Dal problema agli insight

Case study di Data Literacy: analisi del lavoro da remoto

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Il processo data-driven

Flusso delle fasi del processo data-driven

Cose da considerare

Variabili quantitative vs. qualitative
- Influiscono su grafici, statistiche e metodi di analisi disponibili
- Di solito un dataset contiene entrambe
Scelta del tipo di analytics
- Dipende dagli obiettivi dell’analisi
- Usa le tue domande analitiche per guidare la scelta

Variabili quantitative vs. qualitative

Variabili quantitative

Descrivono con (soli) numeri
Si possono misurare o contare
Operazioni come sommare o moltiplicare sono possibili
Esempio: distanza casa–lavoro

Variabili qualitative

Descrivono con categorie
Si possono osservare
Operazioni matematiche non hanno senso, salvo ranghi o conteggi
Esempio: tipo di trasporto per andare al lavoro

Tipi di analytics

Riepilogo dei diversi tipi di analytics

Scegliere il tipo di analytics giusto

Possiamo distinguere diversi profili di lavoro da remoto?

Differiscono nelle abitudini di lavoro da remoto?

Differiscono nei bisogni del lavoro da remoto?

Riepilogo della descriptive analytics

Passiamo alla pratica !

Case study di Data Literacy: analisi del lavoro da remoto