Che cos'è il grafico a bolle?

I grafici a bolle, noti anche come diagrammi a bolle o bubble plot, sono utilizzati quando i dati necessitano di una terza dimensione per fornire informazioni più ricche ai lettori. Un grafico a bolle è un grafico relazionale progettato per confrontare tre variabili.

A differenza di altri grafici tridimensionali che elaborano e rappresentano i dati su tre assi (di solito x, y e z), un grafico a bolle è rappresentato su due assi (x e y) e la dimensione della bolla comunica la terza informazione vitale.

Esempio di grafico a bolle

Fra tutti i grafici utilizzati per rappresentare i dati, i grafici a bolle sono interessanti per il loro aspetto. Oltre alle informazioni rappresentate in modo relazionale, i grafici a bolle visualizzano una terza dimensione critica, di solito non direttamente dipendente dalle prime due dimensioni.

Mentre un grafico a linee standard può mostrare la spesa per un certo tipo di beni (ad esempio, il valore in dollari delle vendite di elettronica), i grafici a bolle includono informazioni aggiuntive. Nell'esempio seguente, è possibile vedere il valore delle vendite di elettronica e il valore delle vendite di mobili; i cerchi rappresentano il numero di articoli acquistati.

Come creare un grafico a bolle

I grafici a bolle sono utili per studiare le relazioni, ma non per rappresentare dati esatti. Il tasso di crescita delle dimensioni di una bolla da solo non può fornire informazioni precise sul tasso di crescita della quantità, ma può fornire al lettore una stima e creare il contesto per leggere il tasso di crescita rispetto alle altre due quantità.

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Perché si usa un grafico a bolle?

Un grafico a bolle è molto utile per rispondere a una domanda binaria, ad esempio se tre variabili hanno una relazione o meno. Questa relazione può evidenziare un modello.

Per esempio, la popolazione di un Paese può essere grande o piccola all'inizio, ma crescere più rapidamente quando sono disponibili strutture sanitarie e igieniche. La popolazione diminuisce anche rapidamente quando vengono attuate misure di controllo della popolazione. In questo scenario la dimensione della bolla aumenterebbe nel tempo con il miglioramento delle infrastrutture. In questo esempio socioeconomico, un grafico a bolle può aiutarci a capire come si muovono i diversi parametri nel tempo.

I grafici a bolle possono essere utili anche in un contesto aziendale. Infatti, il diagramma a bolle è spesso utilizzato in uno dei processi finanziari più importanti: la valutazione e gli investimenti. Ad esempio, il costo della valutazione può essere studiato rispetto al rischio utilizzando gli assi standard per rappresentare il costo e il valore e le dimensioni delle bolle per rappresentare il rischio.

Osservando il grafico sopra riportato delle vendite di prodotti elettronici e di mobili, si nota un modello. L'aspetto impegnativo del grafico a bolle è l'interpretazione del modello.

Come leggere e comprendere un grafico a bolle

Un grafico a bolle, come tutti i grafici bidimensionali, inizia con il tracciamento degli assi X e Y. Di solito, queste variabili vengono scelte per una relazione preesistente o per determinare se esiste effettivamente una relazione tra le variabili scelte: nel nostro esempio, le vendite di mobili e di prodotti elettronici.

La dimensione della bolla viene utilizzata per rappresentare la gravità di un parametro. Nel contesto di una popolazione, spesso si tratta delle dimensioni della popolazione di ciascun Paese. Nel contesto aziendale, può trattarsi delle dimensioni del pubblico, della crescita potenziale del valore nel tempo, delle dimensioni del negozio o di qualsiasi altro parametro basato sulle dimensioni.

Per rappresentare grandi insiemi di dati che devono essere suddivisi, si utilizzano bolle di colore diverso per marcare le differenze. Ad esempio, gli articoli acquistati nei negozi americani possono essere mostrati in rosso, mentre i negozi dell'Oceania possono essere mostrati in blu. Il livello di granularità dei dettagli dipende dallo scopo del grafico. Oggi diversi strumenti sono in grado di rappresentare questi grafici in modo dinamico e di mostrare il movimento dei modelli nel tempo.

Ogni grafico a bolle può avere queste caratteristiche, proprie delle serie di dati selezionate. I grafici a bolle servono a evidenziare elementi quali:

  • Outlier: bolle su un grafico a bolle che non si comportano come le altre sul grafico. Questi valori anomali forniscono informazioni essenziali.
  • Lacune: come nel caso di altri grafici, una lacuna in un grafico a bolle giustifica un'ulteriore indagine per capire se mancano dei dati.
  • Cluster: i cluster in un grafico a bolle sono l'esatto opposto degli outlier. Si tratta di gruppi di bolle che si trovano nello stesso spazio e si sovrappongono sul grafico. Ad esempio, se più regioni geografiche sembrano raggrupparsi da qualche parte, vale la pena di capire perché.

Prima di identificare e studiare questi modelli, bisogna assicurarsi che i dati siano privi di errori e che tutti i confronti siano basati su dati raccolti con metodi uniformi.

Prendendo come esempio la pandemia, è lecito supporre che il numero di casi positivi aumenterà con l'aumento del numero di test effettuati. Pertanto, l'aumento dei casi positivi per milione non può essere tracciato senza utilizzare una bolla per rappresentare l'aumento del numero di test effettuati. L'applicazione di alcune semplici regole euristiche al grafico e ai dati può evitare confusione e incertezza.

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Le migliori pratiche e le insidie più comuni da evitare nell'utilizzo di un grafico a bolle

Quando si utilizza un diagramma a bolle, si deve ricordare che vengono rappresentate solo due dimensioni basate su dati concreti. Dal momento che vengono rappresentati anche altri due parametri, seguire le prassi migliori evita di creare confusione.

Inoltre, a differenza dei grafici a dispersione che forniscono più dati all'aumentare del numero di punti, i grafici a bolle possono diventare rapidamente confusionari se vengono utilizzati per rappresentare troppi dati. Le bolle iniziano a sovrapporsi o a raggrupparsi, inducendo il lettore a trarre conclusioni sbagliate. Pertanto, in un grafico a bolle, meno è meglio.

Di solito, un grafico a bolle non è ideale per rappresentare i valori negativi, perché i cerchi non possono avere un'area negativa. Tuttavia, è possibile utilizzare cerchi vuoti per rappresentare i valori negativi e cerchi pieni per i valori positivi, se necessario. Si noti che questo è un caso raro e che la maggior parte dei grafici a bolle utilizza solo bolle per rappresentare valori positivi; ad esempio, la popolazione di un Paese non può mai essere negativa.

Se utilizzato con piena consapevolezza dei suoi limiti, il grafico a bolle può essere uno strumento prezioso per rappresentare i dati senza sopraffare il lettore. Questi grafici creano un fantastico impatto visivo, ma potrebbero non essere il modo più chiaro ed efficace per condividere i dati.

Alternative al grafico a bolle

Grafico di dispersione

Un grafico a dispersione ha un aspetto simile al grafico a bolle, ma misura solo due variabili. Ad esempio, potrebbe mostrare solo il valore degli acquisti di elettronica intersecato con il valore degli acquisti di mobili. Ma queste due variabili tracciate non mostrano nulla di interessante o pertinente, ed è per questo che le informazioni sulla relazione fornite dal grafico a bolle sono utili.

Grafici a colonna categorici

Sebbene non assomiglino affatto a un grafico a bolle, i grafici categorici a colonne hanno un intento simile. Utilizzano i grafici a barre per mostrare direttamente i valori confrontati, consentendo di ottenere informazioni immediate a supporto di un processo decisionale molto più efficiente. È facile vedere le differenze tra i valori e le proporzioni dei valori.

Grafico a ciliegia

Questo grafico, dall'aspetto semplice, presenta una struttura simile a quella dei grafici a dispersione, ma invece di utilizzare le dimensioni della bolla, utilizza la lunghezza del "gambo" come indicatore del volume. Presenta alcune sfide simili a quelle del grafico a bolle, con la sovrapposizione dei dati che rende difficile la visualizzazione dei dati granulari. Tuttavia, possono dare una rapida idea delle tendenze e delle dimensioni degli effetti.