Durante la tua attività professionale potresti aver bisogno di supportare il tuo lavoro con l’analisi statistica dei dati. Uno studio, un approccio rivoluzionario alla strategia di marketing che stai seguendo, la richiesta specifica di un committente: insomma, potresti imbatterti nei numeri e dovrai essere in grado di affrontarli al meglio, affinché sostengano con favore le tue tesi. Ma, prima di tutto: cos’è l’analisi statistica dei dati? Ci viene, come spesso accade, in aiuto una buona definizione di Wikipedia: “L’analisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali“Ecco qui, esattamente quello che potresti essere chiamato a fare, oppure contribuire a fare per un cliente o un committente.

Come si fa l’analisi statistica dei dati

L’analisi dei dati trova applicazione nelle scienze sociali, nelle scienze naturali, nel commercio e nelle dinamiche aziendali e nell’intelligence. Insomma, abbraccia moltissimi campi tra i quali il marketing. Esistono diverse tecniche e modelli che non andremo a indagare perché oggetto di vere e proprie materie universitarie. Quel che ci interessa dirti, è come si fa un’analisi statistica dei dati e, soprattutto, perché la si fa. Partendo da questa ultima affermazione, l’analisi dei dati si fa per dimostrare qualche cosa. Attraverso i dati (che ti saranno forniti o che tu stesso avrai raccolto in precedenza), potrai:

• Definire cosa fare
• Definire perché farlo
• Interpretare quanto è stato fatto

Per eseguire (nel metodo) correttamente un’analisi statistica dei dati devi partire da una domanda principale e poi estrapolare una serie di sotto-domande sempre più specifiche cui poi andrai a rispondere attraverso i dati che hai raccolto o che ti sono stati forniti. Ad ogni domanda dovrai rispondere associando un quantitativo numerico.

Esistono due tipi di dato che puoi trovarti davanti. Ecco come comportarti in ciascun caso:

• Variabili qualitative (professione del campione, genere, titolo di studio)
• Variabili quantitative (reddito, età, ecc)

Nel primo caso devi estrapolare un dato numerico, raccogliendo in tabella quante persone del campione sono maschi/femmine, quanti hanno una laurea o un titolo di studio inferiore, ecc. Nel secondo caso, invece, avendo già a che fare con dei dati numerici, dovrai estrapolarne:

• La media
• La deviazione standard (detto anche scarto quadratico medio)
• Il massimo
• Il minimo
• L'(eventuale) range interquartile, ovvero lo scarto di dispersione. Serve a misurare quanto i dati si allontanino da un valore centrale.

Successivamente, dovrai riportare tutto in grafici e tabelle che siano il più semplici e completi possibili, in modo da consentire a relatori e committenti una rapida e facile lettura.

Software per l’analisi statistica dei dati

Spesso l’analisi dei dati statistici si usa a scopo predittivo (cioè per prevedere un determinato comportamento o risultato e operare di conseguenza delle scelte aziendali). Molte altre volte, soprattutto quando si vuole dimostrare o supportare una tesi, i dati vengono usati a scopo descrittivo. In entrambi i casi vengono usati degli algoritmi statistici e tecniche di machine learning.

Nella quasi totalità dei casi, soprattutto per la gestione e la manipolazione di grandi quantità di dati e di variabili, si usano dei software per il data analysis sia a pagamento che gratuiti. Tra le alternative gratuite che potresti trovarti ad usare (anche come semplice supporto al reparto aziendale che ne fa uso) ci sono:

• Knime Analitycs per modellare i dati attraverso la programmazione visuale
• Open Refine per gestire e manipolare dati non organizzati (attraverso operazioni di pulizia, organizzazione e formattazione dei dati non organizzati per renderli più modellabili)
• Tableau Public in grado di estrarre dati non solo da file Excel ma anche da file di Google, file CSV, ecc e in grado di permettere la pubblicazione sul web di dati interattivi.

Si può anche fare analisi statistica con Excel, il foglio di calcolo compreso nel pacchetto Microsoft Office. Online ci sono diversi tutorial che insegnano come impostare un’analisi statistica – anche piuttosto complessa – con questo strumento. Quelli citati e molti altri (anche a pagamento o versioni premium) sono software usati per l’analisi dei dati aziendali.

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Naturalmente, non devi obbligatoriamente conoscere e padroneggiare le tecniche e i programmi di analisi statistica dei dati per forza di cose. Se il tuo campo è un altro e con la statistica e la matematica non c’entra molto, ma ti è stato detto comunque di portare un’analisi a sostegno delle tue scelte strategiche, puoi richiedere la collaborazione di un professionista freelance che svolge analisi statistiche per mestiere. Un’errata condotta statistica porta a operare scelte errate, quindi meglio partire subito con il piede giusto ed evitare di perdere, per incompetenza, tempo e denaro.