数据可视化是指经过编译的信息的直观呈现形式。借助有效的数据可视化图表，您可以向受众群体传达关键主题和结果，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。以下各部分介绍如何根据分析目标和受众群体的视角，以有效的方式直观呈现数据：
考虑您的数据的特征
在确定可视化图表类型之前，请考虑数据的特征：
分类：如果您的数据包含一组相似的模式和集合，使用最能支持分类数据的可视化类型（例如饼图）会非常有效。“产品类别”就是一个分类数据示例，因为该产品根据类似的功能和特性将商品分组。
序数：如果您的数据需要有特定顺序的排序，请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。举例来说，针对特定商品的不同星级评价的序号就是这样的。
连续模式：如果您想直观呈现在很长一段时间内发生的数据，请使用支持连续数据的可视化图表，例如进度图表。我们会持续跟踪数据的变化情况，以数据为例，说明某个季度的总产品销量。
定义受众群体
有效的可视化图表不仅要考虑数据，还要考虑受众群体的视角和需求。自定义可视化图表的外观有助于您有效地向特定受众群体传达信息。定义受众群体时，请考虑他们可能具备的技术知识水平、工作职责等因素。您的受众群体如何使用您的可视化图表？
可访问性
创建数据可视化图表时，请将其直观呈现。在整个数据可视化项目中，考虑网站无障碍设计为所有用户（包括有视觉和认知障碍的用户，以及他们与您创作的内容相关的用户）提供更大的分享机会。《网络内容无障碍指南》(WCAG) 包括针对可视化设计的适用实现步骤，这些无障碍步骤包括：
替代文本：替代文本或替代文本允许更广泛的受众群体访问非文本元素（例如使用屏幕阅读器的用户）的信息。借助 Looker，您可以向可视化图表添加备注，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本说明，请参阅修改用户定义的信息中心文档页面中的修改卡片备注的相关信息。
对比度和颜色可访问性：通过符合 WCAG 国际标准的对比度级别，可确保可视化图表的观看者能够感知颜色选择方面的感知差异。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，达尔顿颜色集合专门适用于各种形式的颜色缺陷。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。
如需详细了解制作可视化图表和其他内容的无障碍功能，请参阅最新发布的网络内容无障碍指南版本。
为您的数据选择最合适的可视化图表
以下部分概述了 Looker 中可用的可视化类型，并探讨了如何选择最适合您的数据的类型：
笛卡尔图表
笛卡尔图表是指植根于笛卡尔平面的任何图表。笛卡尔平面通过 x 轴和 y 轴进行定义，图表中的所有位置都有相应的数字点。所有笛卡尔图表都绘制了这些轴的数据。
x 轴和 y 轴反映的是维度和测量值。维度反映的是定性的值，而衡量在本质上则是定量。这些值如何沿 x 轴和 y 轴绘制图表，并且数据的直观呈现表达式因笛卡尔图表类型而异。本部分包含下列笛卡尔图示例：
列
最适合直观呈现几个类别的数据，进行比较。
柱形图是竖直的笛卡尔图，它们以矩形垂直显示信息，其中柱形的长度与数据值对应。典型的柱形图包括 x 轴上的数据类别和 y 轴上的数据值。
如果您的数据仅包含几个类别，则柱形图最为理想。如果数据包含的类别较多，则条形图的效果往往更好，因为它们为轴标签提供了更多空间。由于负值按向下方向显示，因此柱形图还可用于描述包含负值的数据集。
下面的柱形图示例同时包含正值和负值，以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。
柱形
最适合用于直观呈现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，但也以水平对齐的方式显示数据。通常在条形图中，y 轴表示数据类别，x 轴表示数值。
如果数据包含的类别标题特别长，则条形图会比柱形图更受欢迎。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，条形图通常更适合表示更多类别。
以下条形图示例突出显示了服装类别标题（如“时尚连帽衫”和“运动衫”）在条形图中的对齐方式。此图表显示了 10 个不同服饰类别的每月订单量。
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
特别适合用于突出显示两个变量之间的相关性。
散点图是一种笛卡尔形式，突出显示了两个变量之间的关系。每个绘制点表示 x 轴和 y 轴上的值，用于提供关于数据的数据分析。这些类型的图表尤其会突出数据中出现的趋势和模式。
如果您的数据包含两个相关变量，那么散点图可能是找出和探索相关性的理想可视化方法。这种相关性为正，这意味着当 x 变量增加时，y 变量会增加。这也可能包括负相关，即当一个变量增加时，另一个变量则减少。相关性也可以为 null，这意味着两个所选变量之间没有关联。了解潜在数据相关性可以更深入地了解您的数据，甚至可以预测未来的数据行为。
散点图的布局和结构是其有效性的关键。此外，您还可以通过调整尺寸和颜色来自定义散点图的绘制点，以为观看者识别其他变量或类别。趋势线还可用于提供散点图；这些线条会突出显示查看者出现的数据之间的关联。通过自定义，确保这些设计选择能够突出说明关系的总体目标，并让您有机会检查潜在模式、相关性和趋势。
以下散点图显示了从 2015 年到 2018 年经常光顾营业地点的客户数量。图表上的积分根据客户数量进行调整。
如需详细了解这种笛卡尔可视化，请参阅散点图图表选项文档页面。
线
最适合直观呈现一段时间内的连续数据。
在折线图中，数据通过一条直线连接的一系列点来显示。这种可视化类型具体可以突出一段时间内的连续数据。
为了明确起见，折线图中显示的折线数量仍然是关键指标。如果您要在图表中添加多个线条，请使用颜色明确区分线条。这样一来，观看者可以单独解读这些值，而不是合并行。
以下折线图显示的是 2016 年至 2019 年期间的月活跃用户数。这三条单独的美国线条表示美国的东海岸、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。
面积图
最适合直观呈现数量随时间的变化情况。
面积图基于其他笛卡尔图表、条形图和折线图的特征绘制而成。与折线图一样，面积图以线性格式突出显示一段时间内的连续数据。但是，这些图表采用了与条形图类似的填充色功能，以便通过数据显示数量。这样观看者就能清楚地看到数量随时间的变化情况。
面积图传达的是整体趋势，而不是个别数据点。由于颜色填充区的部分原因，如果您比较较少的趋势，则面积图会更好。如需突出显示趋势变化较大的数据，请考虑改用折线图。
以下面积图还显示了美国各区域的每月网站用户，以此绘制折线图。但是，该图表中的填充颜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
饼图和圆环图强调了各个部分之间数据之间的关系。因此，它们非常适合突出显示分类信息，也就是可以根据共同特征明确划分为不同的信息。
为了更好地突出饼图和圆环图中的信息，请选择不超过五个类别。如果您的类别超过五个，请考虑选择其他可视化图表类型来突出显示信息，例如条形图或柱形图。
由于饼图或圆环图表示百分比，各个类别的值必须等于 100%。
Looker 提供了饼图的两个变体。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：
饼图
最适合直观呈现比例值。
饼图是指按信息类别划分成多个细分的完整圆形图表。在划分这些细分时，您的重点并不是具体关注确切的百分比，而是重点说明各细分之间的相互关系，并对图表的整体目标产生影响。
如果您致力于强调比例值之间的关系，则饼图会有效地传达这些关系。如果您要处理超过五种类别的数据，不妨考虑选择其他可视化图表，以突出显示信息，例如条形图或列图表。使用条形图和柱形图时，观看者通常更容易看出个人差异。
下面的饼图显示了美国这三个区域（东海岸、西海岸和中西部）的客户所占百分比。此可视化类型会按比例说明各个区域的客户数量。
如需详细了解如何在 Looker 中创建这些比较图表，请参阅饼图选项文档页面。
多层环图
最适合直观呈现具有多个分量的比例值。
借助多个圆环图，您可以创建一系列圆环图，从而以互连形式直观呈现您的数据。这些图表省略了圆心，形成了弧度划分，而不是切片划分。图表中间添加的空白区域可以进一步显示数据标签和说明。
创建圆环多重图表时，请确保各个类别的一致性和统一模式凸显它们之间的关系。此外，为了确保清晰明确、观看者理解，请在图表中心添加清晰的累计材质，以突出显示每个特定的圆圈环形图表的细微差别。
以下多环形图表显示了多类服饰的季度产品销售额：牛仔裤、紧身裤、外套和大衣，以及短裤。每个季度促销活动都有一个单独的圆环图。此图表突出显示了每种服装类别（以统一颜色表示）对季度产品总销售额的影响。
如需了解如何在 Looker 中添加圆环多重图表，请参阅圆环多图选项文档页面。
进度图表
进度图表会突出显示显示随时间变化的信息。通过这些图表，您可以着重说明这种环境及其对数据的影响。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示例：
漏斗图
最适合直观呈现连续阶段。
漏斗图是突出显示顺序阶段的进度图。这种类型的图表与条形图具有相似之处，后者也通过水平矩形显示数据。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。这样可确保强烈的视觉冲击力，并突出体现整个过程。如果您的组件少于 4 个，请考虑使用其他类型的可视化图表，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。这些阶段按降序显示，包括产品、购物车、购买、注册和取消，表示客户与产品的互动。
如需详细了解如何在 Looker 中创建这种可视化图表，请参阅漏斗图表选项文档页面。
时间表
最适合用于直观呈现时间进度。
时间轴图表包含关键事件和标记在指定时间段内的时长，从而突出显示时间进度。虽然时间轴图表通常与时间相关，但此图表结构也可以应用于数字和金额。
通过自定义颜色，您可以对一个图表使用多个时间轴，以显示多个因素随着进度的变化情况。对于时间轴模式（特别是 Looker），颜色自定义可能会因调色板而异。您的时间轴可以有连续的调色板，以反映渐变选项在任意一部分渐变上包含两个变量。您还可以有一个分类调色板，这意味着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。
以下时间轴图表显示了特定订单 ID 号及其在 2022 年几个月内各自的平均处理天数。时间轴使用连续的渐变托盘来表示不同的天数。
瀑布图
最适合直观呈现连续的正值和负值。
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如何受各种因素影响而发生变化。瀑布图反映的是条形图的设计元素。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。
由于瀑布图专门处理正值和负值，因此对这两个类别进行明确定义至关重要。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。
下面的瀑布图示例显示了在订单流程的各个阶段（包括已取消、已退货、已发货和正在处理）的总收入。此外，系统还会计算总金额。
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
如果您有要显示的有意义的文本数据，选择文本和表格显示将突出显示相关字词的影响。从突出显示单个值到在整个数据集中显示字词的复杂排列，这些字词的显示可能会有所不同。本部分包含文本和表格可视化类型的许多示例：
单值图
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突出了其对大型数据集的重要性和重要性。
创建单个值图表时，请选择对受众群体有意义的值，并反映可视化图表的目标。此外，请确保字体系列和大小的自定义设置强调该值，而不是分散用户注意力或最大限度减少数据。
下面的单个值示例突出显示了来自加利福尼亚的年度客户人数，即 118126 人。
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。
单记录图
最适合直观呈现有限的数据部分。
与单一值图表类似，单条记录图表还会突出显示来自较大数据集的选定有限数据，以传达特定信息。但是，与单个值图表相比，包含单个记录的图表包含的信息更多。可视化图表中的数据可以来自更大的数据集。
为这种类型的图表选择有效且相关的单条记录将突出显示数据集中的示例。通过字体系列以及大小和颜色用法，您可以自定义该图表，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“100% 丝绸编织浅蓝色和海军蓝条纹领带”。包括商品 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。
词云图
最适合直观呈现数据频率。
文字云是数据可视化效果，通过自定义字体类型、大小和颜色来显示数据频率。字词云的关键结构是，分析数据集中特定字词的频率越高，字体大小就越大。即使在轻松的资讯一览或观看者的快速扫描中，文字云也能通过强烈的视觉冲击传达数据集相关的周期性信息。
对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影响。在某些文字云中，创作者按特定颜色对相似的主题字词进行分组，以突出显示某些元素的联系性质。按颜色分组的字词还能帮助读者了解相关内容，并了解您提供的信息。
以下示例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来确定的，加利福尼亚州是客户数量最多的州。
如要了解 Looker 如何通过样式菜单选项为直观的字词云创建提供支持，请参阅文字云图表选项文档页面。
地图
在地图上直观呈现直观呈现与位置相关的数据时，如果数据与地理区域相关，则是一种非常实用的可视化类型。可视化图表的地理位置范围可以自定义，以最好地反映您收集的数据。这可能包括经纬度、纬度甚至邮政编码，具体取决于项目。
互动式地图可根据自定义情况进行调整和重新配置，而静态地图配置完毕后则会保持一致。本部分专门介绍了以下地理位置可视化图表：
Google 地图
最适合使用热图直观呈现地理数据。
Google 地图是 Google 的 Web 地图平台，可与受众群体以交互方式分享地理位置信息。借助 Looker 中的 Google 地图功能，您可以使用多种样式（例如浅色、深色、卫星、街道和户外）自定义地图的外观。这些样式可以根据数据的范围和焦点，以不同的方式突出显示您的信息。此外，Google 地图可视化还支持热图实现。热图使用颜色指示系统显示数据频率，
以下热图 Google 地图可视化功能显示了美国各地每月通过邮政编码销售的产品数量。所售产品的热图介于 9 至 66 之间，从绿色到橙色的渐变表示此数字范围。如需浏览此地图，您也可以使用键盘快捷键。
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。
地图
最适合用于直观呈现互动式地理位置数据。
互动式地图可视化会应用地理图像，以展示您的数据与特定位置和区域之间的对应关系。互动式地图可以通过组合设计元素反映许多其他可视化类型。这可能包括使用点、线或区域来指示可视化图表中的标记。
整体地图的设计也可自定义。具体而言，在 Looker 中，地图样式包括浅色、深色和卫星选项。每个选项也都有无标签功能。此设置省略了城市和街道名称等关键详情，以便更注重数据（而非地图细节）。选择地图设计时，请考虑用户要考虑的重要细节，并选择最能反映这些细节的设计。
以下图表显示了通过渐变颜色编码系统在美国境内使用邮政编码的用户数。通过这种互动式地图，您可以缩放地图项，使其位于地图的特定区域。
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。由于地图是静态的，因此无法根据用户互动进行更改或调整。这种可视化方式有助于描述独特的情况，而不是随时间推移而不断变化的流程。
以下区域静态地图表示美国各州的商店位置数量。通过蓝色渐变，最深的蓝色代表商店营业地点数量最多的情况。此地图的颜色用量未量化；如需在各状态之间形成更高的对比度，可在 Style 菜单中启用量化颜色开关。
请参阅静态地图（区域）图表选项文档页面，在 Looker 中详细了解此类地图。
静态地图（点）
最适合直观呈现特定于地理位置点的数据。
包含点的静态地图反映了包含区域的静态点。不过，这些地图直观呈现了区域之间重叠的点。根据您的数据侧重点，此可视化类型可能会有所帮助，尤其是在数据集没有明显的地区划分的情况下。
下面的静态地图包含积分，按美国各地邮政编码区域的比例调整点数。
请参阅静态地图（点）图表选项文档页面，在 Looker 中详细了解此类地图。
其他图表
Looker 中提供的其他热门数据可视化类型并不仅限于这些类别。这些特定的可视化形式可提供额外的自定义功能，具体取决于您的受众群体来解读数据。本部分包含以下图表示例：
箱线图
最适合通过统计汇总来直观呈现数据分布情况。
与散点图图表类似，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显示此图表，或通过观察和模式对数据进行分组。箱图图表有一个五位数的统计摘要，这些数据按最小值、最大值、样本中位数、第一和第三四分位划分数据。箱形图片大小的增大表示数据分布增加。
以下图表图表示例着重显示了 2021 年 1 月至 2022 年 7 月期间销售的产品的数据分布情况。每个每月条目都会在悬停鼠标时显示所售产品的最少、中等和最大产品数量。
如需详细了解 Looker 并在 Looker 中对其进行自定义，请参阅 Boxplot chart options 文档页面。
自定义可视化
除了 Looker 中现有的各种可视化图表外，您还可以创建自定义的可视化图表来显示您的数据。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，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该可视化图表
可作为插件提供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。如需详细了解自定义可视化实现，请参阅管理设置 - 可视化文档页面。
此外，您还可以创建特定于您的项目的可视化图表。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反映您的数据可视化目标。