使用报告中的字段

本文介绍了报告中如何处理维度和指标。在阅读本文之前或之后，不妨了解一下如何对数据建模，这可能会有所帮助。

在 Looker Studio 中，图表会显示一个或多个字段中的数据。这些字段是附加到该图表的数据源提供的维度和指标。数据的显示方式取决于图表类型和图表样式。

数据在图表中的显示方式

在表格中，数据会以行和列的形式显示，如以下基于 Google Analytics 数据源的示例所示：

浏览器	会话	平均会话时长	跳出率
Chrome	3,340	00:03:35	22.90%
Safari	209	00:02:33	15.79%
Firefox	202	00:02:20	19.80%
Internet Explorer	64	00:02:21	17.19%
Edge	37	00:05:37	16.22%
...

在直角坐标系图表中，维度通常沿横轴（X 轴）排列，而指标值则提供纵轴（Y 轴）位置。在时序中，日期范围维度提供 X 轴，细分维度提供数据系列。

在饼图中，维度用于定义细分数量，而指标用于确定每个细分的大小。

地理分布图使用包含地理信息（例如国家/地区代码、经纬度或 Google Ads 条件 ID）的维度在地图上显示您的数据。指标的相对值决定了图表中的颜色强度，如以下示例所示，该示例显示了大多数网站会话发生在美国：

详细了解您可以在 Looker Studio 中使用的图表。

使用细分维度对数据进行分组

许多图表都允许您按多个维度对数据进行分组。您向图表添加的每个维度都会将数据分组到更精细的级别。图表中的第一个维度是主要维度；其他维度称为细分 维度（因为它们可让您将数据细分或划分为更小的部分）。

例如，在下表中，主要维度是国家/地区，细分维度是年份。表格中的指标会先按国家/地区汇总，然后再按年份汇总。（如需详细了解分组对指标计算的影响，请参阅下文）。

国家/地区	年份	人口	互联网用户数	互联网 %
冰岛	2013	323,764	312,583	96.55%
冰岛	2012 年	320,716	308,560	96.21%
百慕大	2013	65,001	61,945	95.30%
挪威	2013	5,079,623	4,828,354	95.05%
冰岛	2011 年	319,014	302,488	94.82%
...

解读表格中的多维数据可能并非易事。使用其他可视化图表类型（例如此堆叠条形图）有助于解读复杂数据。例如，您可以使用堆叠柱形图按年份显示中国、美国、日本、印度、巴西、德国、俄罗斯、英国、法国和韩国的互联网用户数对比情况。

如需更深入地了解这个数据故事，请参阅世界人口样本报告。

指标的计算方式

在 Looker Studio 中，指标的计算方式有两种基本方式：

以概览总计形式

您可以使用统计信息摘要图表，将指标显示为数据集中整个列（字段）的汇总统计信息。

以下示例显示了 Google Analytics 中简化的数据。在这里，系统会汇总所有用户的平均网站停留时间指标，而不考虑任何其他因素，例如用户是新访问者还是回访者。网站停留时间是根据用户从初次会话到退出之间的时间差计算的，用总时间除以 3 次会话即可得出平均会话时长。

与一个或多个维度关联

指标值可以按所选维度进行限定。所有其他图表类型都属于此类别。

在以下示例中，条形图将“平均网站停留时间”指标与“用户类型”维度进行了配对。借助此可视化图表，您可以按照请求的维度修改计算方式，进而通过“回访用户”与“新用户”维度对此指标进行分析。

向图表添加多个维度有助于您更精确地查看数据。例如，假设您在表格中同时使用“用户类型”维度和“语言”维度来分析您网站的网站停留时间。在这种情况下，新用户和回访用户的计算方式相同，但计算结果会按语言进行汇总。您的表格可能如下所示：

用户类型	语言	平均会话时长
回访者	zh-tw	00:04:54
新访问者	zh-tw	00:04:02
回访者	en-us	00:03:51
新访问者	en-us	00:03:45
回访者	en-gb	00:03:33
...

相关资源

• 图表参考文档