Ti capita mai di esaminare i dati e ricavarne informazioni utili? Congratulazioni! Puoi (forse) definirti un analista di dati 🙌. Tuttavia, per la maggior parte delle altre persone, per essere un buon analista di dati occorre molto di più.
L'analisi dei dati comporta un ampio intervallo di tecniche di pulizia, elaborazione e analisi dei dati. Un elemento importante di questo processo, ampiamente utilizzato in numerosi settori, tra cui quello delle ricerche di mercato, è l'analisi a tabelle incrociate. E oggi, l'analisi a tabelle incrociate è proprio l'argomento centrale di questo post del blog.
Cominciamo!
Comprendere la tabulazione incrociata
Con le sue radici nelle prime pratiche statistiche, l'analisi a tabellazione incrociata è uno strumento analitico che consente di interpretare la relazione tra più variabili categoriali in un dato set di dati.
Come funziona l'analisi a tabellazione incrociata?
L'analisi a tabellazione incrociata conta la frequenza di occorrenza delle categorie di variabili. La presenta sotto forma di tabella, mostrando la distribuzione delle variabili. Se ti sembra complicato, non preoccuparti. È più facile da capire visivamente (come di seguito).
| Priorità | Da fare | In corso | completato | Totale |
|---|---|---|---|---|
| Alto | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Medio | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Basso | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Totale | 20 | 15 | 40 | 75 |
La tabella sopra riportata è un rapporto sullo stato di avanzamento di un progetto in corso. Qui ci sono due variabili: la priorità dell'attività e lo stato di completamento. Un'analisi a tabelloni incrociati dei numeri della tabella sopra riportata mostra che il 57% delle attività ad alta priorità è stato completato, mentre solo un terzo delle attività a bassa priorità lo è stato.
In qualità di project manager, potresti esaminare questi dati e decidere che sei sulla buona strada per eseguire le attività con priorità.
In che modo la tabulazione incrociata può essere utile?
Puoi utilizzare la tabulazione incrociata per:
Identifica le relazioni tra diverse variabili categoriali, rivelando come una variabile possa influenzarne un'altra. Ad esempio, le risorse umane potrebbero utilizzarla per valutare se esiste una relazione tra il sesso di un dipendente e la sua retribuzione.
Semplificare dati complessi suddividendo set di dati complessi in formati più semplici e comprensibili. Ad esempio, supponiamo che Google Analytics presenti le tendenze relative a una serie di metriche. È possibile utilizzare un'analisi a tabelle incrociate per selezionare alcune variabili ed esplorare le relazioni tra loro.
Verifica delle ipotesi di indipendenza o associazione tra variabili utilizzando test statistici. Come nella tabella sopra, se vuoi capire se il tuo team sta effettivamente lavorando su elementi ad alta priorità, l'analisi a tabella incrociata è utile.
Continua a leggere per saperne di più su quando utilizzare la tabulazione incrociata e trarne vantaggio. 🤓 Ma prima, vediamo cosa comporta un'analisi a tabellazione incrociata e come eseguirla.
Elementi chiave della tabulazione incrociata
Una semplice tabulazione incrociata 2×2 può essere analizzata in modo indipendente e forse manualmente. Tuttavia, man mano che i dati diventano più complessi e presentano più sottogruppi, potrebbero essere necessari strumenti più potenti. Alcuni degli elementi chiave utili nella tabulazione incrociata sono i seguenti.
La tabella di contingenza
Una tabella di contingenza, nota anche come tabella a tabellazione incrociata, viene utilizzata per riassumere e analizzare la relazione tra due o più variabili categoriali. L'esempio sopra riportato è una delle forme più semplici di tabella di contingenza.
Una buona analisi delle tabelle di contingenza aiuta a:
- Presenta i dati in un formato a matrice, in cui le righe e le colonne rappresentano diverse categorie di variabili studiate.
- Visualizzazione e confronto della distribuzione di frequenza delle variabili
- Identificazione di modelli, tendenze e potenziali associazioni
Valori separati da virgola
Il formato CSV (Comma-Separated Values) è il formato di dati più comunemente utilizzato nella tabulazione incrociata. Come suggerisce il nome, memorizza e effettua la condivisione di dati tabulati in cui ogni valore è separato da una virgola. Questo formato è pratico perché i file CSV sono facilmente leggibili e modificabili da varie applicazioni software.
Statistica del chi quadrato
Il chi-quadrato è un test statistico che consente di valutare l'associazione tra due variabili categoriali confrontando le frequenze osservate in ciascuna categoria con le frequenze attese se le variabili fossero indipendenti.
Sulla base di questo confronto, il test valuta se le differenze tra le frequenze osservate e quelle attese sono casuali o indicano una relazione tra le variabili.
Verifica delle ipotesi statistiche
Il test di ipotesi statistico è proprio quello che sembra:
- Formulazione di un'ipotesi nulla, che rappresenta l'assenza di effetti o associazioni
- Formulare un'ipotesi alternativa, il che significa che esiste un effetto o un'associazione
- Esecuzione di test per dimostrare/confutare quanto sopra
Il test di ipotesi nell'analisi statistica fornisce ai ricercatori un quadro strutturato per trarre conclusioni sulle popolazioni sulla base dei dati del campione.
I ricercatori utilizzano dati di campione per calcolare un valore di prova e poi lo confrontano con un valore critico derivante da una distribuzione statistica pertinente per determinare se rifiutare l'ipotesi nulla.
Significato statistico
Nel test di ipotesi statistiche, nessun ricercatore può essere sicuro al 100% di un risultato. È qui che entra in gioco la significatività statistica. In parole povere, la significatività statistica è la probabilità che l'ipotesi nulla sia vera o falsa come risultato di alcuni fattori di interesse e non per caso.
Essenzialmente, si tratta della sicurezza con cui puoi affermare che il risultato è reale. In genere è indicata da un valore p impostato su un valore inferiore o uguale al 5%.
Questo processo aiuta i ricercatori a convalidare i propri risultati, trarre conclusioni e prendere decisioni informate basate su prove empiriche, garantendo la solidità e l'affidabilità dei propri risultati.
Questi elementi costituiscono le basi delle tue lezioni sull'analisi a tabellazione incrociata. Ora vediamo come eseguire effettivamente l'analisi.
Come condurre un'analisi a tabellazione incrociata (con Excel)
Per cominciare, non esiste un unico modo da fare. Esistono vari modi per eseguire un'analisi a tabelle incrociate a seconda delle tue esigenze e della disponibilità degli strumenti.
In questo post del blog esploriamo due metodi comunemente utilizzati: l'uso di un software per fogli di calcolo come Microsoft Excel e l'uso di ClickUp.
Ecco una guida dettagliata su come eseguire un'analisi a tabellazione incrociata con Excel: ogni passaggio è descritto in modo dettagliato:
1. Prepara i tuoi dati
Innanzitutto, assicurati di organizzare i dati grezzi in un formato tabulare, con ogni colonna che rappresenta una variabile categoriale diversa e ogni riga corrispondente a un'osservazione. Assicurati che non ci siano righe o colonne vuote all'interno dell'intervallo di dati, poiché ciò potrebbe interferire con i passaggi successivi.
2. Inserisci una tabella pivot
Seleziona l'intero intervallo dei tuoi dati. Passa alla scheda Inserisci sulla barra multifunzione e fai clic su Tabella pivot. Nella finestra di dialogo, conferma l'intervallo di dati e scegli se desideri inserire la tabella pivot in un foglio di lavoro nuovo o esistente. Fai clic su OK per inserire la tabella pivot.
3. Crea la tua tabella pivot
Una volta inserita la tabella pivot, puoi personalizzare il report in base ai dati di cui hai bisogno. Il riquadro dei campi della tabella pivot apparirà sul lato destro della finestra di Excel. Qui, configura la tua tabella pivot trascinando i campi.
Sono necessari almeno tre campi:
- Una variabile categoriale per le righe
- Un'altra variabile categoriale per le colonne
- Una di queste variabili (o una diversa) per i valori da inserire nella tabella con conteggi o frequenze
Puoi aggiungere variabili nidificate all'interno di queste righe e colonne per visualizzare anche relazioni complesse.
4. Configura il campo dei valori
Il campo dei valori consente di visualizzare il conteggio, la somma e altri calcoli. Per un'analisi a tabella incrociata efficace, è necessario il conteggio.
Per farlo, nell'area Valori, clicca sul campo per visualizzare le Impostazioni del campo valore. Imposta il tipo di calcolo su Conteggio per visualizzare la frequenza delle occorrenze per ciascuna combinazione di categorie.
5. Personalizza e formatta la tabella pivot
Puoi modificare ulteriormente il layout trascinando i campi tra le aree delle righe, delle colonne e dei valori. Trascina un campo nell'area del filtro se devi filtrare i dati.
Fai clic con il pulsante destro del mouse sulle celle per formattare numeri, font e stili delle celle, quindi utilizza la scheda Progettazione per applicare stili alla tabella pivot e ottenere una visualizzazione migliore.
6. Analizza e interpreta i risultati
Una volta impostata la tabella pivot, avrai tutto ciò che ti serve per esaminare la tabulazione incrociata e identificare modelli, tendenze e relazioni tra le variabili. Quindi, mettiti all'opera per ricavarne informazioni utili!
Se sei alle prime armi, ecco alcuni modelli di fogli di calcolo per iniziare.
Cosa fare per eseguire un'analisi a tabellazione incrociata (con ClickUp)
Se sei passaggi ti sembrano troppi per impostare le basi per eseguire una semplice analisi delle relazioni, forse hai ragione. Su ClickUp è molto più semplice, senza il peso degli strumenti di progettazione di database. Ecco come.
1. Imposta i tuoi dati
Se utilizzi ClickUp come strumento di project management, avrai già a disposizione molti dati. Non è quindi necessario importare o preparare i dati. Puoi iniziare subito.
Una volta individuate le variabili che desideri analizzare, crea un elenco. Puoi utilizzare campi esistenti come "stato" o "assegnatario" oppure utilizzare i campi personalizzati di ClickUp per rappresentare le diverse variabili che desideri analizzare.
Compila il tuo elenco con le attività, assicurandoti che ogni attività abbia i campi personalizzati pertinenti compilati. Questo passaggio prevede l'inserimento dei tuoi dati in modo strutturato.
2. Creare viste per la tabulazione incrociata
Utilizza la vista Tabella di ClickUp per creare una rappresentazione tabellare dei tuoi dati, simile a un foglio di calcolo, ma molto più rapida e semplice.
3. Organizza i dati a modo tuo
Gruppo: utilizza la funzionalità di raggruppamento per raggruppare le attività in base a una variabile categoriale e poi a un'altra. Ad esempio, raggruppa le attività in base all'"Assegnatario" e poi allo "Stato" per visualizzare una ripartizione degli stati delle attività per assegnatario.
Filtro: applica dei filtri per restringere i dati a categorie o periodi specifici, consentendo un'analisi più mirata.
Ordina: ordina le attività all'interno delle tabelle di dati per organizzare le informazioni in modo logico, facilitando l'identificazione di modelli e tendenze. In questo modo, avrai a disposizione i tuoi dati tabulati incrociati per l'analisi.
4. Configura dashboard in tempo reale
Utilizza i dashboard di ClickUp per ottenere informazioni in tempo reale dai tuoi dati tabulati incrociati. Esamina la tabella per vedere come sono distribuite le attività nelle diverse categorie. La tabella mostrerà il conteggio o l'elenco delle attività all'interno di ciascuna combinazione dei campi raggruppati: perfetto per individuare gli schemi ricorrenti!
Ad esempio, la tabulazione incrociata dei dati dei sondaggi sui clienti può rivelare i punteggi di soddisfazione dei clienti per ciascun prodotto. Sulla base di tali dati, puoi elaborare la tua strategia.
Crea grafici a barre, grafici a torta e altre rappresentazioni visive per vedere come interagiscono le diverse categorie. Un grafico a barre delle attività per assegnatario potrebbe aiutarti a comprendere meglio i problemi relativi al carico di lavoro.
Crea grafici personalizzati che aggregano i dati in base ai tuoi campi personalizzati. Ad esempio, potresti creare un grafico a barre che mostra il numero di attività per stato per ciascun assegnatario. Ciò fornirà una visione più approfondita del potenziale sovraccarico o esaurimento dei membri del team.
Se ti occupi di marketing e svolgi studi comparativi, questi modelli di analisi competitiva ti consentono di farlo senza alcuna difficoltà gratis.
Vantaggi e casi d'uso della tabulazione incrociata
La tabulazione incrociata è uno dei metodi di analisi dei dati più semplici. Aiuta gli analisti a comprendere relazioni complesse senza la complessità di strumenti e reportistica. Ecco perché è vantaggiosa.
Vantaggi della tabulazione incrociata
Visualizzazione semplice: la tabulazione incrociata fornisce un formato a matrice di facile lettura che mostra l'interazione tra due o più variabili. Ciò rende facile individuare correlazioni, dipendenze e variazioni all'interno del set di dati.
Identificazione dei modelli: organizzando i dati in righe e colonne, la tabulazione incrociata aiuta a identificare modelli e tendenze che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Ad esempio, la relazione tra il dispositivo di un cliente e le sue decisioni di acquisto potrebbe non essere evidente finché non la si osserva in una tabulazione incrociata.
Confronto: consente di effettuare confronti diretti tra gruppi diversi. Ad esempio, potresti avere un gruppo di prodotti rivolti a diversi tipi di clienti. L'analisi a tabella incrociata è un ottimo modo per capire cosa funziona per quale cliente. Se hai bisogno di una visione più ampia, prova i modelli di analisi di settore.
Segmentazione dei dati: la tabulazione incrociata aiuta a segmentare i dati in sottogruppi più piccoli e più gestibili, facilitando l'analisi mirata.
Interpretazione dei dati: la tabulazione incrociata semplifica l'interpretazione di set di dati complessi fornendo un riepilogo/riassunto chiaro e conciso.
Comunicazione: per comprendere una tabella incrociata non sono necessarie competenze statistiche né di analisi dei dati. Pertanto, può essere presentata così com'è agli stakeholder aziendali, garantendo che i risultati siano accessibili e comprensibili.
Ora che sappiamo che le tabelle incrociate sono ottime, vediamo dove possiamo utilizzarle.
Casi d'uso della tabulazione incrociata
Ricerca di mercato
La tabulazione incrociata è uno degli strumenti analitici più diffusi nelle ricerche di mercato. Tutti i software di analisi di marketing dispongono di una qualche forma di tabulazione incrociata. Gli analisti la utilizzano per effettuare il monitoraggio delle relazioni tra le funzionalità dei prodotti, la soddisfazione dei clienti, i dati demografici, le tattiche di marketing, i budget, le prestazioni, ecc. nell'ambito dell'analisi della catena del valore.
In pratica, è uno degli strumenti di segmentazione della clientela più diffusi. Gli esperti di marketing confrontano le caratteristiche di vari gruppi di persone per segmentarli in modo efficace. Molti sondaggi sulla soddisfazione dei clienti che utilizzano modelli di moduli di feedback acquisiscono anche i dati in una tabella per un'efficace analisi a tabella incrociata.
Assistenza sanitaria
Nel settore sanitario, viene utilizzata nella diagnosi, nella gestione delle malattie e nella ricerca farmacologica. Gli operatori sanitari la utilizzano come strumento di valutazione per esaminare la relazione tra i dati demografici dei pazienti (età, sesso) e l'incidenza delle malattie. Sviluppano programmi di trattamento mirati per i gruppi più suscettibili a malattie specifiche.
Istruzione
La tabulazione incrociata dimostra l'efficacia dei diversi approcci didattici e fornisce informazioni utili per le politiche educative. Ad esempio, può rivelare la correlazione tra il rendimento degli studenti (voti) e i metodi di insegnamento (online vs. in presenza, ecc.).
Scuole e università utilizzano queste informazioni per ottimizzare i metodi di insegnamento e migliorare i risultati degli studenti utilizzando le pratiche più efficaci.
Questo è solo l'inizio. Piccole imprese, consulenti finanziari, startup, FMCG, produzione, automobilistico: ogni settore può utilizzare le analisi a tabelle incrociate per ottenere informazioni chiave su se stesso. Ogni organizzazione può anche utilizzarle per analizzare i dati dei sondaggi sui dipendenti.
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Che i dati siano o meno il nuovo petrolio, sono sicuramente una delle risorse più preziose che le aziende hanno oggi a disposizione. Una buona analisi statistica dei dati può rappresentare un vantaggio competitivo.
Tuttavia, una buona analisi dei dati non deve necessariamente essere un report eccessivamente complesso. Può trattarsi di una semplice analisi a tabella incrociata che presenta una relazione tra variabili su un foglio di calcolo. O ancora più semplice: un widget del dashboard su ClickUp.
Dato che tutti i tuoi dati strutturati e non strutturati sono già su ClickUp, puoi ridurre drasticamente il lavoro richiesto per creare il report di tabulazione incrociata e concentrarti invece sull'analisi e sull'utilizzo dei dati per prendere decisioni basate sui dati.
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