Esplorare e descrivere i dati

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scenario: analizzare il calo dell’engagement

  • Katia è Customer Success Manager in "Xcelerate Solutions"
  • Ha rilevato un calo dell’engagement degli utenti

  • Ora analizza i dati per trovare la causa radice:

    • Verifica outlier e qualità dei dati
    • Crea visualizzazioni

Donna al laptop che esplora dati

Data Fluency

Scenario: trovare la causa radice

  • Ha scoperto che l’engagement cala durante i periodi di scarse prestazioni del software
  • Conferma i risultati controllando i feedback dei clienti
  • Questo esempio mostra:
    • Come esplorare e descrivere i dati aiuti a trovare la causa radice del problema di business

Donna che mostra un grafico con correlazione

Data Fluency

Valutare la qualità dei dati

Dottore che avverte di problemi nei dati

  • Le persone data-fluent garantiscono che i dati siano affidabili
  • Esplorano e valutano integrità e accuratezza dei dati
  • Capiscono l’impatto della qualità dei dati sui risultati dell’analisi
Data Fluency

Esplorare i dati con le visualizzazioni

  • L’esplorazione aiuta a trovare pattern, trend, outlier e insight
  • Le persone data-fluent sanno creare visualizzazioni
  • Dai grafici a barre e a linee a istogrammi e box plot
  • Riconoscono picchi, variazioni e relazioni nei dati

 

Persona che esplora

Data Fluency

Descrivere i dati

  • Le persone data-fluent sanno descrivere i dati
  • Questo aiuta a trarre conclusioni efficaci dai dati
  • Significa riassumere le caratteristiche del dataset:
    • Misure di tendenza centrale
    • Misure di variabilità
    • Misure delle relazioni tra variabili

 

Persona con un grafico di distribuzione

Data Fluency

La mentalità analitica

Persona che riflette sui risultati di analytics

  • Considerare il contesto in cui i dati sono stati raccolti

    • Tenere conto di fattori esterni che influenzano i dati
  • Affrontare l’analisi con mentalità critica e curiosa:

    • Mettere in discussione le assunzioni
    • Sfida delle interpretazioni
    • Cercare spiegazioni alternative
Data Fluency

Usare strumenti e tecnologie

  • Le persone data-fluent sanno usare gli strumenti e le tecnologie necessari:

    • Strumenti di visualizzazione e reporting
    • Fogli di calcolo
  • L’IA generativa apre nuove possibilità per la data fluency!

Persona che lavora con strumenti e tecnologie

Data Fluency

Passons à la pratique !

Data Fluency

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