Visualização de dados refere-se a qualquer representação visual de informações compiladas. Com uma visualização de dados eficaz, você pode comunicar os principais temas e resultados aos públicos-alvo, o que permite que interpretem e analisem dados personalizados para as necessidades deles. Antes de começar a criar visualizações e gráficos, é necessário selecionar o tipo de visualização a ser usado. Selecionar o tipo de visualização adequado ajuda você a apresentar seus dados de maneira clara e eficiente, permitindo que seu público-alvo tome decisões informadas e determine as próximas etapas. As seções a seguir descrevem como os dados podem ser visualizados de maneira eficiente com foco nos objetivos analíticos e nas perspectivas do seu público-alvo:
- Considere as características dos seus dados
- Definir seu público
- Selecionar a melhor visualização para seus dados
Considere as características dos seus dados
Antes de decidir sobre um tipo de visualização, considere as características dos seus dados:
Categórico: quando seus dados contêm grupos de padrões e conjuntos semelhantes, o uso de um tipo de visualização compatível com dados categóricos, como um gráfico de pizza, é eficaz. A categoria dos produtos seria um exemplo de dados categóricos, já que agrupa itens com base em funções e recursos semelhantes.
Ordinais:se os dados exigem uma sequência ordenada específica, o uso de uma visualização como um gráfico de colunas ou um gráfico de barras pode definir essas ordens para o público-alvo. Um exemplo de dados ordinais seria o número de diferentes avaliações com estrelas de um produto específico.
Contínuo:se você quiser ver dados que ocorrem durante um longo período, use visualizações compatíveis com dados contínuos, como gráficos de progressão. O total de vendas do produto em um determinado trimestre seria um exemplo de dados contínuos, já que os dados em evolução são rastreados ao longo do tempo.
Defina seu público-alvo.
Uma visualização eficaz considera não apenas os dados, mas também a perspectiva e as necessidades do público-alvo. A personalização da aparência de uma visualização permite que você transmita informações de maneira eficaz para seu público específico. Ao definir seu público, pense em fatores como o nível provável de conhecimento técnico e as funções profissionais. Como o público usará sua visualização?
Acessibilidade
Torne uma visualização de dados acessível. Em qualquer projeto de visualização de dados, considerar a acessibilidade na Web aumenta as oportunidades de compartilhamento para todos os usuários, incluindo aqueles com deficiência visual e cognitiva, que vão interagir com o conteúdo criado. As Diretrizes de Acessibilidade para o Conteúdo da Web (WCAG, na sigla em inglês) incluem etapas de implementação para maior acessibilidade aplicáveis ao design de visualização, incluindo:
Texto alternativo:o texto alternativo, ou texto alternativo, permite que um público maior acesse informações de elementos não textuais, como pessoas que usam leitores de tela. Com o Looker, é possível adicionar observações aos seus layouts que descrevem os principais aspectos dela. Para saber mais sobre como adicionar descrições de texto a elementos de visualizações do Looker, consulte as informações sobre como editar uma nota de bloco na página de documentação Como editar painéis definidos pelo usuário.
Acessibilidade de contraste e cor:a incorporação de níveis de contraste que atendem ao padrão internacional das WCAG garante que as diferenças percebidas nas opções de cor sejam acessíveis aos espectadores. Para encontrar a taxa de contraste de dois códigos de cor hexadecimais selecionados, consulte o Verificador de contraste do WebAIM. No Looker, a coleção de cores de Dallas é compatível com várias formas de deficiência de cor. Para saber mais sobre essa coleção e outras opções de seleção de cores no Looker, consulte a página de documentação Coleções de cores.
Para ver mais informações sobre acessibilidade na criação de visualizações e outros conteúdos, consulte a versão mais recente publicada nas Diretrizes de acessibilidade de conteúdo da Web.
Selecione a melhor visualização para seus dados
As seções a seguir fornecem uma visão geral dos tipos de visualização disponíveis no Looker e discutem como selecionar o melhor tipo para seus dados:
- Gráficos cartesianos
- Gráficos de pizza e donuts
- Gráficos de progressão
- Textos e tabelas
- Maps
- Outros gráficos
Gráficos cartesianos
Um gráfico cartesiano refere-se a qualquer gráfico com raiz no plano cartesiano. O plano cartesiano é definido por um eixo x e um eixo y, com pontos numéricos correspondentes para todos os locais no gráfico. Todos os gráficos cartesianos mostram dados sobre esses eixos.
Os eixos x e y refletem dimensões e medidas. As dimensões refletem valores qualitativos, enquanto as medidas são de natureza quantitativa. A representação desses valores nos eixos x e y e a expressão visualizada desses dados varia de acordo com o tipo de gráfico cartesiano. Esta seção inclui os seguintes exemplos de gráficos cartesianos:
Coluna
Melhor para visualizar dados com poucas categorias para comparação.
Os gráficos de colunas são gráficos cartesianos verticais com informações em formatos retangulares e verticais, em que o comprimento da coluna corresponde ao valor dos dados. Os gráficos de colunas típicos incluem categorias de dados no eixo x e valores de dados no eixo y.
Se os dados contiverem apenas algumas categorias, o gráfico de colunas é ideal. Se os dados contêm um número maior de categorias, os gráficos de barras geralmente funcionam melhor porque fornecem mais espaço para os rótulos dos eixos. Como os valores negativos são exibidos em uma direção decrescente, os gráficos de colunas também podem ser uma maneira útil de representar conjuntos de dados que incluem valores negativos.
O exemplo a seguir de um gráfico de colunas inclui valores positivos e negativos para exibir o lucro médio do pedido de acessórios e jeans vendidos por mês.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de colunas para mais informações sobre como criar esses gráficos no Looker.
Barra
Melhor para visualizar dados com títulos de categoria longa.
Os gráficos de barras exibem dados de maneira semelhante aos gráficos de colunas, mas por meio do alinhamento horizontal. Normalmente, nos gráficos de barras, o eixo y representa uma categoria de dados, enquanto o eixo x representa um valor numérico.
Se os dados contiverem títulos de categoria particularmente longos, os gráficos de barras serão favoráveis em relação aos gráficos de colunas. Com o alinhamento no eixo y, os rótulos nos gráficos de barras otimizam o espaço e melhoram a legibilidade. Além disso, os gráficos de barras costumam ser melhores para representar quantidades maiores de categorias, devido ao alinhamento do espaçamento, ao contrário dos gráficos de colunas.
O exemplo a seguir de um gráfico de barras destaca como títulos de categorias de roupas mais longos se encaixam no alinhamento do gráfico de barras, como "Moletons da moda e blusas de moletom". Este gráfico mostra a quantidade de pedidos mensais de 10 categorias de roupas separadas.
Para saber mais sobre como criar gráficos de barras no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráficos de barras.
Gráfico de dispersão
Melhor para destacar a correlação entre duas variáveis.
Um gráfico de dispersão é uma forma de gráfico cartesiano que destaca a relação entre duas variáveis. Cada ponto plotado representa um valor nos eixos x e y que fornece informações sobre os dados. Esses tipos de gráficos destacam especialmente tendências e padrões que surgem nos dados.
Se os dados contiverem duas variáveis correlacionadas, um gráfico de dispersão pode ser um método de visualização ideal para encontrar e explorar correlações. Isso pode ser uma correlação positiva, ou seja, enquanto a variável x aumenta, a variável y aumenta. Isso também pode incluir correlação negativa, o que significa que, enquanto uma variável aumenta, a outra diminui. A correlação também pode ser nula, o que significa que não há correlação entre as duas variáveis escolhidas. O conhecimento da possível correlação de dados pode levar a mais insights sobre os dados e até mesmo orientar previsões sobre o comportamento futuro deles.
O layout e a estrutura de um gráfico de dispersão são fundamentais para a eficácia dele. Os pontos marcados no gráfico de dispersão também podem ser personalizados com o dimensionamento e o uso de cores para identificar variáveis ou categorias adicionais para o visualizador. As linhas de tendência também podem ser usadas com gráficos de dispersão. Essas linhas destacam conexões entre os dados que surgem para o visualizador. Por meio da personalização, verifique se essas opções de design destacam a meta geral de ilustrar um relacionamento e oferecem a chance de examinar possíveis padrões, correlações e tendências.
O gráfico do gráfico de dispersão a seguir representa o número de clientes que frequentaram locais trimestralmente entre 2015 e 2018. Os pontos no gráfico são dimensionados pelo número de clientes.
Para saber mais sobre esse tipo de visualização cartesiana, consulte a página de documentação Opções do gráfico de dispersão.
Linha
Melhor para visualizar dados contínuos ao longo do tempo.
Em um gráfico de linhas, os dados são exibidos por meio de uma série de pontos conectados por uma linha reta. Esse tipo de visualização destaca especificamente os dados contínuos ao longo do tempo.
Para maior clareza no gráfico de linhas, a quantidade de linhas presentes permanece fundamental. Se você estiver incluindo várias linhas em seu gráfico, use cores para diferenciar claramente as linhas. Isso permitirá que o leitor interprete os valores separadamente em vez de mesclá-los.
O gráfico de linha a seguir representa os usuários ativos do site por mês de 2016 a 2019. As três linhas separadas representam regiões nos Estados Unidos: Costa Leste, Centro-Oeste e Costa Oeste.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de linhas para saber mais sobre como criar um gráfico de linha no Looker.
Área
Melhor para visualizar mudanças em quantidades ao longo do tempo.
Um gráfico de área se baseia nas características de outros gráficos cartesianos, o gráfico de barras e o gráfico de linhas. Assim como os gráficos de linha, os gráficos de área destacam dados contínuos ao longo do tempo em uma formação linear. No entanto, esses gráficos utilizam um recurso de cor preenchido semelhante a um gráfico de barras para exibir a quantidade por meio dos dados. Isso permite que o espectador veja claramente como as quantidades se ajustam ao longo do tempo.
Os gráficos de área transmitem tendências gerais em vez de pontos de dados individuais. Os gráficos de área são melhores quando você está comparando um número menor de tendências, devido aos componentes de área cheios de cores. Para destacar dados com grandes quantidades de tendências, considere usar um gráfico de linhas.
O gráfico de área a seguir reflete o exemplo de visualização de gráfico de linhas, mostrando os usuários mensais do website em todas as regiões dos Estados Unidos. No entanto, a cor preenchida neste gráfico destaca especificamente a mudança na quantidade de usuários de 2018 a 2019.
Para saber mais sobre os gráficos de área no Looker, consulte a página de documentação Opções do gráfico de área.
Gráficos de pizza e de rosca
Os gráficos de pizza e de rosca enfatizam a relação entre as partes em uma proporção inteira nos dados. Por isso, eles funcionam bem para destacar informações categóricas, ou seja, informações que podem ser divididas claramente em grupos com base em características compartilhadas.
Para destacar melhor as informações nos gráficos de pizza e de rosca, selecione até cinco categorias. Se as categorias excederem cinco, considere selecionar um tipo de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou de colunas.
Como um gráfico de pizza ou de rosca representa uma porcentagem inteira, os valores das categorias precisam totalizar 100%.
O Looker oferece duas variações de um gráfico de pizza. Esta seção descreve os gráficos a seguir e destaca seus pontos fortes na exibição de dados categóricos:
Pizza
Melhor para visualizar valores proporcionais.
Um gráfico de pizza refere-se a um gráfico circular completo dividido em fatias com base em categorias de informações. Por meio dessas divisões de fatias, o foco não se concentra especificamente no valor exato da porcentagem, mas na forma como as proporções destacadas se relacionam entre si e afetam a meta geral do gráfico.
Se você estiver trabalhando para enfatizar a importância das conexões entre valores proporcionais, os gráficos de pizza comunicarão com eficiência essas relações. Se você estiver trabalhando com mais de cinco categorias de dados, selecione um gráfico de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou colunas. Com os gráficos de barras e colunas, é mais fácil para os espectadores notarem diferenças individuais.
O gráfico de pizza a seguir representa as porcentagens do total de clientes de três regiões nos Estados Unidos: Costa Leste, Costa Oeste e Meio-Oeste. Esse tipo de visualização comunica a quantidade proporcional de clientes de cada região.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de pizza para saber mais sobre como criar esses gráficos de comparação no Looker.
Conjuntos de gráficos de rosca
Melhor para visualizar valores proporcionais com vários componentes.
Os múltiplos donuts permitem criar uma série de gráficos de rosca para visualizar seus dados em uma formação interconectada. Esses gráficos omitem o centro do círculo, formando divisões de arco em vez de divisões de fatia. O espaço em branco adicionado no meio do gráfico permite adicionar mais rótulos e descrições aos seus dados.
Ao criar vários gráficos de rosca, verifique se há uniformidade e padrões coesos nas categorias para destacar a relação entre elas. Além disso, para garantir clareza e compreensão do espectador, inclua material cumulativo e claro no centro do gráfico para destacar as nuances de cada gráfico de múltiplos donuts.
O gráfico de múltiplos donuts mostra as vendas trimestrais de produtos para várias categorias de roupas: jeans, leggings, casacos e casacos e shorts. Há um gráfico de rosca separado para cada venda trimestral. Essa visualização destaca como cada categoria de roupas, representada por uma cor uniforme, contribui para as vendas gerais do produto por trimestre.
Para saber como incluir vários gráficos de rosca no Looker, consulte a página de documentação de opções do gráfico de rosca múltipla.
Gráficos de progressão
Os gráficos de progressão destacam as informações que aparecem ao longo do tempo. Com esses gráficos, você pode destacar esse contexto e como ele afeta os dados. Os gráficos de progressão acompanham o progresso e o crescimento geral. Esta seção contém exemplos dos seguintes gráficos de progressão:
Funil
Melhor para visualizar estágios sequenciais.
Os gráficos de funil são progressões que destacam as fases. Esse tipo de gráfico tem semelhanças com os gráficos de barras, que também representam dados por meio de visualizações retangulares horizontais. Este gráfico cria uma forma de funil por meio das visualizações empilhadas.
Para um gráfico de funil eficaz, verifique se os dados incluem pelo menos quatro estágios. Isso garante um impacto visual forte e destaca o processo representado como um todo. Se você tiver menos de quatro componentes, considere usar outro tipo de visualização, como um gráfico de pizza.
A visualização de funil a seguir destaca cinco estágios separados de ações do cliente e os valores percentuais em cada estágio. As etapas, em ordem decrescente, são: produto, carrinho, compra, registro e cancelamento, que representam o engajamento dos clientes com o produto.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de funil para saber mais sobre como criar essa visualização no Looker.
Cronograma
Melhor para visualizar a progressão do tempo.
Os gráficos de linha do tempo destacam a progressão de tempo ao incluir eventos e marcadores importantes ao longo de uma duração definida. Embora os gráficos de linha do tempo geralmente estejam relacionados ao tempo, essa estrutura de gráfico também pode ser aplicada a números e quantidades.
Com a personalização de cores, vários cronogramas podem ser usados em um gráfico para mostrar como vários fatores variam durante a progressão. Para padrões de linha do tempo, especificamente no Looker, a personalização de cores pode variar de acordo com o painel. Sua linha do tempo pode ter uma paleta contínua, que reflete uma opção de gradiente com duas variáveis em qualquer parte do gradiente. Você também pode ter uma paleta categórica, o que significa que cada cor representa uma categoria nos dados. Saiba mais sobre a personalização de cores e os gráficos de linha do tempo na página de documentação Opções do gráfico de linha do tempo.
A seguinte visualização da linha do tempo representa números específicos do ID do pedido e os respectivos dias médios para serem processados ao longo de meses de 2022. A linha do tempo usa um balão de gradiente contínuo para representar a variação de dias.
Cascata
Melhor visualização de valores positivos e negativos sequenciais.
Os gráficos de cascata destacam a relação entre valores positivos e negativos por meio de uma sequência. Esses gráficos mostram como um valor inicial evolui devido a vários fatores. Os gráficos de cascata espelham elementos de design de um gráfico de barras. Como muitos outros tipos de visualização, os marcadores com base em tempo ou em categorias podem estruturar gráficos de cascata, dependendo de seu conjunto de dados específico.
Como os gráficos de cascata funcionam especificamente com valores positivos e negativos, a definição clara entre essas duas categorias é essencial. Por meio do uso de cores e de rótulos de texto, verifique se a visualização diferencia claramente os valores nos dados.
O exemplo de gráfico de cascata a seguir mostra a receita total em todos os estágios do processo de pedido, incluindo cancelado, devolvido, enviado e em processamento. Há também um valor total calculado.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de hierarquia para mais detalhes sobre esse tipo de visualização.
Texto e tabelas
Quando você tem dados de texto significativos para exibir, a seleção de textos e tabelas mostra o impacto das palavras. A exibição dessas palavras pode variar, desde destacar um único valor até exibir uma organização complexa de palavras em um conjunto de dados. Esta seção inclui alguns dos muitos exemplos de tipos de visualização para texto e tabelas:
Valor único
Melhor para visualizar um dado isolado.
Um gráfico de valor único destaca um valor individual de um conjunto de dados. A visualização de um valor dessa maneira destaca a importância e a importância dele para um conjunto de dados maior.
Ao criar um único gráfico de valor, selecione um valor que tenha relevância para o público-alvo e reflita suas metas para a visualização. Além disso, certifique-se de que a família de fontes e a personalização de tamanho enfatizam o valor em vez de distrair ou minimizar os dados.
O exemplo de valor único a seguir destaca o número de clientes anuais da Califórnia, que é de 118.126 pessoas.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico com valor único para mais informações sobre como personalizar esse gráfico no Looker.
Registro único
Melhor para visualizar partes de dados limitadas.
Assim como os gráficos de valor único, os gráficos de registro único também destacam os dados limitados selecionados de um conjunto de dados maior para comunicar uma determinada mensagem. No entanto, os gráficos de registros únicos contêm mais informações do que um único gráfico de valores. Essa visualização pode fornecer um exemplo de um conjunto de dados maior.
A escolha de um registro único eficaz e relevante para esse tipo de gráfico destaca um exemplo de um conjunto de dados. Este gráfico pode ser personalizado para facilitar a leitura e facilitar a compreensão por meio da família de fontes e do uso de cores e tamanhos.
O gráfico de registro único a seguir mostra as principais informações sobre um produto específico, a " gravata-clara amarrada 100% com seda azul e a gravata listrada azul-marinho". Isso inclui o ID do produto, a categoria e o preço de varejo.
Para saber mais sobre como criar esses gráficos no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráficos de registro único.
Nuvem de palavras
Melhor para visualizar a frequência de dados.
As nuvens de palavras são visualizações de dados que mostram a frequência dos dados por meio da personalização do tipo, tamanho e cor da fonte. A estrutura principal de uma nuvem de palavras é que quanto maior a frequência de uma palavra específica em um conjunto de dados analisado, maior o tamanho da fonte. Mesmo com um olhar simples ou uma rápida varredura de um visualizador, uma nuvem de palavras transmite informações relevantes e recorrentes em um conjunto de dados por meio de um forte impacto visual.
A personalização do espaçamento e o tipo de alinhamento horizontal e vertical podem ter esse impacto visual. Em algumas nuvens de palavras, os criadores agrupam palavras temáticas semelhantes por uma determinada cor, destacando a natureza conectada de determinados elementos. Esse agrupamento de palavras por cor também pode ajudar a contextualizar o conteúdo para o leitor e a entender as informações fornecidas.
O exemplo de nuvem de palavras a seguir destaca os locais de estado dos clientes. Os nomes dos estados são dimensionados pelo número de clientes em cada estado, sendo Califórnia o estado com o maior número de clientes.
Para saber como o Looker alimenta especificamente a criação intuitiva da nuvem de palavras usando as opções do menu "Estilo", consulte a página de documentação das opções do gráfico do Word Cloud.
Mapas
A visualização de mapeamento contextualiza os dados relacionados à localização, o que o torna um tipo de visualização útil caso seus dados estejam relacionados especificamente a regiões geográficas. O escopo geográfico da sua visualização pode ser personalizado de forma a refletir melhor os dados coletados. Isso pode incluir especificar sua localização por longitude, latitude e até mesmo CEP, dependendo do projeto.
Os mapas interativos são ajustados e reconfigurados com base na personalização, enquanto os mapas estáticos permanecem consistentes depois de configurados. Esta seção trata especificamente das seguintes visualizações geográficas:
Google Maps
Melhor para visualizar dados geográficos com mapas de calor.
O Google Maps, a plataforma de mapeamento da Web do Google, compartilha informações geográficas de forma interativa com um público-alvo. Com o recurso Google Maps no Looker, é possível personalizar a aparência do mapa com vários estilos, como Claro, Escuro, Satélite, Ruas e Ao ar livre. Esses estilos podem destacar suas informações de maneiras diferentes, dependendo do escopo e do foco de seus dados. Além disso, a visualização do Google Maps permite a implementação do mapa de calor. Os mapas de calor exibem informações usando um sistema codificado por cores que indica a frequência dos dados.
A seguinte visualização do mapa de calor do Google Maps exibe o número de produtos vendidos por mês em CEPs nos Estados Unidos. O mapa de calor varia de 9 a 66 produtos vendidos, com um gradiente de verde até laranja que representa esse intervalo de números. Para navegar por este mapa, atalhos de teclado também estão disponíveis.
Para saber mais sobre o recurso Google Maps, consulte a página de documentação Opções de gráficos do Google Maps.
Mapa
Melhor para visualizar dados geográficos interativos.
As visualizações de mapa interativas aplicam imagens geográficas para representar como seus dados correspondem a um local e região específicos. Os mapas interativos podem refletir muitos outros tipos de visualização combinando aspectos de design. Isso pode incluir o uso de pontos, linhas ou áreas para representar marcadores na sua visualização.
O design do mapa geral também pode ser personalizado. Especificamente no Looker, os estilos de mapa incluem as opções Claro, Escuro e Satélite. Cada uma dessas opções também tem um recurso sem marcadores. Essa configuração omite detalhes importantes, como nomes de cidades e ruas, para focar mais especificamente nos dados do que nas especificações do mapa. Ao escolher um design de mapa, considere os detalhes importantes a serem considerados pelo usuário e escolha um design que reflita melhor esses detalhes.
O gráfico a seguir destaca o número de usuários em CEPs nos Estados Unidos por meio de um sistema de codificação de cores gradientes. Este mapa interativo permite que recursos de zoom se concentrem em regiões específicas do mapa.
Saiba mais sobre os mapas interativos no Looker na página de opções do gráfico de mapa.
Mapa estático (regiões)
Melhor para visualizar dados regionais.
Os mapas estáticos por região mostram como uma determinada região é afetada pelos dados. Como o mapa é estático, ele não pode ser alterado ou ajustado com base na interação do usuário. Esse tipo de visualização é útil para representar uma circunstância distinta em vez de um processo em constante mudança e evolução.
O mapa estático regional a seguir representa o número de lojas em cada estado dos Estados Unidos. Através de um gradiente azul, a cor azul mais escura representa o maior número de locais de lojas. O uso de cores deste mapa não é quantizado. Para maior contraste entre os estados, a chave Quantize Color do menu Style pode ser ativada.
Saiba mais sobre esse tipo de mapa no Looker na página de documentação de opções do Mapa estático (regiões).
Mapa estático (pontos)
Melhor para visualizar dados específicos de pontos geográficos.
Mapas estáticos com pontos espelham pontos estáticos com regiões. No entanto, esses mapas são visualizados em pontos que se sobrepõem entre regiões. Dependendo do foco dos seus dados, esse tipo de visualização pode ser útil, principalmente se não houver divisões regionais claras com os conjuntos de dados.
O mapa estático a seguir com pontos inclui pontos dimensionados pelo número de clientes em CEPs nos Estados Unidos.
Saiba mais sobre esse tipo de mapa no Looker na página de documentação de opções do gráfico estático (pontos).
Outros gráficos
Outros tipos conhecidos de visualização de dados disponíveis no Looker vão além dessas categorias. Essas formas adicionais de visualização permitem uma personalização adicional, dependendo do público-alvo para sua interpretação de dados. Esta seção inclui os seguintes exemplos de gráfico:
- Boxplot (em inglês)
- Visualizações personalizadas
Gráfico de caixa
Melhor para visualizar a distribuição de dados por meio de resumo estatístico.
Assim como os gráficos de gráfico de dispersão, os gráficos de gráfico de caixa também são eficazes para destacar a distribuição de dados. Esses gráficos mostram um resumo estatístico ou uma maneira de agrupar dados por meio de observações e padrões. Há um resumo estatístico de cinco números para um gráfico de caixa, que divide os dados com base no mínimo, no máximo, na mediana da amostra e no primeiro e no terceiro quartil. O aumento no tamanho de um gráfico de caixa representa uma distribuição mais alta dos dados.
O exemplo de gráfico de caixa a seguir destaca a distribuição de dados de produtos vendidos de janeiro de 2021 a julho de 2022. Cada entrada mensal exibe, ao passar o cursor, os produtos mínimo, médio e máximo vendidos.
Para saber mais sobre os diagramas de caixa e personalizá-los no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráficos do Boxplot.
Visualizações personalizadas
Além das visualizações disponíveis no Looker, também é possível criar visualizações personalizadas para exibir seus dados. É possível implementar visualizações personalizadas das seguintes maneiras:
- Adição da visualização personalizada para criar visualizações personalizadas com o parâmetro
visualizationno arquivo de manifesto do projeto - Como instalar a visualização a partir do Looker Marketplace diretamente
- Instalar a visualização a partir da página Visualização na seção Administrador do Looker
Exemplos de visualizações personalizadas disponíveis como plug-ins incluem a Visualização do mapa de calor do Google Agenda e a Visualização do gráfico do Aster. Consulte a página Configurações do administrador: documentação de visualizações para saber mais sobre a implementação de visualizações personalizadas.
Além disso, é possível criar visualizações exclusivas para seu projeto. Consulte a página de documentação Como desenvolver uma visualização personalizada para o Looker Marketplace para saber mais sobre como criar essas visualizações e como elas podem funcionar para refletir suas metas de visualização de dados.