{"id":2024,"date":"2023-07-24T01:13:55","date_gmt":"2023-07-24T01:13:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-grezzi\/"},"modified":"2023-07-24T01:13:55","modified_gmt":"2023-07-24T01:13:55","slug":"dati-grezzi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-grezzi\/","title":{"rendered":"Cosa sono considerati dati grezzi? (definizione ed esempi)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In statistica, <strong>i dati grezzi<\/strong> si riferiscono a dati raccolti direttamente da una fonte primaria e non elaborati in alcun modo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In qualsiasi tipo di progetto di analisi dei dati, il primo passo \u00e8 raccogliere dati grezzi. Una volta raccolti, questi dati possono essere ripuliti, trasformati, riepilogati e visualizzati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il vantaggio di raccogliere dati grezzi \u00e8 quello di poterli eventualmente utilizzare per comprendere meglio determinati fenomeni o utilizzarli per costruire una sorta di modello predittivo.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18959 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes1.png\" alt=\"\" width=\"214\" height=\"630\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente illustra come i dati grezzi possono essere raccolti e utilizzati nella vita reale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: raccolta e utilizzo di dati grezzi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo sport \u00e8 un settore in cui vengono spesso raccolti dati grezzi. Ad esempio, \u00e8 possibile raccogliere dati grezzi per varie statistiche riguardanti i giocatori di basket professionisti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: raccogliere i dati grezzi<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Immagina che uno scout di basket raccolga i seguenti dati grezzi per 10 giocatori di una squadra di basket professionistica: <img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18960 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes2.png\" alt=\"\" width=\"359\" height=\"292\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo set di dati rappresenta i <strong>dati grezzi<\/strong> in quanto raccolti direttamente dallo scout e non sono stati puliti o elaborati in alcun modo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: pulire i dati grezzi<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prima di utilizzare questi dati per creare tabelle riassuntive, grafici o qualsiasi altra cosa, lo scout deve prima rimuovere eventuali valori mancanti e ripulire eventuali valori dei dati &#8220;sporchi&#8221;.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, potremmo individuare diversi valori nel set di dati che devono essere trasformati o rimossi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18961 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes3.png\" alt=\"\" width=\"386\" height=\"317\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo scout pu\u00f2 decidere di rimuovere completamente l&#8217;ultima riga perch\u00e9 presenta diversi valori mancanti. Pu\u00f2 quindi pulire i valori dei caratteri nel set di dati per ottenere i seguenti dati &#8220;puliti&#8221;:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18962 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes4.png\" alt=\"\" width=\"389\" height=\"284\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: riepilogare i dati<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una volta puliti i dati, lo scout pu\u00f2 quindi riassumere ciascuna variabile nel set di dati. Ad esempio, potrebbe calcolare le seguenti statistiche riassuntive per la variabile &#8220;Minuti&#8221;:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Media<\/strong> : 24 minuti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Media<\/strong> : 22 minuti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Deviazione standard<\/strong> : 9,45 minuti<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: visualizzare i dati<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo scout pu\u00f2 quindi visualizzare le variabili nel set di dati per comprendere meglio i valori dei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, potrebbe creare il seguente grafico a barre per visualizzare il totale dei minuti giocati da ciascun giocatore:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18963 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes5.png\" alt=\"\" width=\"491\" height=\"382\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oppure potrebbe creare il seguente grafico a dispersione per visualizzare la relazione tra i minuti giocati e i punti segnati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18964 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes6.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"369\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ciascuno di questi tipi di grafici pu\u00f2 aiutarlo a comprendere meglio i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 5: utilizzare i dati per creare un modello<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, una volta ripuliti i dati, lo scout pu\u00f2 decidere di adattare qualche tipo di modello predittivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, pu\u00f2 adattarsi a un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">semplice modello di regressione lineare<\/a> e utilizzare i minuti giocati per prevedere i punti totali segnati da ciascun giocatore.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18966 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes7.png\" alt=\"\" width=\"527\" height=\"389\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019equazione di regressione adattata \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punti = 8,7012 + 0,2717*(minuti)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo scout potrebbe quindi utilizzare questa equazione per prevedere il numero di punti che un giocatore segner\u00e0 in base al numero di minuti giocati. Ad esempio, un atleta che gioca 30 minuti dovrebbe totalizzare <strong>16,85<\/strong> punti:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punti = 8,7012 + 0,2717*(30) = 16,85<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/perche-le-statistiche-sono-importanti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Perch\u00e9 le statistiche sono importanti?<\/a><br \/> Perch\u00e9 la dimensione del campione \u00e8 importante nelle statistiche?<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/osservazione-in-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Che cos&#8217;\u00e8 un&#8217;osservazione in statistica?<\/a><br \/> Cosa sono i dati tabulari nelle statistiche?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In statistica, i dati grezzi si riferiscono a dati raccolti direttamente da una fonte primaria e non elaborati in alcun modo. 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