Come creare un grafico a bolle che racconta una storia con i dati

Un grafico a bolle è uno strumento di visualizzazione dati che riesce a raccontare una relazione dati che altrimenti potrebbe essere complessa da spiegare, usando tre diverse dimensioni in un’unica immagine. A differenza di un semplice grafico a dispersione, che si ferma agli assi X e Y, il bubble chart aggiunge una terza variabile: la dimensione di ogni bolla. Questo elemento aggiuntivo fa tutta la differenza perché permette di cogliere relazioni intricate a colpo d’occhio.

Capire cos’è un grafico a bolle e come funziona

Un grafico a bolle, o bubble chart, è molto più di un grafico a dispersione con i punti più grandi. Rappresenta una soluzione intelligente per tradurre un dataset con tre variabili in una narrazione visiva immediata. In questo modo si evita di ricorrere a complessi e spesso illeggibili grafici 3D.

Per afferrare subito il concetto, pensa di dover mappare le stelle nel cielo: ti servono due coordinate, i nostri assi X e Y, per definirne la posizione. Tuttavia, per avere un quadro completo, ti manca un pezzo fondamentale: quanto sono luminose? Ecco, la dimensione della bolla rappresenta proprio quella terza dimensione mancante.

Le tre componenti narrativi di un grafico a bolle

Ogni bolla sul grafico è un singolo punto dati e le sue caratteristiche visive sono mappate su tre variabili quantitative. È come se ogni bolla avesse un DNA a tre componenti, ognuno con un ruolo preciso nella storia che stiamo raccontando. La posizione sull’asse X definisce la prima coordinata del dato (una variabile indipendente). Successivamente, la posizione sull’asse Y definisce la seconda coordinata (anch’essa necessariamente indipendente), mostrando la relazione con la prima. Infine, la dimensione della bolla comunica la grandezza o l’impatto del dato, aggiungendo profondità. È qui che viene codificata la variabile dipendente.

Questa struttura è potente perché permette di scoprire relazioni nascoste, identificare gruppi di dati (cluster) e individuare anomalie con una sola occhiata. Potresti, ad esempio, notare un grappolo di bolle molto grandi concentrate in un’area specifica del grafico: un pattern del genere, in una tabella, rimarrebbe invisibile.

In sostanza, un grafico a bolle non si limita a mostrare i dati. Li mette in relazione, creando un contesto visivo che facilita l’interpretazione e, soprattutto, stimola domande più profonde. È uno strumento che privilegia la visione d’insieme rispetto al dettaglio del singolo numero.

Di conseguenza, la sua forza non sta nell’estetica, ma nella sua efficienza narrativa. Trasforma fogli di calcolo densi in una storia visiva, rendendo accessibili insight che altrimenti rimarrebbero sepolti tra righe e colonne.

Il takeaway pratico è che il vero potere di un grafico a bolle sta nella sua capacità di comunicare informazioni multidimensionali in modo semplice. Guida l’attenzione del pubblico su ciò che conta davvero.

Scegliere quando usare un grafico a bolle

Un grafico a bolle è uno strumento potente, ma non è una soluzione universale. Il segreto è capire quando usarlo per fare chiarezza e quando, invece, rischia solo di creare confusione. La sua vera forza emerge in una situazione precisa: quando hai bisogno di confrontare tre variabili quantitative tutte insieme, per scovare al volo pattern o anomalie.

Scegliere un grafico non è mai una questione estetica; è una decisione funzionale al messaggio che vuoi comunicare. Se vuoi approfondire questo punto cruciale, il nostro corso di Data Shaping ti insegna proprio come individuare il grafico giusto per ogni tipo di analisi.

Scenari ideali per un bubble chart

Questo grafico dà il meglio di sé in contesti specifici, dove mostrare tre dimensioni di dati in un colpo solo svela intuizioni preziose.

Immagina di dover analizzare il tuo portafoglio prodotti. Potresti mettere la quota di mercato sull’asse X, il tasso di crescita sull’asse Y e i ricavi generati come dimensione della bolla. In un istante, vedresti i prodotti “star”, con alta crescita e alta quota, e quelli “cash cow”, con bassa crescita, alta quota ma ricavi enormi.

Un altro classico è l’analisi delle campagne di marketing. In questo caso, metti l’investimento pubblicitario sull’asse X, il ritorno sull’investimento (ROI) sull’asse Y e il volume di conversioni come dimensione della bolla. Questa mappa ti direbbe subito quali campagne sono state più efficienti e quali hanno portato più volume, orientando così le tue prossime decisioni di budget.

Quando è meglio evitare questo grafico

Ci sono però situazioni in cui un grafico a bolle diventa controproducente. Riconoscere questi scenari è fondamentale per non sabotare la tua stessa analisi.

Se, per esempio, hai centinaia di punti dato, il grafico si trasformerà in una massa illeggibile, con le bolle che si sovrappongono. Un altro campanello d’allarme suona quando le differenze nella terza variabile sono minime: le bolle sembreranno tutte uguali, vanificando di fatto lo scopo del grafico.

Il problema principale di un grafico a bolle usato male è l’occlusione: troppe bolle una sopra l’altra nascondono i dati invece di mostrarli. Se l’obiettivo è la precisione e il confronto puntuale, altri grafici sono molto più adatti.

Infine, se il tuo scopo primario è mostrare un’evoluzione nel tempo, un grafico a linee sarà sempre una scelta più chiara ed efficace. Il bubble chart, semplicemente, non è progettato per raccontare trend temporali.

Il takeaway è una domanda chiave: ho davvero bisogno di mostrare tre dimensioni di dati in un’unica vista per far emergere una relazione specifica? Se la risposta è sì, procedi. Altrimenti, quasi certamente una visualizzazione più semplice funzionerà meglio.

L’errore comune che può sabotare la tua analisi

C’è un tranello tecnico, tanto comune quanto insidioso, che rischia di invalidare completamente un grafico a bolle. È una trappola percettiva che, se non viene riconosciuta, porta a interpretazioni distorte. L’errore sta tutto in una scelta apparentemente banale: come “tradurre” la terza variabile nella dimensione della bolla.

Il nostro cervello, istintivamente, non valuta la grandezza di una forma a due dimensioni dal suo raggio o diametro, ma dalla sua area totale. Questo meccanismo, studiato a fondo da pionieri della data visualization come William Cleveland e Robert McGill, è il cuore del problema. Se mappiamo il nostro valore sul raggio, la percezione di chi guarda sarà ingannata in modo esponenziale.

Il tranello della percezione: raggio contro area

Facciamo un esempio pratico per afferrare subito la portata del problema. Immagina di avere due prodotti: il Prodotto A, con un fatturato di 10 milioni di euro, e il Prodotto B, con un fatturato di 20 milioni. Se mappi questi valori sul raggio della bolla, la bolla B avrà un raggio doppio rispetto alla A.

Visivamente, però, il nostro cervello non percepirà la bolla B come due volte più grande, ma quattro volte più grande. Questo succede perché l’area di un cerchio si calcola con la formula πr², quindi cresce in modo quadratico rispetto al raggio. Una differenza numerica contenuta si trasforma così in una sproporzione visiva enorme, che esagera l’importanza dei valori più alti.

La regola d’oro per un grafico a bolle onesto è una e una soltanto: la variabile numerica che definisce la grandezza deve essere sempre mappata sull’area della bolla. Mai sul suo raggio o diametro.

Fortunatamente, la maggior parte dei software di data visualization moderni imposta di default lo scaling sull’area. Tuttavia, non bisogna mai darlo per scontato: è una responsabilità precisa di chi analizza e presenta i dati verificare questa impostazione per garantire l’integrità del grafico.

Come takeaway pratico, ricorda che ignorare questa regola è un errore metodologico grave. Controllare sempre che lo scaling sia basato sull’area è il primo, fondamentale passo per costruire un grafico a bolle affidabile e professionale.

Principi di design per un grafico a bolle leggibile

Un grafico a bolle efficace è prima di tutto un grafico pulito. Ogni singolo elemento visivo deve avere uno scopo preciso, altrimenti va rimosso. Creare un bubble chart non è un semplice esercizio tecnico, ma un vero e proprio atto di design. L’obiettivo è massimizzare la chiarezza e guidare l’occhio di chi legge verso l’insight che conta.

Si tratta di trasformare un potenziale caos visivo in una visualizzazione professionale e diretta.

Questo approccio si sposa perfettamente con i concetti di decluttering e massimizzazione del rapporto “data-ink”. Per approfondire questi concetti, la nostra guida sui principi di Edward Tufte per una visualizzazione efficace è un ottimo punto di partenza.

Usare il colore con intelligenza

Il colore non è una decorazione. In un grafico a bolle, va usato in modo strategico per aggiungere una quarta dimensione informativa, di solito una variabile categorica. Potresti usarlo, ad esempio, per distinguere diverse linee di prodotto o aree geografiche.

In alternativa, il colore è uno strumento potente per focalizzare l’attenzione. Se vuoi che tutti notino una specifica bolla, colora solo quella con un tono acceso e lascia le altre in una tonalità neutra, come il grigio.

Gestire etichette e sovrapposizioni

Uno dei problemi più classici dei grafici a bolle è l’ingorgo visivo: bolle ed etichette che si accavallano rendendo tutto illeggibile. Fortunatamente, ci sono soluzioni pratiche.

Invece di etichettare ogni singola bolla, applica un’etichettatura selettiva, mostrando solo i nomi dei punti-dato più importanti per la tua storia. Per gli altri, puoi affidarti a una legenda o all’interattività. Nelle dashboard, ad esempio, la soluzione più elegante sono i tooltip. L’utente passa il mouse sopra una bolla e visualizza i dettagli, senza sovraccaricare il grafico. Per le bolle che si sovrappongono, invece, basta regolare la trasparenza per vedere anche quelle parzialmente nascoste.

Il design non è come appare, ma come funziona. In un grafico a bolle, questo significa che ogni scelta, dal colore alla posizione di un’etichetta, deve rendere il messaggio più chiaro e veloce da afferrare.

Il takeaway è una semplice checklist di design. Chiediti:

• Ogni colore ha uno scopo?
• Le etichette sono leggibili?
• Le sovrapposizioni sono gestite bene?

Solo così il tuo grafico a bolle diventa un vero strumento di comunicazione strategica.

Trasformare i dati in storie: esempi pratici che funzionano

La teoria è una cosa, ma è solo mettendola in pratica che un grafico a bolle smette di essere un semplice disegno e diventa un vero strumento di narrazione. Il suo scopo non è mai solo quello di “visualizzare dati”. Piuttosto, è trasformare numeri grezzi in una storia che si capisce al volo e guida le discussioni. Non è un esercizio di stile, ma di comunicazione strategica.

Questo processo trasforma una semplice analisi in una narrazione visiva, un concetto fondamentale che abbiamo sviscerato nel nostro approfondimento su cosa significa fare data storytelling. Invece di presentare una tabella sterile, costruiamo un contesto, una scena che anche un pubblico non tecnico può afferrare.

Un caso di studio sulle regioni italiane

Mettiamoci nei panni di chi deve analizzare le performance economiche delle regioni italiane. Potremmo partire da una tabella con PIL pro capite, tasso di occupazione e popolazione. Densa, difficile da leggere e quasi impossibile da interpretare a colpo d’occhio. È qui che il nostro grafico cambia le regole del gioco.

Per costruirlo, sull’asse X (orizzontale) mettiamo la popolazione residente. Successivamente, sull’asse Y (verticale) inseriamo il tasso di occupazione. Infine, usiamo il PIL pro capite per definire la dimensione della bolla.

Una visualizzazione del genere fa saltare all’occhio pattern che una tabella nasconderebbe, come il divario netto tra le diverse aree del paese. Per esempio, il Rapporto Annuale Istat 2023 parla di una crescita del PIL nazionale del +3,7% nel 2022, ma sottolinea forti squilibri territoriali. Un bubble chart potrebbe mappare proprio questo: crescita del PIL regionale sull’asse X, produttività sull’asse Y e valore assoluto del PIL come dimensione. Le disparità diventerebbero evidenti. Per chi volesse approfondire, il report completo è disponibile qui.

Il vero valore di un grafico a bolle non è mostrare quello che già sappiamo. È farci porre domande a cui non avevamo ancora pensato. “Perché quella regione è così isolata dalle altre?” oppure “Cosa accomuna quel gruppo di bolle piccole?”.

Passare dai numeri a un grafico diventa così un gesto strategico. Permette di cogliere dinamiche complesse e di avviare un dialogo basato sulle evidenze, non sulle opinioni.

Il punto da portarsi a casa è questo: un bubble chart ben fatto non serve a decorare una slide, ma a stimolare domande e guidare conversazioni strategiche. Trasforma i dati da numeri inerti a veri e propri motori di decisione.

Alternative efficaci al grafico a bolle

Nessun grafico è la soluzione per tutto. Un bravo analista sa riconoscere i limiti di ogni strumento e capire quando è il momento di sceglierne un altro. Sebbene il grafico a bolle sia potente, a volte alternative più semplici comunicano il messaggio in modo più pulito.

La scelta dipende interamente dalla tua priorità. Non si tratta di trovare il grafico più complesso, ma quello più adatto a rispondere a una specifica domanda di business.

1. Semplificare il messaggio con lo scatter plot

A volte, la terza dimensione aggiunge solo rumore. Se la grandezza delle bolle non rivela un pattern significativo o, peggio, crea confusione, la soluzione è fare un passo indietro. Un semplice grafico a dispersione (o scatter plot) è spesso più efficace. Concentrandosi solo sulla relazione tra due variabili, elimina ogni distrazione e permette di cogliere la correlazione in modo immediato.

2. Visualizzare matrici complesse con una heatmap

Se invece ti trovi a dover visualizzare una matrice di dati molto densa, il grafico a bolle non è lo strumento adatto. Qui entra in gioco la mappa di calore (heatmap). Una heatmap usa una scala cromatica per rappresentare i valori in una griglia, rendendo subito visibili i “punti caldi” e i “punti freddi” del tuo dataset. È la scelta ideale per determinate analisi di correlazione.

3. Quando un grafico a barre è meglio

Per confronti diretti e precisi tra valori di diverse categorie, il classico grafico a barre rimane imbattibile. Se il tuo obiettivo primario è mostrare “chi è più grande di chi” in modo inequivocabile, la lunghezza di una barra è molto più facile da interpretare rispetto all’area di una bolla.

Integrare grafici diversi in una dashboard è spesso una strategia vincente. Per esplorare come strumenti moderni possano aiutare, può essere utile consultare una guida su l’integrazione di grafici e tabelle con Intelligenza Artificiale.

Il takeaway pratico è che la visualizzazione efficace non si basa sulla conoscenza di un solo grafico, ma sulla capacità di scegliere lo strumento giusto per il messaggio.

Dai grafici alle decisioni: il salto di qualità

Abbiamo visto come un grafico a bolle, se usato con intelligenza, possa trasformare dati aggrovigliati in spunti chiari. Ma la vera differenza non la fa la tecnica: il punto è passare dall’essere un semplice esecutore a diventare un vero data storyteller.

In quest’ottica, ogni scelta — un colore, un’etichetta, la dimensione di una bolla — non è più un dettaglio estetico, ma una decisione funzionale a comunicare un messaggio preciso. È questo che guida le persone a decidere.

Padroneggiare queste abilità è ciò che separa un analista da un consulente strategico. Per rendere questo processo ancora più solido, una guida completa al software di business intelligence può darti gli strumenti giusti per integrare le tue visualizzazioni in un flusso di lavoro più ampio.

Il grafico non è la fine, è l’inizio

L’ultimo passo è smettere di pensare alla visualizzazione come a un punto di arrivo. È un punto di partenza per il dialogo. Un grafico a bolle ben fatto non chiude la discussione, la apre: stimola domande, mette in discussione le certezze e costringe tutti a un confronto basato sui fatti.

La vera abilità non sta nel creare grafici, ma nel costruire narrazioni visive che convincono, influenzano e guidano il cambiamento. È questo il salto che fa la differenza.

Se vuoi imparare a creare visualizzazioni che diventano il fulcro di decisioni strategiche, hai bisogno di un percorso che ti guidi passo dopo passo. Il messaggio finale è semplice: smetti di produrre grafici. Inizia a raccontare storie che pesano davvero sul business.

I nostri corsi in Data Storytelling Academy sono pensati proprio per aiutarti a fare questo salto di qualità. Scopri come trasformare le tue analisi in decisioni strategiche visitando i nostri percorsi formativi.