Per effettuare un’analisi statistica dei dati, è necessario seguire i seguenti passaggi generali:
Acquisire i dati di interesse: è importante avere a disposizione un dataset che contenga le informazioni di cui si ha bisogno. Questo dataset può essere acquisito da fonti pubbliche, creato da zero o ottenuto direttamente da un ente che gestisce le informazioni.
Pulire e preparare i dati: una volta che si hanno i dati, è importante pulirli e prepararli per l’analisi. Ciò può includere operazioni come la rimozione di valori mancanti o duplicati, la correzione di errori e la trasformazione dei dati in un formato adeguato.
Eseguire l’analisi: si può utilizzare un software adeguato per effettuare l’analisi dei dati. Ci sono diverse tecniche statistiche a disposizione, a seconda delle esigenze e dei dati a disposizione.
Interpretare e presentare i risultati: una volta che l’analisi è stata eseguita, è importante interpretare i risultati e presentarli in modo adeguato. Ciò può includere la creazione di grafici e tabelle, nonché la redazione di un rapporto che spieghi i risultati ottenuti e le loro implicazioni.
Ci sono diversi software utilizzati per l’analisi dei dati, tra i più comuni si possono citare:
R: un linguaggio di programmazione e ambiente open source per l’analisi statistica e la visualizzazione dei dati.
Python: un linguaggio di programmazione flessibile e potente utilizzato anche per l’analisi dei dati.
SAS: una suite di software proprietaria per l’analisi statistica, la gestione dei dati e il data mining.
Excel: un programma di fogli di calcolo comunemente utilizzato per l’analisi dei dati semplici.
SQL: un linguaggio di query standard per la gestione dei dati in database.
Tableau: un software di visualizzazione dei dati per creare grafici e report interattivi.
SPSS: un software proprietario per l’analisi statistica e la gestione dei dati.
MATLAB: un ambiente di sviluppo interattivo per il calcolo numerico e la visualizzazione dei dati.
