CONTENUTI

Fondamenti della Data Visualization

• Introduzione alla Data Visualization
  • Perché la visualizzazione è fondamentale nei processi decisionali
  • Differenza tra report, dashboard e storytelling
  • Panoramica degli strumenti: Excel, Power BI, Qlik, Python
• Principi di Visualizzazione Dati
  • Come il cervello interpreta i dati visivi
  • Quali grafici usare in base al tipo di dato (bar chart, scatter plot, heatmap, ecc.)
  • Errori comuni da evitare
• Workshop Pratico
  • Analisi di visualizzazioni errate e miglioramento
  • Creazione dei primi grafici con Excel, Power BI, Qlik e Python (Matplotlib)

 

Confronto tra Power BI, Excel, Qlik e Python

• Excel (Power Query)
• Power BI (Power Query)
• Qlik (Data Model & Scripting)
• Python (Matplotlib)
• Creazione di una visualizzazione con ogni strumento
• Workshop Pratico
  • Creazione di un cruscotto di base con ogni strumento
  • Confronto tra vantaggi e limiti di ciascuno

 

Data Storytelling e Visualizzazione Avanzata

• Data Storytelling: Comunicare con i Dati
  • Costruire una narrazione efficace con i dati
  • Il metodo "Who, What, Why"
  • Esempi pratici di Data Storytelling
• Workshop Pratico
  • Creazione di una storia basata su un dataset reale
  • Confronto tra diverse modalità di presentazione (Excel, Power BI, Qlik, Python)
• Strumenti di Visualizzazione Avanzata
  • Grafici avanzati con Excel (Pivot Chart, Slicers, Conditional Formatting)
  • Visualizzazioni avanzate con Power BI (Custom Visuals, DAX)
  • Creazione di dashboard interattive con Qlik Sense
  • Creazione di grafici avanzati con Python (Seaborn, Matplotlib, Plotly, Bokeh, Altair))
• Workshop Pratico
  • Creazione di una dashboard avanzata con ogni strumento
  • Valutazione di pro e contro di ciascuna soluzione

 

Best Practices e Automazione

• Migliorare la Qualità della Visualizzazione
  • Best practice per dashboard chiare e interattive
  • Ottimizzazione della leggibilità e dell’engagement dell’utente
  • Strategie di aggiornamento e automazione dei report
• Confronto tra Strumenti per Automazione e Aggiornamento Dati
  • Power BI: Automazione con aggiornamenti pianificati e DAX
  • Qlik: Automazione con Data Load Script
  • Excel: Automazione con Power Query e VBA
  • Python: Automazione con Pandas e script per reportistica
• Data Visualization e Reportistica per il Decision-Making
  • Quale strumento scegliere in base al contesto aziendale?
  • Creazione di dashboard efficaci per supportare decisioni rapide
  • Strategie per migliorare la comunicazione tra analisti e management
• Workshop Pratico
  • Ottimizzazione di report esistenti con ogni strumento
  • Test di usabilità e miglioramento delle dashboard