Pivoting dei dati

Una trasformazione pivot è un modo per trasformare i dati dal formato lungo e stretto al formato basso e largo. I dati sono distribuiti in colonne che generalmente aggregano i valori. Ciò significa che più valori dei dati originali finiscono nella stessa posizione nella nuova tabella dati.

Esempio

L'esempio sottostante mostra una trasformazione pivot su un set di dati semplicissimo. Nella tabella dati originale, sono presenti tre colonne e quattro righe. Ogni riga contiene uno di due grandi magazzini (A o B), un prodotto (TV o DVD) e un valore numerico per il numero di vendite. La tabella dati potrebbe avere questo aspetto in caso di aggiunta di una nuova riga al termine di ogni giorno.

Tuttavia, forse siamo più interessati a sapere quante unità di ciascun prodotto vengono vendute in ogni negozio in un giorno medio.

Dopo aver eseguito il pivot della tabella dati utilizzando il metodo di aggregazione "media" sui valori numerici per i due prodotti, si ottiene una nuova tabella dati che ha soltanto due righe, una per ogni negozio. Il layout della tabella è passato da lungo e stretto a basso e largo. Se nella tabella dati ci fossero stati più prodotti, la differenza sarebbe stata ancora più pronunciata. Nella nuova tabella dati, si può facilmente notare il numero di prodotti venduti in ciascun negozio in un giorno medio. La prima riga comunica che in un dato giorno nel negozio A vengono vendute 3 TV ma nessun DVD. Nel negozio B, invece, in un giorno medio si vendono 6 TV e 8 DVD.

Esempio

In questo esempio, c'è un set di dati più ampio, con i dati relativi a un'immaginaria azienda che produce piccoli ricambi per macchinari. I ricambi hanno misure relative a larghezza, altezza e spessore e presentano tre diversi fori. Esistono misure anche per il diametro di tali fori e una misurazione per un possibile piccolo scostamento dalla posizione in cui dovrebbero trovarsi.

Nella tabella dati originale, che contiene le misure relative a campioni di tutti i ricambi, si può notare in quale dei tre stabilimenti dell'azienda (A, B o C) sono stati prodotti i ricambi nonché in quale data sono stati spediti, a quale lotto appartengono e tutte le misure dei ricambi.

Ciò che interessa davvero è l'abilità dei tre diversi stabilimenti nel produrre tali ricambi. Se si forniscono i ricambi a clienti differenti con esigenze diverse in fatto di precisione dei fori dei ricambi, si vorrà sapere quali sono i clienti a cui vengono forniti i ricambi da ciascuno stabilimento. Si esegue quindi il pivot dei dati per ottenere una riga per ogni stabilimento e per avere un valore minimo, un valore massimo e un valore medio per le diverse misure dei ricambi.

L'ordine delle nuove colonne è determinato dai nomi risultanti dall'espressione di denominazione, disposti in ordine alfabetico.

Dopo l'importazione dei dati in Spotfire, è possibile iniziare l'analisi. Filtrando i dati, si possono definire le misure minime e massime consentite per il diametro e lo scostamento dei fori nel ricambio.

Nell'analisi, si può notare che, se il criterio più importante è che il diametro non sia eccessivamente piccolo, lo stabilimento A deve fornire i ricambi ai clienti più esigenti.