Sporcarsi le mani

Sporcarsi le mani Ovvero, perchĂŠ 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

conteggi, filtri, aggregazione

Esplorazione conteggi, filtri, aggregazione, conversione, ‌

Visualizzazione

1987: La visualizzazione dell’informazione diventa scienza

Edward Tufte

Visualizzare dati significa orire 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 pi첫 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.â€? en.wikipedia.org, 2/7/12

15

hello

[255,255,0]

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

Continuo (peso: 73,857‌)

quantitativo Discreto (numero iscritti: 6)

dato Nominale (provincia)

qualitativo Ordinale (buono, mediocre, pessimo)

Il dato ha valore se messo in relazione

confronto = informazione

Monte Everest 8848 m

Monte Everest Monte Bianco 8848 m > 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 LibertĂ

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 LibertĂ

lombardia

55975

Italia dei valori

piemonte

913

Partito Democratico

piemonte

7177

Per il Terzo Polo (ApI-FLI)

piemonte

2702

Popolo della LibertĂ

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 {}

ProprietĂ nomeProprietĂ : valore

Liste [ elemento1, elemento2, …]

Ottenere dati XML/JSON: le API Application programming interface

Dati non strutturati: il web