L'analisi dei dati, nota anche con il termine inglese data analysis, è il processo di raccogliere, organizzare, esaminare e interpretare dati per rispondere a domande e sostenere decisioni. È al lavoro quando un negozio decide quanto acquistare di ogni prodotto, quando un ospedale organizza i turni o quando un'app sceglie che cosa mostrare nella schermata iniziale.
I quattro tipi di analisi dei dati
Descrittiva: risponde a che cosa è successo. Esempio: quanto abbiamo venduto ogni mese l'anno scorso.
Diagnostica: risponde al perché. Esempio: le vendite sono calate a marzo perché un prodotto era esaurito.
Predittiva: stima che cosa è probabile che accada, con statistica e machine learning. Esempio: quanto dovremmo vendere nel prossimo trimestre.
Prescrittiva: suggerisce che cosa fare. Esempio: quanto acquistare di ogni articolo per evitare sia mancanze sia eccessi di magazzino.
Le fasi di un'analisi dei dati
1. Definire la domanda. Una buona analisi parte da una domanda chiara legata a una decisione, come quali clienti rischiano di più di disdire.
2. Raccogliere i dati. Possono arrivare da gestionali, fogli di calcolo, siti, app, sondaggi o fonti pubbliche.
3. Pulire e preparare. Correggere errori, uniformare i formati, gestire i valori mancanti ed eliminare i duplicati. Spesso questa fase richiede la maggior parte del tempo.
4. Esplorare e analizzare. Calcolare indicatori, confrontare gruppi, cercare tendenze e verificare ipotesi.
5. Visualizzare e comunicare. Grafici e cruscotti semplici aiutano a mostrare il risultato a chi deve decidere. La conclusione deve stare in poche frasi.
6. Decidere e verificare. L'analisi crea valore solo quando porta a un'azione, e il risultato di quell'azione va misurato in seguito.
Gli strumenti più usati
I fogli di calcolo, come Excel e Google Sheets, restano la porta d'ingresso e risolvono molti problemi. SQL è il linguaggio per interrogare i database ed è tra le competenze più richieste. Python e R si usano per analisi statistiche, automazione e machine learning. Gli strumenti di visualizzazione, come Power BI, Tableau e Looker Studio, trasformano i dati in cruscotti interattivi.
Metriche e prudenza nelle conclusioni
Correlazione non significa causalità: due fenomeni che avvengono insieme non implicano che uno causi l'altro. Le medie possono nascondere differenze importanti tra gruppi. I campioni piccoli producono conclusioni fragili. E un grafico può ingannare a seconda della scala scelta. Una buona analisi dei dati è fatta di rigore quanto di onestà sui propri limiti.
Dati personali e GDPR
L'analisi di dati personali deve rispettare il GDPR: avere una base giuridica per il trattamento, usare solo ciò che serve, proteggere le informazioni e rispettare i diritti degli interessati. Quando possibile, lavora con dati aggregati o anonimizzati.
Come iniziare
Parti dai fogli di calcolo e dalla statistica di base, poi impara SQL e uno strumento di visualizzazione. Esercitati con dati pubblici, come quelli degli istituti di statistica e dei portali open data, e costruisci un portfolio con domande, analisi e conclusioni spiegate con chiarezza. Con queste basi, Python e il machine learning sono il passo successivo; leggi la nostra guida al machine learning spiegato.