データ ビジュアリゼーションとは、コンパイルされた情報を視覚的に表現することです。効果的なデータ ビジュアリゼーションにより、重要なテーマと結果を対象者に伝えることで、オーディエンスがニーズに合わせてカスタマイズされたデータを解釈して分析できるようになります。ビジュアリゼーションとグラフの作成を開始する前に、使用するビジュアリゼーションの種類を選択する必要があります。適切なビジュアリゼーション タイプを選択することで、データを明確かつ効果的に提示でき、オーディエンスは十分な情報に基づいて判断し、次のステップを決定できます。以下のセクションでは、分析の目標とオーディエンスの視点の両方を中心とした方法でデータを効果的に可視化する方法について説明します。
データの特性を考慮する
ビジュアリゼーションの種類を決定する前に、データの特性を検討してください。
カテゴリ: データが類似するパターンとセットのグループを含む場合、円グラフなどのカテゴリデータを最もよくサポートするビジュアリゼーション タイプを使用すると効果的です。商品カテゴリは、類似した機能と特徴に基づいてアイテムをグループ化するため、カテゴリデータの一例です。
順序: データが特定の順序の順序を必要とする場合、縦棒グラフや棒グラフなどのビジュアリゼーションを使用すれば、そうした順序をオーディエンスに対して定義できます。順序データの例としては、特定の商品に関するさまざまな星付きのレビューの数が挙げられます。
継続: 長期間にわたるデータを可視化する場合は、進行状況グラフなどの連続データをサポートするビジュアリゼーションを使用します。進化し続けるデータは時間の経過とともに追跡されるため、特定の四半期における製品の総売上高は、継続的なデータの一例です。
ユーザー層を定義する
効果的なビジュアリゼーションでは、データだけでなく、オーディエンスの視点とニーズも考慮されます。ビジュアリゼーションの外観をカスタマイズすると、特定のオーディエンスに情報を効果的に伝達できます。ユーザー層を定義する際は、考えられる技術的な知識のレベルや、職務などの要素を考慮してください。ユーザーはビジュアリゼーションをどのように使用するか。
ユーザー補助機能
データのビジュアリゼーションを作成するときは、アクセス可能にします。データ ビジュアリゼーション プロジェクトを通じて、ウェブ アクセシビリティを検討すると、視覚障がいや認知障がいのあるユーザーなど、作成したコンテンツを利用するすべてのユーザーに共有の機会が増えます。ウェブ コンテンツ ユーザー補助ガイドライン（WCAG）には、ビジュアリゼーションの設計に適用可能な、ユーザー補助機能の強化のための実装手順が記載されています。
代替テキスト: 代替テキスト（代替テキスト）を使用すると、大規模なオーディエンスがスクリーン リーダーを使用するユーザーなどのテキスト以外の要素に関する情報にアクセスできるようになります。Looker を使用すると、ビジュアリゼーションの主な側面を説明するメモをビジュアリゼーションに追加できます。Looker ビジュアリゼーションの要素にテキストの説明を追加する方法については、ユーザー定義ダッシュボードの編集のドキュメント ページのタイルメモの編集に関する情報をご覧ください。
コントラストとカラー アクセシビリティ: WCAG の国際基準を満たすコントラスト レベルを組み込んで、ビジュアリゼーションの閲覧者がカラーの違いを認識できるようにします。選択した 2 つの 16 進数カラーコードのコントラスト比を確認するには、WebAIM のコントラスト チェッカーをご覧ください。Looker では、Dalton カラーコレクションは、さまざまな形式の色不足に対応します。このコレクションと、Looker におけるその他のカラー選択オプションの詳細については、カラー コレクションのドキュメント ページをご覧ください。
表示やその他のコンテンツを作成する際のアクセシビリティについて詳しくは、ウェブ コンテンツ ユーザー補助ガイドラインの最新版をご覧ください。
データに最適なビジュアリゼーションを選択する
以下のセクションでは、Looker で使用できるビジュアリゼーション タイプの概要と、データに最適なタイプの選択方法について説明します。
デカルトグラフ
デカルトグラフとは、デカルト平面をルートとするグラフを指します。デカルト平面は x 軸と y 軸によって定義され、グラフ上のすべての位置に対応する点が含まれます。すべてのデカルトグラフでは、これらの軸にデータがプロットされます。
X 軸と Y 軸には、ディメンションと測定が反映されます。ディメンションには定性的な値が反映され、測定は本日的に定量的です。これらの値が X 軸と Y 軸に沿ってどのようにグラフ化されるか、およびこのデータの可視化された式はデカルトグラフの種類によって異なります。このセクションでは、デカルトグラフの例を示します。
列
比較するカテゴリが少ないデータを可視化する場合に最適です。
縦棒グラフは、情報が縦方向の縦方向のデカルト図で表示され、列の長さはデータ値に対応します。一般的な縦棒グラフは、X 軸にデータカテゴリと Y 軸のデータ値が含まれています。
データに含まれるカテゴリが数個しかない場合は、縦棒グラフが最適です。データに含まれるカテゴリが多い場合、軸ラベルのスペースが大きくなるため、棒グラフは多くの場合、より適切に機能します。負の値は負の方向で表示されるため、縦棒グラフは負の値を含むデータセットを表す場合にも役立ちます。
次の縦棒グラフの例は、正と負の両方の値を指定して、月当たりの周辺機器とジーンの販売の平均利益を示しています。
Looker でのグラフの作成について詳しくは、縦棒グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
棒グラフ
カテゴリ タイトルが長いデータの可視化に最適です。
棒グラフでは、列グラフと同様の方法でデータを表示できますが、水平方向に配置されます。通常、棒グラフでは、Y 軸はデータカテゴリ、X 軸は数値を表します。
データに含まれるカテゴリ名が特に長い場合、棒グラフのほうが棒グラフに適しています。棒グラフ上のラベルは y 軸の位置を調整することで、スペースを最適化し、読みやすくします。さらに、棒グラフは一般に、縦棒グラフと比べスペースの配置により、大量のカテゴリを表すのに適しています。
次の例の棒グラフでは、「Fashion Hoodies & Sweatshirts」などの衣料品のカテゴリのタイトルが棒グラフのアライメントにどのように収まるかを示しています。このグラフは、10 種類の衣料品カテゴリに関する月間注文数を示しています。
Looker での棒グラフの作成について詳しくは、棒グラフのオプションのドキュメントをご覧ください。
散布図
2 つの変数の相関関係を強調する場合に最適です。
散布図グラフは、2 つの変数の関係を強調したデカルト チャートの 1 つです。 プロットされた各ポイントは、データに関する分析情報を提供する X 軸と Y 軸の値を表します。これらの種類のグラフでは、データ内に出現する傾向やパターンが特に強調されます。
データに相関する 2 つの変数が含まれている場合、散布図は相関関係を見つけて探索するための理想的な可視化の方法です。これは正の相関関係にあります。つまり、x 変数は増加していますが、y 変数は増加しています。これには、負の相関関係が含まれる場合もあります。つまり、一方の変数は増加し、他方の変数は減少することを意味します。相関関係は null にすることもできます。つまり、選択した 2 つの変数間に相関関係はありません。潜在的なデータ相関を把握することで、データに関するより深い分析情報を得ることができ、将来のデータ動作の予測に役立つこともあります。
散布図のレイアウトと構造は、その有効性の鍵です。散布図のプロット ポイントは、サイズ設定と色分けを使用してカスタマイズし、ビューアの追加の変数やカテゴリを指定することもできます。トレンドラインは散布図でも使用できます。これらの線は、ビューアに表示されるデータ間の関係を強調表示します。カスタマイズをすることで、これらの選択が、関係性を表現するという全体的な目標を強調し、潜在的なパターン、相関性、傾向を調べる機会を持てるようにします。
次の散布図は、2015 年から 2018 年の間に四半期ごとに頻繁に利用した顧客の数を示しています。グラフ上の点は、お客様の数によって決まります。
この種のデカルト図の詳細については、散布図オプションのドキュメント ページをご覧ください。
行
一定期間の連続データのビジュアリゼーションに最適です。
折れ線グラフでは、データが直線で接続された一連の点を介して表示されます。このビジュアリゼーション タイプは、時間の経過に伴う継続的なデータを明確に強調します。
折れ線グラフを見やすくするため、線の数はそのまま表示されています。グラフに複数の線を含める場合は、色を使用して線を区別します。こうすると、線をマージするのではなく、ビューアで値を別々に解釈できます。
次の折れ線グラフは、2016 年から 2019 年の月間のウェブサイトのアクティブ ユーザー数を示しています。3 つの線は米国の東海岸、中西部、西海岸の地域を表しています。
Looker で折れ線グラフを作成する方法について詳しくは、折れ線グラフのオプションのページをご覧ください。
地域
時間の経過に伴う量の変化を可視化する場合に最適です。
面グラフは、その他のデカルト図、棒グラフ、および折れ線グラフの特性に基づいています。折れ線グラフと同様に、面グラフは線形の時系列で連続データをハイライト表示します。ただし、これらのグラフでは、棒グラフのような塗りつぶしの色の機能を使用して、データ全体の数量を表示します。こうすることで、時間の経過で量がどれほど変化するかがわかりやすくなります。
面グラフは、個々のデータポイントではなく、全体的な傾向を示しています。色付きの領域のコンポーネントがあるため、少数のトレンドと比較する場合は面グラフが適しています。傾向の大きいデータを強調表示するには、代わりに折れ線グラフの使用を検討してください。
次の面グラフは、米国の各リージョンにおける月間ウェブサイトのユーザー数も示すことで、折れ線グラフのビジュアリゼーションの例を反映しています。このグラフに示されている色は、2018 年から 2019 年へのユーザー数の変化が特に強調されています。
Looker の面グラフの詳細については、面グラフ オプションのドキュメント ページをご覧ください。
円グラフとドーナツグラフ
円グラフとドーナツグラフでは、データに対する各部分の相対的な割合が示されます。このため、カテゴリ情報、つまり共有特性に基づいて明確に分類できる情報を強調しています。
円グラフとドーナツグラフの情報を効果的にハイライト表示するには、5 つ以下のカテゴリを選択します。カテゴリが 5 つを超える場合は、棒グラフや縦棒グラフなどの情報を強調するように別のビジュアリゼーション タイプを選択することを検討してください。
円グラフまたはドーナツグラフでは全体の割合を表すため、カテゴリの値は 100% になる必要があります。
Looker では、2 種類の円グラフを用意しています。このセクションでは、次のグラフについて説明し、カテゴリデータを表示する際の強みを示します。
円
比例値を可視化する場合に最適です。
円グラフは、情報のカテゴリに基づいてスライスに分割された完全な円グラフです。これらのスライス分割によって、焦点は正確な割合ではなく、グラフに示された各比率が互いにどのように関係しているか、グラフの全体的な目標にどのように影響するかといった点に集中できます。
比例値間の関係の重要性を強調する場合は、円グラフでこれらの関係を効果的に示すことができます。5 つを超えるデータカテゴリを使用する場合は、別のビジュアリゼーション グラフを選択して、棒グラフや列グラフなどの情報をハイライト表示します。棒グラフと縦棒グラフは、多くの場合、ユーザーが個々の違いを簡単に認識できるようになります。
次の円グラフは、米国東海岸、西海岸、中西部の 3 つのリージョンの顧客全体の割合を示しています。このビジュアリゼーション タイプは、各リージョンの比例顧客数を示します。
Looker でこれらの比較グラフを作成する方法については、円グラフのオプションのドキュメントをご覧ください。
複数ドーナツ
複数のコンポーネントを使用して、比例値を可視化する場合に最適です。
「ドーナツ倍数を使用すると、データを相互接続編成で可視化できる一連のグラフを作成できます。これらのグラフでは円の中心が省略され、スライスの分割ではなく、円周状の分割が形成されています。グラフの中央に空白のスペースが追加され、データのラベルや説明をさらに追加することができます。
複数ドーナツグラフを作成するときは、カテゴリ間の均一性とまとまりのあるパターンがあることを確認して、それらの関係性を強調します。さらに、明瞭さと閲覧者の理解を確実にするため、各複数ドーナツグラフの微妙な違いを強調する明確で累積的な資料をグラフの中央に表示します。
次の複数ドーナツグラフは、デニム、レギンス、アウターとコート、ショートパンツなどの複数の商品分類における四半期ごとの販売数を示しています。四半期ごとの販売内容ごとに、ドーナツグラフが個別に表示されます。このビジュアリゼーションでは、均一な色で表される個々の衣料品カテゴリが、四半期ごとの総売上高にどの程度貢献しているのかがわかります。
Looker に複数ドーナツグラフを含める方法については、複数ドーナツグラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
進行状況のグラフ
進捗グラフは、時間の経過とともに表示される情報をハイライト表示します。これらのグラフで、コンテキストとそれによるデータへの影響を強調できます。進行状況グラフは、全体的な進捗状況と成長を追跡します。このセクションでは、次の進行状況グラフの例を示します。
ファンネル
連続したステージの可視化に最適です。
目標到達プロセスのグラフは、連続したステージを強調表示した進行状況グラフです。この種のグラフには、横長の長方形ビジュアリゼーションでデータを表す棒グラフと類似しています。このグラフは、積み上げビジュアリゼーションによって目標到達プロセスを作成します。
効果的な目標到達プロセス グラフでは、データに少なくとも 4 つのステージが含まれていることを確認してください。これにより、強力な効果を実感して、プロセス全体を強調できます。コンポーネントが 4 つ未満の場合は、円グラフなど、別の種類のビジュアリゼーションを使用することをおすすめします。
次の目標到達プロセスのビジュアリゼーションでは、カスタマー アクションの 5 つの段階と、各段階のパーセンテージ値がハイライト表示されています。ステージは降順で、商品、カート、購入、登録、キャンセルとなり、顧客とプロダクトのエンゲージメントを表します。
このビジュアリゼーションを Looker で作成する方法については、目標到達プロセス グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
スケジュール
時間の経過を可視化するのに適しています。
タイムライン グラフは重要になるイベントやマーカーを一定期間設定することで、時間の経過を強調します。タイムライン グラフは多くの場合時間に関連していますが、このグラフ構造は数字や金額にも適用できます。
色をカスタマイズすれば、複数のタイムラインを 1 つのグラフで使用して、複数の要因がどのように変化するのかを確認できます。特に Looker のタイムライン パターンでは、パレットによって色のカスタマイズが異なる場合があります。タイムラインには、グラデーションのいずれかの部分に 2 つの変数がある グラデーション オプションを反映する連続パレットを作成できます。カテゴリ パレットを使用することもできます。これは、各色がデータ内のカテゴリを表します。この色のカスタマイズとタイムライン グラフの詳細については、タイムライン グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
次のタイムラインは、特定の注文 ID 番号と、2022 年の月ごとの処理に要する平均日数を示しています。タイムラインでは、さまざまな日数を表す連続するグラデーション パレットを使用しています。
滝グラフ
連続した正の値と負の値を可視化する場合に最適です。
ウォーターフォール グラフでは、シーケンスによって正の値と負の値の関係がハイライト表示されます。これらのグラフは、さまざまな要因によって開始値がどのように変化するかを示しています。ウォーターフォール グラフは、棒グラフの設計要素をミラーリングします。他の多くのビジュアリゼーション タイプと同様に、時間ベースのマーカーやカテゴリベースのマーカーは、特定のデータセットに応じてウォーターフォール グラフを構造化できます。
ウォーターフォール グラフは正の値と負の値で明確に機能するため、これら 2 つのカテゴリを明確に定義することが重要です。色の使用とテキストラベルを使用することで、ビジュアリゼーションでデータ内の値を明確に区別できるようになります。
次のウォーターフォール グラフの例では、キャンセル、返品、発送、処理など、注文プロセスのステージ全体での総収益を示しています。また、合計金額も計算されます。
このビジュアリゼーション タイプの詳細については、ウォーターフォール グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
テキストと表
意味のあるテキストデータがある場合に、テキストと表の表示を選択すると、その単語の効果が強調されます。これらの単語の表示は、単一の値をハイライト表示することから、データセット全体での単語の複雑な配列を表示することまで、さまざまです。このセクションでは、テキストとテーブルのビジュアリゼーションの例をいくつか示します。
単一の値
分離されたデータの可視化に最適です。
1 つの値のグラフで、データセットの個々の値が強調表示されます。このようにして値を可視化すると、より大きなデータセットに対するその重要度と重要度を強調できます。
価値のグラフを 1 つ作成する場合は、対象ユーザーに大きく影響し、ビジュアリゼーションの目標を反映した値を選択します。さらに、フォント ファミリーとサイズのカスタマイズで、データの注意を妨げたり最小化したりするのではなく、価値を強調するようにします。
次の単一値の例では、カリフォルニア州の年次顧客数（118,126 人）が強調表示されています。
Looker でのこのグラフのカスタマイズについて詳しくは、単一値のグラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
単一レコード
一部のデータのみを可視化する場合に最適です。
単一値のグラフと同様に、単一レコードのグラフでは、大規模なデータセットから選択した制限付きデータも強調表示され、特定のメッセージが伝達されます。ただし、1 つのレコードグラフには、1 つの値グラフよりも多くの情報が含まれます。このビジュアリゼーションにより、大規模なデータセットの例が得られます。
このタイプのグラフで効果的かつ関連する単一レコードを選択すると、データセットの例がハイライト表示されます。このグラフは、フォント ファミリーやサイズと色の使い方を読みやすくして、わかりやすくするためにカスタマイズできます。
次の単一レコードのグラフは、「100% Silk Woven Light Blue and Navy Striped Tie」という特定の商品に関する重要な情報を示しています。これには、商品 ID、カテゴリ、小売価格が含まれます。
Looker でこれらのグラフを作成する方法について詳しくは、単一レコード グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
ワードクラウド
データ頻度の可視化に最適です。
ワードクラウドは、フォントタイプ、サイズ、色をカスタマイズしてデータの頻度を表示するデータのビジュアリゼーションです。ワードクラウドの主な構造は、分析されたデータセット内の特定の単語の頻度が高いほど、フォントサイズが大きいことです。ワードクラウドは、一目でわかるものや、閲覧者から簡単にスキャンしたものであっても、視覚的な効果が強く、データセット内の関連する情報が繰り返し現れるものです。
間隔や、水平および垂直の配置タイプをカスタマイズすることで、このような視覚的な効果が得られます。一部のワードクラウドでは、作成者は似たようなテーマの単語を特定の色でグループ化し、特定の要素のつながりの性質を強調しています。色分けされた単語は、読者にとってコンテンツを文脈的に理解し、提供された情報を理解するのに役立ちます。
次のワードクラウドの例は、顧客の州のロケーションを示しています。州の名前は、各州の顧客数で決まります。カリフォルニア州は顧客数が最も多い州です。
スタイル メニューのオプションで、Looker が直感的なワードクラウドの作成を促進する仕組みについては、ワードクラウド グラフのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
マップ
ビジュアリゼーションとマッピングにより、データが場所に関連した形でコンテキスト化されるため、データが特定の地域に関連する場合に便利です。ビジュアリゼーションの地理的なスコープは、収集したデータを最も適切に反映するようにカスタマイズできます。プロジェクトによっては、経度、緯度、郵便番号によってもロケーションを指定できます。
インタラクティブなマップはカスタマイズに基づいて調整、再構成されますが、静的マップは構成後も整合性が維持されます。このセクションでは、次の地理的ビジュアリゼーションについて説明します。
Google マップ
ヒートマップを使用して地理データを可視化する場合に最適です。
Google マップは、Google のウェブ マッピング プラットフォームであり、地理情報を視聴者とインタラクティブに共有できます。Looker の Google マップ機能を使用すると、ライト、ダーク、衛星、ストリート、アウトドアなど、複数のスタイルでマップの外観をカスタマイズできます。このようなスタイルを使用すると、データの範囲や焦点に応じて、さまざまな方法で情報を強調できます。また、Google マップのビジュアリゼーションでは、ヒートマップの実装が可能です。ヒートマップでは、データの頻度を示す色分けされたシステムを使って情報が表示されます。
次の Google マップのビジュアリゼーションでは、米国の郵便番号で月あたりの販売商品数が表示されています。ヒートマップは 9 ～ 66 の製品が販売されている範囲で、この範囲を表すグラデーションは緑色からオレンジ色です。また、キーボード ショートカットを使って地図を操作することもできます。
Google マップの機能の詳細については、Google マップのグラフ オプションのドキュメント ページをご覧ください。
マッピング
インタラクティブな地理データを可視化する場合に最適です。
インタラクティブなマップのビジュアリゼーションでは、地理画像を適用して、データが特定の場所やリージョンにどのように対応しているかを示します。インタラクティブなマップには、設計のさまざまな側面を組み合わせることで、他のさまざまなビジュアリゼーション タイプを反映できます。これには、ビジュアリゼーション内のマーカーを示すポイント、ライン、エリアを含めることができます。
また、地図全体のデザインをカスタマイズすることも可能です。Looker では、特にライト、ダーク、衛星のオプションを含む地図のスタイルを提供します。これらのオプションにはラベル機能がありません。この設定では、都市名や番地名などの主要な詳細情報が省略され、地図の詳細よりもデータに焦点を当てます。マップデザインを選択する際は、ユーザーが検討すべき重要な点を考慮し、その詳細を反映するデザインを選択します。
次のグラフは、グラデーション色分けシステムにより、米国の郵便番号にまたがるユーザー数を示しています。このインタラクティブなマップでは、マップの特定の部分にズームインできます。
Looker のインタラクティブ マップについて詳しくは、マップチャートのオプションのドキュメント ページをご覧ください。
静的地図（地域）
リージョン データの可視化に最適です。
リージョン別の静的マップは、特定のリージョンがデータに与える影響をグラフ化します。マップは静的なため、ユーザー インタラクションに基づいて変更または調整できません。この種のビジュアリゼーションは、時間の経過とともに変化するプロセスではなく、明確な状況を表すのに役立ちます。
次の各地域の静的マップは、米国の各州の店舗所在地の数を表しています。青色のグラデーションでは、最も濃い青色の色が店舗のロケーションの最大数を表します。この地図の色の使用は量子化されません。状態間のコントラストを高めるには、[スタイル] メニューの [色を量子化する] スイッチを有効にします。
Looker におけるこの種のマップの詳細については、静的マップ（リージョン）グラフ オプションのドキュメント ページをご覧ください。
静的地図（ポイント）
地理的なポイントに固有のデータを可視化する場合に最適です。
ポイントのある静的マップは、リージョンを含む静的ポイントをミラーリングします。ただし、これらの地図は、複数の領域が重なる点を介して可視化されます。データの焦点によっては、このビジュアリゼーション タイプは特に、データセットとの明確なリージョン分割がない場合に役立ちます。
次の静的な地図には、米国の郵便番号で顧客数によってサイズが設定されたポイントが含まれています。
Looker におけるこの種のマップの詳細については、静的マップ（ポイント）のグラフ オプションに関するドキュメント ページをご覧ください。
その他のグラフ
Looker で利用可能なその他の一般的なデータ ビジュアリゼーション タイプは、これらのカテゴリにとどまりません。これらの追加のビジュアリゼーション形式では、データ解釈のオーディエンスに応じてカスタマイズを追加できます。このセクションでは、次のグラフの例を示します。
箱ひげ
統計の概要を使用してデータの分布を可視化する場合に最適です。
散布図グラフと同様に、箱ひげ図グラフもデータの分布を強調するのに有効です。箱ひげ図グラフでは、統計の概要、または観測とパターンを使用してデータをグループ化する方法を示します。最小値、最大値、サンプルの中央値、第 1 および第 3 四分位に基づいてデータを分割した、箱ひげ図グラフの 5 桁の数値の概要があります。箱ひげ図のサイズが大きくなると、データの分布が増大していることを意味します。
次の箱ひげ図グラフは、2021 年 1 月から 2022 年 7 月に販売された商品のデータ分布を示しています。毎月のエントリごとに、販売された商品のうち、販売された商品のうち最小、中間、最大のものが表示されます。
Looker における箱ひげ図とカスタマイズの詳細については、箱ひげ図グラフのオプションのドキュメントをご覧ください。
カスタム ビジュアライゼーション
Looker で利用できる既存のビジュアリゼーションに加えて、カスタムのビジュアリゼーションを作成してデータを表示することもできます。カスタムのビジュアリゼーションは次の方法で実装できます。
- カスタム ビジュアリゼーションを追加して、プロジェクト マニフェスト ファイルの
visualizationパラメータでカスタムビジュアリゼーションを作成 - ビジュアリゼーションを Looker Marketplace から直接インストール
- Looker の [管理] セクションにある [ビジュアリゼーション] ページからビジュアリゼーション データをインストール
プラグインとして利用できるカスタム ビジュアリゼーションの例としては、カレンダー ヒートマップ ビジュアリゼーションや Aster プロット ビジュアリゼーションがあります。カスタム ビジュアリゼーションの実装の詳細については、管理者設定 - ビジュアリゼーションのドキュメント ページをご覧ください。
また、プロジェクトに固有のビジュアリゼーションを作成することもできます。これらのビジュアリゼーションの作成方法とデータのビジュアリゼーション目標を反映する方法については、Looker Marketplace 用のカスタム ビジュアリゼーションを開発するドキュメント ページをご覧ください。