“数据可视化”是指任何经过编译的信息的直观表示。借助有效的数据可视化功能，您可以向受众群体传达关键主题和调查结果，让他们能够解读和分析根据其需求定制的数据。在开始创建可视化图表和图表之前，您需要先选择要使用的可视化图表类型。选择适当的可视化类型有助于您清晰有效地展示数据，以便受众群体做出明智的决策并确定后续步骤。以下部分介绍如何有效地直观呈现数据，同时将分析目标和受众群体的视角放在一起：
考虑数据的特征
在决定可视化类型之前，请考虑数据的特征：
分类：如果您的数据包含一组类似的模式和集，请使用最能支持分类数据的可视化类型（例如饼图）。商品类别就是分类数据的示例，因为它是按照相似功能和特性对商品进行分组的。
序数：如果您的数据需要按特定顺序排列，那么使用柱形图或条形图等可视化图表可以为受众群体定义这些顺序。例如，特定商品的各种已加星标的评价的数量就属于序数数据。
连续模式：如果您想直观呈现长时间内发生的数据，请使用支持连续数据的可视化方式，例如进度图表。特定季度的产品销售总额就是一个连续数据的示例，因为系统会跟踪不断变化的数据。
定义受众群体
有效的可视化不仅要考虑数据，还要考虑受众群体的视角和需求。通过自定义可视化图表的外观，您可以有效地向特定的受众群体传达信息。确定受众群体时，需要考虑技术知识水平、工作职能等因素。您的观众会如何使用您的可视化图表？
无障碍中心
创建数据可视化时，请使其可访问。在整个数据可视化项目中，考虑使用网站无障碍功能为所有用户（包括具有视觉和认知障碍的用户）提供更多分享机会，让他们与您创建的内容互动。《网络内容无障碍指南》(WCAG) 介绍了适用于可视化设计的更多实现步骤，其中包括：
替代文字：借助替代文字或替代文字，可以让更大的受众群体访问非文字元素（例如使用屏幕阅读器的用户）提供的信息。借助 Looker，您可以向可视化图表添加说明，以描述可视化图表的关键方面。如需详细了解如何向 Looker 可视化图表的元素添加文字说明，请参阅修改用户定义的信息中心文档页面中的修改图块备注的相关信息。
对比度和颜色可访问性：加入符合 WCAG 国际标准的对比度级别，可确保可视化观看者能够感知到颜色选择。如需查找两个选定的十六进制颜色码的对比度，请参阅 WebAIM 中的对比度检查工具。在 Looker 中，道尔顿颜色集合专门用于各种形式的色缺陷。如需详细了解 Looker 中的此集合和其他颜色选择选项，请参阅颜色集合文档页面。
如需详细了解在制作可视化图表和其他内容时是否提供无障碍功能，请参阅最新发布的《网络内容无障碍指南》。
为数据选择最佳可视化图表
以下部分简要介绍了 Looker 中可用的可视化类型，并讨论了如何选择最适合您的数据的类型：
笛卡尔图表
笛卡尔图：根本位于笛卡尔平面中的任何图表。笛卡尔平面通过 x 轴和 y 轴定义，在图表中的所有位置都有相应的数字点。所有笛卡尔图表都是在这些轴上绘制数据。
x 轴和 y 轴反映的是尺寸和测量值。维度反映的是定性的值，而衡量的性质则是定量。这些值在 x 轴和 y 轴上绘制成图表的方式，而数据的可视化表达式因笛卡尔图表类型而异。本部分包含下列笛卡尔图表示例：
列
最适合直观呈现只有几个类别才能进行比较的数据。
柱形图是直角笛卡尔图表，能够以矩形、纵向形状显示信息，其中柱形的长度对应数据值。典型的柱形图包括 x 轴上的数据类别和 y 轴上的数据值。
如果您的数据只包含几个类别，则使用柱形图最为理想。如果您的数据包含的类别较多，则条形图通常效果更好，因为它们可为轴标签提供更多空间。由于负值会向下显示，因此柱形图还可用来描绘包含负值的数据集。
以下柱形图同时包含正值和负值，可显示每月销售的配件和牛仔裤的平均订单利润。
如需详细了解如何在 Looker 中创建这些图表，请参阅柱形图选项文档页面。
条形图
最适合直观呈现包含较长类别标题的数据。
条形图：显示数据的方式与柱形图类似，只不过采用的是水平对齐方式。通常在条形图中，y 轴表示数据类别，x 轴表示数值。
如果您的数据包含类别特别长的标题，则使用条形图比使用柱形图更合适。通过 y 轴上的对齐，条形图上的标签可以优化空间并提高可读性。此外，与柱形图相比，由于间距对齐，条形图通常更适合显示较多的类别。
以下条形图示例展示了服装类别标题（如“时尚连帽衫和运动衫”）在条形图上的匹配度如何。此图表显示了 10 个不同类别服装的每月订单量。
如需详细了解如何在 Looker 中创建条形图，请参阅条形图选项文档页面。
散点图
最适合突出两个变量之间的关联。
散点图是一种笛卡尔图表，可突出显示两个变量之间的关系。每个绘制的点代表 x 轴和 y 轴上的一个值，用于提供数据数据分析。这类图表会突出显示数据中呈现的趋势和模式。
如果您的数据包含两个相互关联的变量，那么散点图是一种理想的可视化方法，可用于查找和探索相关性。这可以是正相关，也就是说，当 x 变量增加时，y 变量会增加。还可能包括负相关性，即一个变量增大，而另一个变量减小。相关性也可以是 null，这意味着两个所选变量之间没有相关性。了解潜在数据相关性，可以更深入地了解您的数据，甚至可以指导未来数据行为的预测。
散点图的布局和结构是其效果的关键。您也可以通过调整大小和颜色来自定义散点图上绘制的点，以便为观看者识别其他变量或类别。趋势线还适用于散点图；这些线形图旨在突显观看者看到的数据之间的关联。通过自定义，确保这些设计选择突出了展示关系的总体目标，并让您有机会研究潜在模式、相关性和趋势。
以下散点图显示了 2015 年至 2018 年期间经常前往营业地点的客户数量。图表上的点会按照客户数量进行调整。
如需详细了解此类笛卡尔可视化，请参阅散点图图表选项文档页面。
折线图
最适合直观呈现一段时间内的连续数据。
在折线图中，数据通过直线连接的一系列点显示。这种可视化类型专门突出显示连续数据。
为清楚起见，我们在折线图中说明了目前存在的线条数量。如果您要在图表中添加多个线条，请使用颜色来明确区分线条。这样，查看者可以单独解读值，而不是合并行。
以下折线图显示了 2016 年至 2019 年期间的月活跃网站用户。这三条线分别代表美国的东海岸、中西部和西海岸。
如需详细了解如何在 Looker 中创建折线图，请参阅折线图选项文档页面。
区
最适合直观呈现数量随时间发生的变化。
面积图基于其他笛卡尔图表、条形图和折线图的特征。与折线图一样，面积图也以线性方式突出显示一段时间内的连续数据。不过，这些图表会利用类似于条形图的填充色功能，通过数据显示数量。这样，观看者可以清楚地看到数量如何随着时间的推移而调整。
面积图传达的是整体趋势，而不是具体的数据点。由于包含颜色填充区的组成部分的数量较少，因此如果要比较趋势图，折线图的效果会更好。如需突出显示趋势变化较大的数据，不妨考虑改用折线图。
以下面积图通过显示美国各地区的每月网站用户数来镜像折线图的可视化示例。但是，此图表中的填充色特别突出了数量在 2018 年至 2019 年期间的变化。
如需详细了解 Looker 中的面积图，请参阅面积图选项文档页面。
饼图和圆环图
饼图和圆环图强调各部分的数据之间的关系。因此，它们可以很好地突出分类信息，即可以根据共同特征明确划分成组的信息。
为了以最佳方式突出显示饼图和圆环图中的信息，请选择不超过五个类别。如果您的类别超过 5 个，请考虑选择其他可视化图表类型以突出显示信息，例如条形图或柱形图。
由于饼图或圆环图表示整数百分比，因此类别值的总和必须等于 100%。
Looker 提供饼图的两个变体。本部分介绍了以下图表，并突出显示了它们在显示分类数据方面的优势：
Pie
最适合直观呈现按比例调整的值。
饼图是完整的圆形图表，会根据信息类别将其拆分成多个部分。通过这些划分，重点不再在于确切的百分比，而是所描绘的比例如何相互影响，并影响图表的整体目标。
如果您想要强调比例值之间关系的重要性，则饼图可以有效地传达这些关系。如果您处理的数据超过五种，不妨考虑选择其他可视化图表来突出显示信息，例如条形图或柱形图。通过条形图和柱形图，观看者往往更容易看出个体差异。
以下饼图表示来自美国东海岸、西海岸和中西部三个区域的客户所占的百分比。这种可视化类型反映了来自每个地区的客户数量的比例。
请参阅饼图选项文档页面，详细了解如何在 Looker 中创建这些比较图表。
多个甜甜圈
最适合直观呈现包含多个组成部分的比例值。
通过圆环倍数，您可以创建一系列圆环图，以互连形式直观呈现您的数据。这些图表省略了圆心，形成了弧线除法，而不是切片除法。在图表中间添加的空白区域可让您为数据添加更多标签和说明。
创建圆环倍数图表时，请确保各个类别具有统一性和连贯性模式，以突出显示它们之间的关系。此外，为了确保清晰度和观看者的理解，请在图表中心添加清晰的累计资料，以突出显示每个特定的圆环图的细微差别。
以下圆环图显示了多类别服装的季度产品销售额：牛仔裤、紧身裤、外套和大衣以及短裤。每个季度的销售都有一个单独的圆环图。此图表突出显示了以单一颜色表示的每类服装在各季度产品总销售额中的贡献。
如需了解如何在 Looker 中添加“ Donut Multiples 图表”，请参阅 Donut Multiples 图表选项文档页面。
进度图表
进度图表会突出显示显示的信息。通过这些图表，您可以突出显示相关背景信息及其对数据的影响。进度图表可跟踪总体进度和增长情况。本部分包含以下进度图表的示例：
漏斗
最适合直观呈现序列阶段。
漏斗图表是突出显示顺序阶段的进度图表。这类图表与条形图类似，条形图也是通过横向矩形显示数据呈现的。此图表通过堆叠可视化图表创建漏斗形状。
为了生成有效的漏斗图表，请确保数据至少包含四个阶段。这样可以确保广告具有很强的视觉冲击力，并突出显示整个过程。如果您的组件少于 4 个，请考虑使用另一种类型的可视化，例如饼图。
以下漏斗可视化图表突出显示了客户行动的五个不同阶段，以及每个阶段的百分比值。这些阶段按降序排列，分别是产品、购物车、购买、注册和取消，表示客户与产品的互动。
请参阅漏斗图表选项文档页面，详细了解如何在 Looker 中创建此可视化图表。
时间表
最适合直观呈现时间进度。
时间轴图表通过在设定的时间段内添加关键事件和标记来突出显示时间的进展情况。虽然时间轴图表通常与时间相关，但此图表结构也可应用于数字和金额。
通过自定义颜色，您可以在一个图表中使用多个时间轴，以显示多个因素随进度的变化。对于时间轴模式（尤其是 Looker），颜色自定义可能会因托盘而异。您的时间轴可以具有一个连续调色板，以体现渐变选项（其中任意一个变量包含两个变量）渐变效果。您还可以使用分类调色板，即每种颜色代表数据中的一个类别。如需详细了解此颜色自定义设置和时间轴图表，请参阅时间轴图表选项文档页面。
以下时间轴可视化图显示了 2022 年各月的具体订单 ID 编号及其在几个月内的平均处理天数。时间轴使用连续的渐变调色板来表示变化天数。
瀑布
最适合直观呈现序列的正值和负值。
瀑布图通过序列突出显示正值和负值之间的关系。这些图表显示了初始值因各种因素而发生的变化。瀑布图反映条形图的设计元素。与许多其他可视化类型一样，基于时间的标记或基于类别的标记可以构建瀑布图，具体取决于您的特定数据集。
由于瀑布图专门用于正值和负值，因此这两个类别之间的明确定义至关重要。通过颜色使用和文本标签，确保可视化图表能够明确区分数据中的值。
以下瀑布图示例显示了订单流程各个阶段的总收入，包括取消、退货、已发货和处理。此外，系统还会计算出总费用。
如需详细了解此可视化类型，请参阅广告瀑布流图表选项文档页面。
文本和表格
如果您有要显示的重要文本数据，选择文本和表格显示将突出显示这些字词的影响。这些字词的显示可能会有所不同 - 从突出显示单个值到在整个数据集中显示复杂的字词排列。本部分包含文本和表格可视化类型的示例：
单个值
最适合用于直观呈现孤立的数据。
单个值图表会突出显示数据集中的单个值。以这种方式直观呈现值会突出显示其对大型数据集的重要性和重要性。
创建单个价值图表时，请选择对受众群体有意义的值，并反映您的可视化目标。此外，请确保字体系列和大小自定义设置能够突出数据的价值，而不是分散用户注意力或最大限度地减少数据。
以下单个值示例突出了来自加利福尼亚州的年度客户数量，该客户人数为 118126。
如需详细了解如何在 Looker 中自定义此图表，请参阅单值图表选项文档页面。
单条记录
最适合直观呈现有限的数据片段。
与单值图表类似，单条图表还会突出显示较大的数据集中的选定有限数据，以传达特定信息。不过，与单个值图表相比，单条图表包含的信息更多。此可视化可提供大型数据集中的示例。
为这种图表选择有效且相关的单条记录将会突出显示数据集中的示例。您可以根据字体系列、大小和颜色使用情况自定义此图表，使其更清晰易读。
下面的单一记录图表显示了特定商品的关键信息，即“100% 真丝浅蓝色和海军蓝条纹领带”。包括产品 ID、类别和零售价格。
如需详细了解如何在 Looker 中创建这些图表，请参阅单记录图表选项文档页面。
字词云
最适合直观呈现数据频率。
字词云是数据可视化内容，可通过自定义字体类型、大小和颜色来显示数据的频率。字词云的关键结构是，在分析数据集中，特定字词出现的频率越高，字体大小就越大。哪怕只是简单的一眼或快速浏览扫描员，字词云通过强烈的视觉冲击力在数据集内传达相关的周期性信息。
间距以及水平和垂直对齐类型的自定义可以实现这种视觉效果。在某些文字云中，创作者按特定颜色将类似的主题字词分组，从而突出显示特定元素的关联性。这种按颜色分组的字词还有助于为读者提供内容相关背景信息，并了解所提供的信息。
以下示例字词云突出显示了客户所在的州/省/自治区/直辖市。州名是根据每个州的客户数量确定的，加利福尼亚州是客户数量最多的州。
如需了解 Looker 如何通过样式菜单选项为直观的文字云创建助力，请参阅文字云图选项文档页面。
地图
在地图上呈现数据时，由于数据与位置相关，因此可将其转化为背景信息，因此如果您的数据与地理区域相关，就非常适合用作可视化类型。您可以按照最能准确反映所收集的数据的方式来自定义可视化图表的地理范围。这可能包括通过经度、纬度甚至邮政编码来指定位置，具体取决于您的项目。
互动式地图会根据自定义进行调整和重新配置，而静态地图在配置后将保持一致。本部分专门介绍了以下地理可视化：
Google 地图
最适合使用热图直观呈现地理数据。
Google 地图是 Google 的网络地图平台，可与受众群体以互动方式共享地理信息。借助 Looker 中的 Google 地图功能，您可以通过多种样式自定义地图的外观，例如通过浅色、深色、卫星、街道和室外。这些样式可以通过不同方式突出显示您的信息，具体取决于数据的范围和侧重点。此外，Google 地图可视化支持实现热图。热图使用表示数据频率的彩色编码系统显示信息。
以下热图 Google 地图直观呈现功能显示美国各地每月销售的邮政编码商品数量。热图范围涵盖销售的 9 至 66 种产品，其中绿色到橙色的渐变代表此数字范围。您还可以使用键盘快捷键在地图间导航。
如需详细了解 Google 地图功能，请参阅 Google 地图图表选项文档页面。
Map
最适合直观呈现交互式地理位置数据。
交互式地图可视化会应用地理图像来表示您的数据与特定位置和区域之间的对应关系。互动式地图通过结合设计方面可以反映许多其他可视化类型。这包括在可视化图表中使用点、线或区域表示标记。
整体地图设计也可自定义。具体来说，在 Looker 中，地图样式包括浅色、深色和卫星选项。每个选项也都具有无标签功能。此设置可以省略城市和街道名称等关键详情，让您更专注于数据（而非地图细节）。选择地图设计时，请考虑用户需要考虑的重要细节，并选择最能反映这些细节的设计。
下图通过渐变颜色编码系统突出显示了美国各邮政编码对应的用户数。此交互式地图可用于缩放地图项，以聚焦于地图的特定区域。
如需详细了解 Looker 中的互动式地图，请参阅地图图表选项文档页面。
静态地图（区域）
最适合直观呈现区域数据。
按区域划分的静态地图绘制了特定区域受到数据影响的图表。地图是静态的，因此无法根据用户互动内容进行调整或调整。这类可视化有助于描绘不同的情况，而不是随着时间推移不断变化和变化的过程。
以下区域静态地图表示美国每个州的商店位置数量。通过蓝色渐变，最深的蓝色代表实体店数量最多。此地图的色彩用法未量化；为了提高状态之间的对比度，您可以启用样式菜单中的量化颜色开关。
如需详细了解 Looker 中的这种地图，请参阅静态地图（区域）图表选项文档页面。
静态地图（点）
最适合直观呈现特定地理位置的点的数据。
带有点的静态地图会镜像带区域的静态点。不过，这些地图可以直观呈现通过跨区域重叠的点。根据数据的侧重点，这种可视化类型可能会有所帮助，尤其是在数据集没有明确的地区划分的情况下。
以下包含点的静态地图包含根据美国各地的邮政编码的客户数量调整的点。
如需详细了解 Looker 中的这种地图，请参阅静态地图（点）图表选项文档页面。
其他图表
Looker 中提供了其他热门的数据可视化类型，不再局限于这些类别。这些额外的可视化形式可让您根据自己的受众群体对数据解读进行额外的定制。本部分包含以下图表示例：
箱线
最适合通过统计摘要直观呈现数据分布情况。
与散点图图表一样，箱形图表也可用于突出显示数据分布情况。箱形图表通过统计摘要或通过观察和模式对数据进行分组的方式展示。箱形图表有五位数的统计摘要，根据最小值、最大值、样本中位数以及第一个和第三个四分位数据进行划分。箱形图的增大表示数据的增加。
以下图表图表示例突出显示了 2021 年 1 月至 2022 年 7 月期间销售的产品的数据分布情况。每个月度条目都会显示悬停时销售的产品数量下限、媒介和上限。
如需详细了解 Boxplot 并在 Looker 中对其进行自定义，请参阅 Boxplot 图表选项文档页面。
自定义可视化
除了 Looker 中现有的可视化功能外，您还可以创建自定义可视化图表来显示数据。您可以通过以下方式实现自定义可视化：
- 添加自定义可视化图表，以使用项目清单文件中的
visualization参数创建自定义可视化图表 - 直接从 Looker Marketplace 安装可视化图表
- 通过 Looker 管理部分中的可视化图表页面安装可视化图表
可作为插件使用的自定义可视化示例包括日历热图可视化和 Aster 图表可视化。请参阅管理设置 - 可视化图表文档页面，详细了解自定义可视化实现。
此外，您还可以创建项目独有的可视化图表。请参阅为 Looker Marketplace 开发自定义可视化图表文档页面，详细了解如何创建这些可视化图表以及它们如何工作以反映您的数据可视化目标。