- Data visualization
Data visualization: guide, modelli e consigli per visualizzare i dati
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Che cos'è la visualizzazione dati?
Indipendentemente dal settore in cui operi, saper leggere e organizzare i dati è fondamentale per prendere decisioni consapevoli. Tuttavia, considerando l’enorme volume di informazioni disponibili, è difficile comprenderle senza sentirsi sopraffatti. È qui che entra in gioco la visualizzazione dei dati.
La data visualization è un modo per rappresentare le informazioni attraverso grafici, diagrammi, infografiche, mappe e altre forme grafiche. Spesso abbreviato come "visualizzazione dati", traduce set di dati pesanti o testo denso in formati visivi, per aiutarti ad analizzare le informazioni in modo più efficiente. Alcuni esempi di visualizzazione dati sono:
- Un grafico a barre che confronta i prodotti più e meno popolari di un brand in base al numero di vendite
- Una mappa termica che mostra il numero di casi di COVID-19 attivi per area geografica
- Un grafico a linee su Google Trends(si apre in una nuova scheda o finestra) che traccia la popolarità di un determinato termine di ricerca nell’arco di 24 ore
Condensando informazioni complicate in un elemento visivo semplice, la data visualization consente di assimilare facilmente grandi set di dati, ottenere informazioni su tendenze e modelli per definire strategie basate sui dati.
Usi della visualizzazione dei dati
In generale, la visualizzazione dei dati serve a trasformare dati complessi in grafici digeribili, spesso per supportare l’interpretazione dei dati, il processo decisionale e la comunicazione visiva.
Interpretazione dei dati
I dati grezzi possono essere difficili da interpretare. Quando sono presentati in modo troppo complesso, il messaggio rischia di essere frainteso. Tuttavia, trasformando informazioni numeriche e statistiche in un grafico a linee o a barre, diventa più facile individuare rapidamente pattern, tendenze e valori anomali all’interno di un set di dati. Così puoi leggere i dati con più chiarezza, far emergere nuove evidenze e definire azioni concrete.
Processo decisionale
Quando lavori con i dati, che siano pochi o molti, gli strumenti di data visualization ti aiutano a presentare le informazioni in modo chiaro, così chi deve prendere decisioni può leggere i risultati, individuare le priorità e agire con più sicurezza. Ad esempio, una mappa termica mostra chiaramente le differenze di prestazioni regionali, così come un istogramma mostra la distribuzione dell’età della clientela. Le statistiche chiave aiutano le aziende a leggere meglio i dati, individuare priorità e prendere decisioni più sicure e consapevoli.
Comunicazione visiva
Secondo l’articolo Visualizations That Really Work della Harvard Business Review, oggi la comunicazione visiva è una competenza essenziale per manager, team e professionisti che lavorano con dati, decisioni e progettazione. Perché? Perché con innumerevoli dati generati quotidianamente, la data visualization rende l’analisi più facile per chiunque, anche per chi non ha un background tecnico. Dalle mappe ad albero per confrontare le proporzioni all’interno di un insieme, fino ai diagrammi di Gantt(si apre in una nuova scheda o finestra) che illustrano le linee temporali dei progetti, la visualizzazione dati porta i team sulla stessa lunghezza d’onda.
Le visualizzazioni dei dati, come questo diagramma di Gantt, aiutano i team a interpretare i dati, prendere decisioni strategiche e comunicarle efficacemente attraverso il linguaggio visivo.
Applicazioni della visualizzazione dei dati
Molti settori utilizzano strumenti visivi per rendere i dati più accessibili. Ecco alcuni esempi:
- Marketing: un team che analizza il traffico del sito web degli ultimi sei mesi può utilizzare un grafico a linee per tenere traccia di picchi e cali, utili per creare le strategie future.
- Sanità: le mappe coropletiche, un tipo di mappa tematica con aree ombreggiate in base a una variabile, possono aiutare i team a studiare le variazioni nella copertura vaccinale tra le regioni.
- Finanza: i dirigenti bancari possono utilizzare i grafici a barre per evidenziare modelli di spesa insoliti e comprendere le priorità di spesa dei diversi dipartimenti.
- IT: durante la risoluzione dei problemi di un processo di accesso lento, i team IT possono utilizzare un diagramma di sequenza per mappare le interazioni tra l’interfaccia utente, il server di autenticazione e il database per risolvere il collo di bottiglia.
- Data science: Un team di data science può usare i grafici a dispersione per mostrare la relazione tra due variabili, individuare correlazioni o anomalie e orientare l’analisi verso conclusioni più precise e utili.
Tipologie di visualizzazione dati
Esistono molti tipi di data visualization: grafici, diagrammi, tabelle e tanti altri. Un modo utile per classificarli è partire dalla loro funzione, cioè dal tipo di informazione che devono rendere più chiara e immediata.
Diamo un’occhiata alle funzioni più popolari di seguito. Ricorda che la maggior parte dei grafici ha più funzioni e può essere utilizzata per analizzare i dati in modi diversi.
Un grafico dei dati nel tempo, chiamato anche cambiamento nel tempo, rappresenta il modo in cui i dati cambiano in un determinato periodo di tempo. Identifica pattern e valori anomali e ti aiuta con le previsioni e il monitoraggio.
Esempi:
Casi d’uso:
- Traffico mensile del sito web
- Report sulle vendite dei prodotti
- Modelli di attività di utilizzo giornaliero dell’app
Un esempio di grafico a linee che mostra come i dati cambiano nel tempo.
I grafici di confronto ti consentono di vedere le differenze e le somiglianze tra due o più set di dati, concetti o valori. Questo tipo di visualizzazione dei dati è particolarmente utile per evidenziare vantaggi e svantaggi.
Esempi:
Casi d'uso:
- Inclusioni di varie offerte di servizi di marketing
- Pro e contro di un prodotto specifico per la skincare
- Le principali tendenze musicali dell’anno in base al numero di ascolti
Un esempio di grafico a barre per confrontare il numero di follower di vari account social.
I diagrammi di relazione o correlazione visualizzano le connessioni tra i dati, aiutandoti a capire in che modo ogni punto di dati è correlato (o meno). In questo modo è più facile individuare le tendenze e identificare in che modo una variabile influisce sull’altra. Tuttavia, è importante ricordare che la correlazione non è causalità; mentre confronti valori specifici, un’altra variabile potrebbe influenzare la tendenza.
Esempi:
- Mappe geospaziali (ad es. mappa termica, mappa coropletica)
Casi d’uso:
- Peso vs. altezza
- Precipitazioni medie vs. resa del raccolto
- Budget pubblicitario e vendite
Questo grafico a dispersione viene utilizzato per comunicare informazioni finanziarie.
Le visualizzazioni proporzionali o di composizione confrontano le dimensioni di due valori o rappresentano parti di un tutto. È meglio utilizzarle per analizzare il modo in cui i diversi componenti contribuiscono a un totale.
Esempi:
- Grafico ad area in pila
Casi d'uso:
- Percentuale di clienti divisa per fascia di età
- Traffico del sito web per fonte (ad es social, inserzioni dirette e a pagamento)
- Ricavi generati dall’addetto alle vendite
Esempio di grafico ad anello che mostra i diversi dispositivi utilizzati dalle persone.
Il punto principale della gerarchia o dei grafici classificati è mostrare come i valori sono ordinati in una categoria o in un sistema, in genere dal più alto al più basso o dal più alto al più basso. Utilizza questo tipo di data visualization quando vuoi rappresentare il modo in cui diverse categorie si sovrappongono in base a un criterio, ad esempio le prestazioni.
Esempi:
- Grafico a barre ordinato
Casi d’uso:
- Principali destinazioni di vacanza in base al numero di turisti
- Parole chiave più cercate nella nicchia
- Risultati di un sondaggio o di una votazione aziendale
Un esempio di grafico a righe in pila che mostra le principali destinazioni per le vacanze in ordine.
I grafici di distribuzione sono anche chiamati grafici di frequenza perché rappresentano il modo in cui i dati vengono diffusi. Questi grafici mostrano una "forma" a colpo d’occhio, il che lo rende uno dei moduli migliori e più semplici per analizzare pattern, valori anomali e variabilità tra i valori.
Esempi:
- Istogramma
- Grafico a dispersione
- Pittogramma
Casi d’uso:
- Punteggi dei test in una determinata classe
- Tempo di conversazione per chiamata al servizio clienti
- Totale delle vendite per ordine
Un diagramma di esempio che mostra gli obiettivi di vendita.
Quali sono i vantaggi della visualizzazione dati?
La data visualization è una parte importante delle comunicazioni aziendali moderne. Secondo il Report sulla comunicazione visiva di Canva, la comunicazione visiva, ovvero l’uso di immagini, grafiche e altri elementi visivi per trasmettere informazioni, idee e messaggi in modo coinvolgente e facile da comprendere, stimola la produttività e la comunicazione aziendale. In effetti, il 91% dei leader afferma che la comunicazione visiva li rende più efficienti.
Con la visualizzazione dei dati, puoi:
- Ridurre il tempo passando in rassegna grandi serie di numeri
- Condividere statistiche basate sui dati senza incertezze o confusione
- Migliorare lo storytelling dei dati e aumenta il coinvolgimento del pubblico
- Assicurare che il tuo messaggio abbia una forte risonanza presso le parti interessate e i responsabili delle decisioni
- Offrire opportunità per esplorare, collaborare e facilitare decisioni basate su prove
Quali sono i limiti della data visualization?
Sebbene la visualizzazione dei dati sia uno strumento incredibilmente utile per comprendere informazioni complesse, può anche essere soggetta a rappresentazioni fuorvianti, accidentali o intenzionali. Le insidie più comuni dei dati sono:
- Utilizzo di origini dati imprecise, incomplete o di bassa qualità
- Tecnica di visualizzazione dei dati sbagliata
- Creazione di grafici con informazioni o elementi non necessari, scelta di colori sbagliata e ridimensionamento incoerente
Le conseguenze di una visualizzazione errata dei dati sono considerevoli. Quando la tua visualizzazione è sbagliata, lo sono anche le conclusioni tratte da chi legge. Ciò rende la visualizzazione irrilevante e potenzialmente dannosa, soprattutto se viene utilizzata per prendere decisioni aziendali importanti o per comunicare in modo chiaro un messaggio urgente di interesse pubblico.
Come scegliere la corretta visualizzazione dei dati
Tutte le visualizzazioni dei dati hanno uno scopo: comunicare informazioni chiare. La scelta sbagliata del grafico può rendere confusionario un messaggio e può portare a prendere decisioni costose, perdere tempo e compromettere la credibilità del pubblico, che si tratti di clienti, personale o stakeholder.
Con decine di grafici con forme e funzioni simili, poniti le seguenti domande per scegliere la tecnica di visualizzazione giusta per i tuoi dati:
Scegli il grafico più adatto.
I dati non sono solo numeri. Il tuo set di dati può rientrare in quattro diverse categorie:
- Quantitativo: ciò a cui di solito pensiamo quando diciamo "dati", include valori numerici come le vendite o l’inventario.
- Categoria: include dati non numerici, come dati demografici (come sesso o livello di istruzione), categorie di prodotti (come moda, tecnologia o forniture per animali domestici) e altro ancora.
- Temporale: i dati temporali si basano sul tempo. Ad esempio, i report giornalieri rilevati o i report annuali sulla crescita.
- Spaziali: i dati spaziali si basano sulla posizione, come le previsioni del tempo e i risultati delle elezioni per città.
A seconda delle informazioni a tua disposizione, alcuni tipi di visualizzazioni dei dati potrebbero essere migliori di altri. Ad esempio, i dati temporali possono essere espressi con diagrammi di variazione nel tempo come i grafici a linee.
Anche le dimensioni del tuo set di dati sono essenziali per determinare la visualizzazione corretta, poiché alcuni tipi funzionano meglio con un set piccolo. Una tabella con dozzine di righe sarebbe difficile da leggere a colpo d’occhio, ma un grafico a torta con un numero di sezioni simile sarebbe molto più facile da analizzare.
Se la comunicazione è il tuo obiettivo, devi sapere (e capire) con chi stai parlando. I grafici più semplici, come quelli a barre o a colonne, sono adatti a un pubblico che non ha familiarità con il tuo materiale. D’altra parte, chi visualizza i dati può gestire, e potrebbe anche apprezzare, visualizzazioni di livello superiore come i grafici a dispersione.
Forse la domanda più importante da considerare: pensa alla storia che vuoi raccontare. La maggior parte di essi rientra in uno dei seguenti quattro scopi:
- Confronto: confronta o metti a confronto i dati in base a una metrica, come le prestazioni o il tempo.
- Composizione: mostra le parti che compongono un tutto.
- Distribuzione: rappresenta una tendenza, un pattern o un valore anomalo.
- Relazione: scopri come le variabili sono correlate tra loro.
Ad esempio, se vuoi mostrare il successo di una linea di prodotti in base alle vendite, una tabella classificata o un grafico a barre possono comunicare rapidamente l’idea. Ma se vuoi raccontare una storia leggermente diversa o più complessa, ad esempio quante di queste vendite provengono da acquirenti nuovi o abituali, potresti utilizzare un grafico a barre in pila o raggruppato.
Come creare una data visualization
Adesso visualizzare i dati è più facile grazie al numero crescente di strumenti disponibili a portata di mano. Canva dispone di un editor intuitivo, una raccolta di modelli di grafici da personalizzare e potenti strumenti AI per velocizzare il lavoro. Con i tuoi colleghi, puoi suddividere set di dati complessi in elementi visivi graficamente interessanti, seguendo questo processo passo dopo passo.
Prima di tutto, pensa alla natura e allo scopo della tua visualizzazione. Se trasformi un foglio di calcolo in un grafico senza uno scopo in mente, il tuo grafico non racconterà una storia completa. Per raggiungere questo obiettivo, l’articolo di HBR dice che devi iniziare ponendoti due domande:
- Le informazioni sono concettuali o basate sui dati?
- Stai dichiarando qualcosa o stai esplorando qualcosa?
La prima domanda ti aiuta ad arrivare alle basi, chiedendoti semplicemente se lavorerai con informazioni qualitative o quantitative. Nel frattempo, la seconda domanda analizza cosa farai: presentare o studiare i dati. Conoscendo il tuo scopo, puoi determinare meglio quale tipo di data visualization utilizzare.
Salta il compito manuale di partire da zero e inizia con un modello predefinito specifico per la visualizzazione dei dati. Canva offre una vasta raccolta di modelli di visualizzazione dati per soddisfare diverse esigenze, dai grafici comparativi agli alberi decisionali(si apre in una nuova scheda o finestra) fino ai diagrammi a lisca di pesce(si apre in una nuova scheda o finestra). Vuoi assicurarti che la tua data visualization sia coerente con il brand? Aggiungi gli stili dei grafici al tuo Kit Aziendale(si apre in una nuova scheda o finestra) (Pro) per creare grafici personalizzati e mantenere la coerenza del brand.
Personalizzare un modello ti aiuta a risparmiare innumerevoli ore. Un esempio: il gigantesco forum Internet Reddit usa Canva per comunicare visivamente con facilità. In soli sei mesi dall’adozione di Canva a livello aziendale, Reddit ha risparmiato oltre 21.000 ore di progettazione grafica, grazie a modelli professionali e strumenti di design pensati per semplificare la collaborazione su larga scala.
Dopo aver scelto un modello, bisogna compilarlo con i dati. Grazie a Fogli Canva, puoi importare facilmente file CSV ed Excel e finire in poco tempo. In alternativa, utilizza i connettori di dati per collegare i tuoi dati a Google Analytics e Hubspot per aggiornare i dati o collegare i report coerenti con il brand.
Come regola generale, presenta sempre i dati in modo onesto. Evita di selezionare manualmente per escludere le informazioni che non ti interessano. La visualizzazione dei dati deve essere accurata e credibile per poter fornire valore al pubblico.
La progettazione grafica è parte integrante della data visualization. I designer tendono a utilizzare colori, forme, linee e altri elementi per dare struttura ai dati grezzi, trasformando numeri complessi in informazioni più semplici da leggere e ricordare. La tua grafica deve catturare l’attenzione senza sopraffare il pubblico. Dovrebbe trasformare i dati in un racconto visivo semplice da seguire, anche per chi li vede per la prima volta. Canva contiene una galleria multimediale ricca di risorse ed elementi grafici che puoi trascinare e rilasciare nel tuo progetto visivo, tra cui icone, illustrazioni, forme e colori, per aiutarti a costruire la tua narrazione in pochi clic.
Evita di ingombrare la grafica con troppi elementi grafici, a meno che tu non voglia che distorcano o offuschino i dati. Cerca di trovare un equilibrio tra forma e funzionalità per mantenere la grafica efficace.
Secondo un articolo della Harvard Data Science Review, nella data visualization l’impatto visivo da solo non basta: le visualizzazioni dati funzionano meglio quando sono accompagnate da testo chiaro e contestuale. Per questo è importante aggiungere titoli, etichette, annotazioni e legende, quando servono, così chi osserva può capire subito cosa sta guardando e perché è rilevante.
Flourish delinea una guida composta da quattro elementi all’uso del testo nella visualizzazione dei dati:
- Titolo: Secondo Flourish, il titolo del grafico è la presentazione. Serve come primo punto di riferimento, quindi deve comunicare il punto chiave del set di dati.
- Etichette: mentre una legenda a colori funziona bene nella maggior parte dei grafici di visualizzazione dei dati, le etichette dirette rendono il grafico più facile da capire.
- Etichette orizzontali: Come ricorda Flourish, una buona data visualization deve catturare l’attenzione per i motivi giusti. Pertanto, se possibile, il testo deve essere orizzontale. Fai attenzione, soprattutto se il grafico ha un asse Y.
- Numeri: considera la leggibilità delle figure numeriche con più cifre e formatta i numeri di conseguenza.
Completa e condividi subito la visualizzazione dati con il tuo pubblico per trasmettere statistiche e semplificare i passaggi perseguibili. Puoi anche incorporarlo in qualsiasi progetto Canva.
Se stai preparando un documento Canva, aggiungi elementi a scorrimento(si apre in una nuova scheda o finestra) per introdurre animazioni riprodotte mentre scorri, così trasformi un semplice documento statico in un’esperienza interattiva. I progetti con scorrimento migliorano l’engagement e rendono i contenuti più dinamici e visivamente interessanti.
Prendi ispirazione dai nostri esempi di data visualization
Se stai cercando un grafico a torta per confrontare proporzioni variabili o una mappa ad albero per presentare dati gerarchici, sfoglia la nostra raccolta di esempi di visualizzazione di dati interattivi e scegli il modello più adatto ai tuoi dati. Compila il modello, sostituisci gli elementi per renderlo coerente con il brand e collabora con il tuo team per creare un grafico efficace che trasmetta il messaggio in modo chiaro e completo.
Tutto ciò di cui hai bisogno in un software di visualizzazione dei dati
Canva offre tutti gli strumenti di visualizzazione dati di cui hai bisogno, dai modelli di grafici alle funzionalità AI per migliorare la tua produttività. Da semplici report di dati a grafici animati, Canva consente al tuo team di creare storie di dati d’impatto e memorabili.
Modelli di grafici da personalizzare
Scegli un esempio di grafico da personalizzare, statico o animato e adatto a tutti i progetti di data visualization.
Mantieni sincronizzate tutte le fonti dei dati
Con i connettori di dati, puoi collegare i report coerenti con il brand ai dati più importanti per la tua azienda.
Lascia parlare i dati con i progetti a scorrimento
Presenta i dati come un racconto interattivo da scorrere, pensato per coinvolgere il pubblico e guidarlo nella comprensione delle informazioni.
Trova sempre la visualizzazione giusta
Lascia che Grafici magici scelga il grafico migliore dalla nostra raccolta. Trasforma i dati di Fogli Canva in visualizzazioni completamente animate.
Scopri la storia tra i tuoi dati
Insight magici rivela modelli, tendenze e aspetti chiave, trasformando i dati in riepiloghi chiari e convincenti.
Personalizza la visualizzazione con filtri interattivi
Usa i filtri per esplorare i dati in modo dinamico e personalizzare la visualizzazione in base alle tue esigenze.
Come creare visualizzazioni dati più chiare
Un’ottima data visualization ti aiuta a comunicare efficacemente il tuo messaggio e a migliorare il processo decisionale. Segui questi consigli pratici per creare visualizzazioni accurate, visivamente coinvolgenti e di grande impatto.
Segui i principi della visualizzazione dei dati
Indipendentemente dal tipo di grafico o diagramma che stai cercando di creare, esistono alcuni principi universali per una buona progettazione dei dati:
- Preciso: prima di tutto, è essenziale che sia i dati che la rappresentazione visiva siano accurati e obiettivi, non distorti da particolari pregiudizi.
- Utile: fornisci un contesto al tuo grafico per aiutare il pubblico a comprendere i tuoi dati. Utilizza elementi (ad es. etichette e colori) per attirare l’attenzione sui dati più importanti e incoraggiare gli spettatori a esplorare ulteriormente.
- Scalabile: adatta il tuo progetto in modo che possa essere visualizzato su diversi dispositivi e soddisfi le diverse esigenze degli utenti. I grafici interattivi sono particolarmente utili per rappresentare set di dati complessi senza sovraccaricare lo spettatore.
Conosci il tuo pubblico
Le informazioni sul pubblico, sullo spettatore o sul lettore possono aiutare nella scelta del tipo di visualizzazione dei dati da utilizzare e nella progettazione grafica. Ad esempio, gli elementi visivi semplici come i grafici a barre o i grafici a linee sono probabilmente più accessibili per un pubblico non tecnico.
Quando consideri il pubblico, presta attenzione ai seguenti fattori:
- Conoscenza del soggetto
- Conoscenza preliminare dei tuoi dati
- Esperienza con l’interpretazione dei dati
Modifica i grafici, le tabelle o i diagrammi in base alle loro competenze e assicurati chiarezza e comprensione una volta condivisa la presentazione supportata dai dati.
Punta alla semplicità
Quando si tratta di dati, una quantità enorme non è necessariamente utile o indispensabile. Includi solo informazioni che attirano l’attenzione dell’utente. Ad esempio, non è necessario etichettare ogni punto di dati o utilizzare una vasta gamma di colori. Uno o due possono comunicare efficacemente le tue idee senza distrarre il pubblico.
Detto questo, è anche possibile semplificare eccessivamente i grafici al punto da renderli fuorvianti. Una domanda che puoi porre come guida per il tuo progetto è: "a quali informazioni puntano questi dati?" e continuare su questa linea, aggiungendo elementi a supporto della tua risposta.
Garantisci l’accessibilità dei progetti
Una buona visualizzazione dei dati tiene conto dell’accessibilità dei progetti, in modo che i grafici siano facilmente comprensibili a chiunque, comprese le persone con problemi sensoriali. Per assicurarti che la data visualization sia inclusiva, segui i suggerimenti di seguito indicati dai Digital Accessibility Services (DAS) dell’Università di Harvard :
- Design: la semplicità è sempre fondamentale. Evita le animazioni che possono disorientare e, se ci sono dei movimenti inclusi nella visualizzazione dei dati, offri al tuo pubblico la possibilità di disattivarla.
- Colore: ricorda di usare colori con un contrasto molto basso o brillante. Alcuni di essi possono sovraccaricare o addirittura causare problemi alle persone ipovedenti, il che va contro lo scopo della visualizzazione dei dati.
- Indicatore visivo aggiuntivo: invece di fare affidamento su un solo elemento di progettazione, come il colore, per trasmettere le informazioni, è meglio includere un indicatore visivo aggiuntivo, come un motivo o un’etichetta, per garantire che l’intero pubblico possa comprendere i dati.
- Testo: prendi in considerazione l’aggiunta di testo alternativo "alt" per fornire un contesto ai tuoi elementi visivi per coloro che si affidano agli screen reader per comprendere i dati.
Domande frequenti
Uno strumento di visualizzazione dei dati è un tipo di software che consente di visualizzare i dati prendendo numeri o testo grezzi e trasformandoli in grafici.
Esistono numerosi strumenti di data visualization disponibili online, inclusa la nostra piattaforma. Sfoglia le chat personalizzabili e i modelli di diagrammi, accedi alla nostra raccolta multimediale e sfrutta strumenti AI come Grafici magici per scegliere sempre il grafico giusto.
Per scegliere il tipo di visualizzazione dati più adatto, parti dal messaggio che vuoi comunicare. Usa un grafico a barre per confrontare valori, un grafico a linee per mostrare l’andamento nel tempo, un grafico a torta o ad anello per rappresentare proporzioni semplici e una tabella quando servono dettagli precisi. Se devi raccontare un processo, una gerarchia o una relazione tra elementi, puoi usare diagrammi, mappe concettuali o infografiche(si apre in una nuova scheda o finestra). Con Canva puoi iniziare dai dati, scegliere un modello personalizzabile e adattare colori, etichette e layout al pubblico, al formato e all’obiettivo del progetto.
Secondo un articolo citato dalla National Library of Medicine, il cervello umano elabora le immagini 60.000 volte più velocemente del testo e il 90% delle informazioni trasmesse è visivo. Ecco perché la visualizzazione dei dati è efficace nel semplificare i dati e renderli più accessibili attraverso la grafica. Con grafici o diagrammi, è facile dare un senso a grandi insiemi di numeri. Gli spettatori possono condividere facilmente le loro informazioni e sentirsi in grado di prendere decisioni informate e basate su prove.
Sì, in Canva puoi importare dati nei grafici partendo da file come CSV o XLSX, dai Fogli Canva o da app supportate come Google Analytics, HubSpot e altre piattaforme. In questo modo puoi trasformare numeri e tabelle in visualizzazioni dati più facili da leggere, personalizzare e condividere. Dopo l’importazione, puoi modificare il grafico, aggiornare testi, colori e stile, e inserirlo in presentazioni, report, documenti, infografiche o contenuti digitali. È una soluzione utile quando vuoi passare rapidamente da un foglio di calcolo a un visual pronto per comunicare insight, risultati e priorità.
Nella visualizzazione dati, gli errori più comuni sono scegliere il grafico sbagliato, mostrare troppi numeri insieme, usare colori senza una logica, nascondere il contesto o rendere le etichette difficili da leggere. Anche un visual molto curato può perdere efficacia se il messaggio non è chiaro o se il pubblico deve interpretare troppe informazioni da solo. Prima di pubblicare, verifica che la visualizzazione risponda a una domanda precisa, che i dati siano aggiornati e che il risultato sia leggibile anche a colpo d’occhio. Con Canva puoi partire da modelli personalizzabili, mantenere coerenza con il brand e creare visualizzazioni dati più ordinate, comprensibili e subito pronte da condividere.
Visualizza i dati mantenendo coerenza del brand grazie al Kit Aziendale (Pro). Configura velocemente i font, i colori, i loghi, le icone, le immagini e le grafiche del brand per garantire coerenza del brand in ogni progetto, in tutti i punti di contatto. Puoi anche provare Grafici magici. Con un solo clic, puoi trasformare informazioni complesse in grafici interattivi che si adattano perfettamente al tuo brand.
Progetta, crea e condividi tutti i tipi di grafici, diagrammi e grafici con Canva. Crea grafici ad area, a torta, ecomap, balanced scorecard, kanban board, swimlane diagram e molto altro ancora. Dai un'occhiata al nostro strumento gratuito per creare grafici(si apre in una nuova scheda o finestra) in cui i tipi di grafici sono classificati in grafici di dati, relazioni e confronto, processi e flussi. Puoi anche portare la visualizzazione dei dati a un livello superiore aggiungendo grafici avanzati tramite Flourish(si apre in una nuova scheda o finestra).
Grafici magici è una funzione di Canva che aiuta a trasformare i dati dei Fogli Canva in visualizzazioni più immediate. Invece di scegliere manualmente ogni impostazione, puoi partire dal tuo foglio di calcolo e generare visualizzazioni sincronizzate con i dati, così è più semplice esplorare numeri, tendenze e confronti. Nella data visualization, questo riduce il tempo necessario per passare dai dati grezzi a un risultato visivo chiaro, utile per report, presentazioni, analisi marketing, aggiornamenti interni e contenuti condivisi con il team.
Puoi incorporare la visualizzazione dei dati in qualsiasi progetto della nostra Visual Suite(si apre in una nuova scheda o finestra), che include documenti, fogli di calcolo, lavagne online, presentazioni, siti web e tanto altro.
Per rendere una visualizzazione dati più facile da leggere, scegli un solo messaggio principale e costruisci il visual intorno a quello. Usa titoli descrittivi, etichette semplici, colori coerenti e una gerarchia visiva chiara. Evita di inserire troppi dati nello stesso grafico e metti in evidenza solo le informazioni davvero rilevanti. In Canva puoi personalizzare font, colori, icone e layout per adattare la visualizzazione al tuo brand e al contesto d’uso, che sia una presentazione, un report o un contenuto digitale. Una visualizzazione dati efficace non si limita a rappresentare numeri e informazioni, ma li organizza in modo da evidenziare relazioni, priorità e insight utili per prendere decisioni più consapevoli.
Sì, creare visualizzazioni dei dati è gratuito sulla nostra piattaforma, quindi tu e il tuo team potete visualizzare i set di dati per qualsiasi progetto. Detto questo, gli strumenti AI integrati, come Grafici magici e Insight magici, esauriscono i crediti, quindi considera la possibilità di iscriverti a Pro, Business o Canva Aziende per sbloccare più crediti.
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