e rallentamenti. Quando brillano? Sono imbattibili quando l’obiettivo è mostrare cambiamenti ed evoluzioni. L’occhio umano segue naturalmente una linea che si muove da sinistra a destra, e interpreta immediatamente il trend. Una crescita costante, un picco improvviso o una caduta repentina diventano subito evidenti, anche senza leggere i numeri. Esempi perfetti:

• L’andamento delle vendite mese dopo mese, per capire stagionalità e cicli di mercato
• L’evoluzione dei costi o dei margini nel corso di un trimestre o di un anno

Grafico a linee

Il grafico a torta è uno dei più popolari nelle presentazioni aziendali eppure, tra gli esperti di data visualization, è spesso considerato un nemico. Perché? Perché il nostro cervello non è bravo a confrontare angoli e aree. Due spicchi simili rischiano di sembrare uguali anche quando non lo sono, e piccole differenze diventano quasi impossibili da percepire. La verità scomoda: il grafico a torta è più scenografico che funzionale. Funziona bene come immagine d’impatto, ma raramente come strumento di analisi precisa. Quando può funzionare:

• Quando ci sono pochissime categorie (idealmente massimo 4-5)
• Quando esiste una categoria chiaramente dominante (superiore al 50%)

Grafico a torta

Varianti

Grafico a torta

Varianti

Grafico a ciambella o Doughnut chart

Sunburst

Qui il dato principale!

Mantiene l’estetica “a torta” ma permette di inserire al centro un messaggio chiave o un dato principale, migliorando leggibilità e impatto

Utile per mostrare la composizione gerarchica di un fenomeno, ad esempio con categorie, sottocategorie ecc.

La heatmap è uno strumento potente per trasformare grandi quantità di dati in due dimensioni in un’immagine intuitiva e immediata. Invece di numeri, vediamo colori: più intenso è il colore, più forte è il valore. È un modo naturale per catturare pattern che altrimenti resterebbero nascosti in una tabella. Quando usarla? La heatmap brilla quando ci sono molti dati distribuiti su due assi. È perfetta per scoprire rapidamente dove si concentrano i valori più alti o più bassi, evidenziando picchi, anomalie e zone di interesse. Esempi concreti:

• Analizzare le performance dei venditori mese per mese, per individuare stagionalità o differenze di rendimento
• Studiare il comportamento degli utenti su un sito web, osservando quali sezioni ricevono più clic

Heatmap

Il grafico a dispersione, o scatter plot, è uno strumento fondamentale per esplorare le relazioni tra due variabili numeriche. Ogni punto del grafico rappresenta un’osservazione, con le coordinate che indicano i valori delle due variabili considerate. Questo tipo di visualizzazione è particolarmente utile per identificare pattern, tendenze o anomalie nei dati, come correlazioni positive o negative, cluster di punti o valori anomali che meritano attenzione. Quando usarlo:

• Per analizzare la relazione tra due variabili quantitative.
• Per identificare tendenze generali, ad esempio se all’aumentare di una variabile aumenta anche l’altra (correlazione positiva) o diminuisce (correlazione negativa).
• Per individuare outlier o valori estremi che potrebbero influenzare l’analisi dei dati.

Scatterplot

Il grafico a ragno, noto anche come radar chart, è una visualizzazione molto affascinante per rappresentare dati multidimensionali. Ogni asse radiale corrisponde a una variabile diversa, e collegando i punti lungo gli assi si forma una “rete” che rappresenta il profilo complessivo dell’oggetto analizzato. Questo tipo di grafico è particolarmente utile per avere una panoramica immediata delle performance su più dimensioni contemporaneamente. Tuttavia, bisogna usarlo con cautela: il nostro cervello non è naturalmente abile nel confrontare lunghezze e aree su assi radiali, e quando le variabili o le serie diventano troppe, il grafico può diventare difficile da leggere e fuorviante. Quando può funzionare:

• Per confrontare pochi elementi (al massimo 2-3 serie di dati), così da non sovraccaricare la visualizzazione.
• Quando si vogliono analizzare un numero limitato di dimensioni (idealmente 5-6 variabili al massimo) per mantenere leggibilità e chiarezza.

Radar