Comunicare con i dati: i segreti del mestiere
Fino a poco tempo fa riportare graficamente dei dati sul web creando visualizzazioni a volte anche piuttosto complesse, era pane per i denti di sviluppatori specializzati.
Lo sviluppo di librerie Javascript come D3.js, Raphaël e Paper.js, specializzate nel maneggiare e gestire i dati attraverso il linguaggio HTML, SVG e Canvas, ha reso molto più facile tale arduo compito.
Due professionisti del settore Nate Agrin e Nick Rabinowitz, ci svelano alcuni trucchi del mestiere in un articolo del netmagazine.
1. I dati sono "brutti"
Raramente i dati che dovremo organizzare in grafici sono forniti in maniera ottimale o ordinata.
Strumenti e strategie
La maggior parte del tempo la passerete ad ordinare la gran mole di dati che ci è stata fornita. Google Refine, Data Wrangler o Mr. Data Converter sono ottimi strumenti da utilizzare in questa fase. Utilizzate grafici a dispersione e istogrammi per trovare e correggere i valori anomalii.
2. Privilegiate un grafico a barre
Rispetto a tutti gli altri grafici, quelli a barre sono il miglior strumento disponibile per facilitare il confronto visivo.
Strumenti e strategie
I grafici a barre hanno il vantaggio di essere tra i più semplici da realizzare, anche manualmente con il linguaggio HTML usando solo CSS e JavaScript.
3. I dati reali non possono essere sostituiti
Le demo non possono sostituire i dati reali, la rappresentazione grafica risulterebbe confusa.
Strumenti e strategie
Usate diversi campioni casuali di dati reali se non è possibile accedere a un intero set di dati.
4. Il diavolo sta nei dettagli
Progettare le leggende, le etichette e gli assi comporta spesso un ripensamento della struttura iniziale.
Strumenti e strategie
Pianificate in anticipo lo spazio destinato alle etichette, assi e leggende. Sono molto importanti per l'utente finale.
5. Inserire l'animazione solo se necessaria
In generale, usate animazioni semplici e prevedibili, pensando sempre all’utente finale.
Strumenti e strategie
Cercate di strutturare le animazioni in modo che possano essere estremamente semplici e comprensibili.
6. La visualizzazione non è l’analisi
La visualizzazione è uno strumento che favorisce l’analisi, non un suo sostituto. Non è neanche un sostituto delle statistiche: il grafico può mettere in luce differenze o correlazioni tra i dati, ma per trarre conclusioni affidabili è richiesto un approccio più tecnico. A volte la comprensione dei dati richiede una combinazione di capacità di analisi e conoscenza del settore: le visualizzazioni non faranno questo lavoro al posto vostro.
Strumenti e strategie
Considerate l’opzione di collaborare con un esperto di statistica.
7. Costruire e progettare dei grafici online richiede numerose competenze
La varietà di tutorial disponibili rende più facile che mai la produzione di visualizzazioni di qualità, anche senza competenze specialistiche. Ma la creazione di visualizzazioni grafiche dei dati richiede un’ampia gamma di competenze reali tra le quali la progettazione grafica, l’analisi dei dati, la codifica di questi ultimi....Nessuna tecnologia può infatti sostituirsi all’uomo.
1. sigmajs – PIÙ INFO
2. morris.js – PIÙ INFO
3. D3.js – PIÙ INFO
4. heatmap.js – PIÙ INFO
5. ico – PIÙ INFO
6. Envision.js – PIÙ INFO
7. JavaScript Infovis Toolkit – PIÙ INFO
8. bonsaiJS – PIÙ INFO
9. jQuery Sparklines – PIÙ INFO
10. Bluff – PIÙ INFO
11. jQuery.Gantt – PIÙ INFO
12. flotr2 – PIÙ INFO
13. moochart – PIÙ INFO
14. Rickshaw – PIÙ INFO
15. Simile Widget Timelines – PIÙ INFO
16. Milkchart – PIÙ INFO
17. Processing.js – PIÙ INFO
18. Vivagraph JS – PIÙ INFO
19. Raphaël JavaScript Library – PIÙ INFO
20. Harry Plotter – PIÙ INFO
21. Protovis – PIÙ INFO
22. JSXGraph – PIÙ INFO
23. Toxiclibs.js – PIÙ INFO
24. Keylines – PIÙ INFO
25. jQuery.qrcode – PIÙ INFO