Analisi Dati

Questa sezione tratta l’uso di comandi e funzioni di software di analisi dati e l’interpretazione degli output. L’intento è fornire una guida pratica per massimizzare le potenzialità di questi strumenti, focalizzandosi sia sulle tecniche comuni che su quelle avanzate per l’elaborazione dei dati. L’obiettivo è rendere accessibili e comprensibili i processi chiave necessari per ottenere risultati attendibili e costruire modelli decisionali rigorosi.

L’analisi dati è un processo fondamentale per esplorare informazioni utili dai dati al fine di comprendere fenomeni reali, prendere decisioni e risolvere problemi complessi. Si potrebbe considerare l’analisi dati come la parte della statistica puramente esecutiva, il suo braccio applicativo, sebbene sia una materia interdisciplinare che alterna tecniche statistiche a tecniche matematiche ed informatiche.

Con la celebre frase, William Edwards Deming (1900 – 1993), statistico, ingegnere e saggista americano, afferma che le informazioni necessitano dei dati affinché l’oggettività prenda il posto della soggettività. È doveroso, a questo punto, fare una precisazione sui termini “dato” e “informazione” spesso usati, erroneamente, come sinonimi. Il dato è la rappresentazione originaria di un fenomeno o evento attraverso dei simboli, mentre un’informazione è la contestualizzazione del dato, il significato ad esso associato mediante la sua interpretazione.

L’analisi dati entra in gioco, a conclusione del processo di raccolta dati, mediante la pulizia dati, fase cruciale in cui gli stessi vengono preparati per garantire analisi statistiche accurate e prive di distorsioni. Successivamente, l’esplorazione dati utilizza tecniche statistiche di analisi descrittiva e data visualization: mediante l’uso di indici descrittivi e rappresentazioni grafiche si ottiene una panoramica del fenomeno osservato. Lo studio delle relazioni tra le variabili che li contraddistinguono permette una comprensione ad ampio raggio di tali fenomeni e l’identificazione di eventuali schemi. Successivamente, vengono impiegate tecniche statistiche di analisi inferenziale per costruire modelli predittivi e verificare la significatività dei risultati. In questo modo, si possono estendere le informazioni campionarie alle popolazioni di riferimento e anticipare le tendenze di comportamento dei consumatori, prevedere gli andamenti delle borse oppure valutare il rischio di eventi futuri. Inoltre si possono impiegare tecniche di data mining e machine learning per fare previsioni ed estrarre informazioni da grandi quantità di dati, come i big data.

L’analisi dati è applicata in una vasta gamma di settori e discipline a partire dalle scienze naturali, per studiare e modellare fenomeni come il cambiamento climatico, passando dalla medicina, per la prevenzione e la personalizzazione delle terapie, fino al marketing, per comprendere i comportamenti dei clienti e individuare le migliori opportunità di mercato. Inoltre, i limiti dovuti alla privacy e sicurezza dati, alla qualità dei dati ed alla complessità dei modelli analitici, richiede competenze specializzate per un adeguato impiego delle procedure e per una corretta interpretazione dei risultati.

In conclusione, l’analisi dati è un processo essenziale per esplorare i fenomeni quotidiani, estraendo tendenze, pattern e relazioni dai dati. Con il giusto rigore analitico si possono portare alla luce informazioni essenziali che forniscono un solido supporto alle scelte e azioni nei più svariati ambiti. Per questo il dato costituisce al giorno d’oggi la nuova valuta economica – il «nuovo petrolio», come affermò Clive Humby, il noto matematico e data scientist inglese nato nel 1955 – per la grande ricchezza informativa ivi contenuta.