Visualización de datos hace referencia a cualquier representación visual de información compilada. Con una visualización de datos eficaz, puedes comunicar temas y resultados clave a tus públicos, lo que les permite interpretar y analizar datos personalizados según sus necesidades. Antes de comenzar a crear visualizaciones y gráficos, debes seleccionar el tipo de visualización que usarás. Seleccionar el tipo de visualización adecuado te ayuda a presentar tus datos de manera clara y eficaz, y le permite a tu audiencia tomar decisiones informadas y determinar los próximos pasos. Las siguientes secciones describen cómo se pueden visualizar los datos de manera efectiva, de manera que se centre tanto en tus objetivos analíticos como en las perspectivas de tu público:
- Considerar las características de tus datos
- Define tu público
- Selecciona la mejor visualización para tus datos
Considerar las características de tus datos
Antes de decidirte por un tipo de visualización, considera las características de tus datos:
Categórico: Cuando tus datos contienen grupos de patrones y conjuntos similares, es efectivo usar un tipo de visualización que admita mejor los datos categóricos, como un gráfico circular. La categoría de producto sería un ejemplo de datos categóricos, ya que agrupa elementos basados en funciones y características similares.
Ordinal: Si tus datos requieren una secuencia ordenada específica, el uso de una visualización como un gráfico de columnas o un gráfico de barras puede definir estos órdenes para el público. Un ejemplo de datos ordinales sería la cantidad de opiniones destacadas con diferentes estrellas para un producto determinado.
Continuo: Si quieres visualizar datos que ocurren durante un período prolongado, usa visualizaciones que admitan datos continuos, como los gráficos de progresión. Las ventas totales de productos durante un trimestre particular sería un ejemplo de datos continuos, ya que se realiza un seguimiento de los datos en evolución a lo largo del tiempo.
Define tu público
Una visualización eficaz considera no solo los datos, sino también la perspectiva y las necesidades de su audiencia. Personalizar la apariencia de una visualización te permite transmitir información de manera efectiva a tu audiencia específica. Cuando definas tu público, piensa en factores como su nivel probable de conocimiento técnico y sus funciones laborales. ¿Cómo usará tu visualización tu audiencia?
Accesibilidad
Cuando crees una visualización de datos, hazla accesible. En cualquier proyecto de visualización de datos, tener en cuenta la accesibilidad web proporciona más oportunidades de compartir para todos los usuarios, incluidos aquellos con discapacidades visuales y cognitivas, que se interesarán en tu contenido creado. Las Pautas de accesibilidad al contenido web (WCAG) incluyen pasos de implementación para aumentar la accesibilidad, que se aplican al diseño de visualización, incluidos los siguientes:
Texto alternativo: El texto alternativo, o texto alternativo, permite que un público más amplio acceda a información de elementos que no son de texto, como las personas que usan lectores de pantalla. Con Looker, puedes agregar notas a tus visualizaciones que describan aspectos clave de ella. Si quieres obtener más información para agregar descripciones de texto a los elementos de las visualizaciones de Looker, consulta la información para editar una nota de mosaico en la página de documentación Edición de paneles definidos por el usuario.
Accesibilidad de contraste y color: La incorporación de niveles de contraste que cumplan con el estándar internacional WCAG garantiza que los usuarios de las visualizaciones puedan acceder a las diferencias percibidas en las opciones de color. Para encontrar la relación de contraste de dos códigos hexadecimales de color seleccionados, consulta el Verificador de contraste de WebAIM. En Looker, la colección de colores Dalton se adapta específicamente a diversas formas de deficiencia de color. Para obtener más información sobre esta colección y otras opciones de selección de color en Looker, consulta la página de documentación Colecciones de colores.
Para obtener más información sobre la accesibilidad en la creación de visualizaciones y otros contenidos, consulta la última versión publicada de las Pautas de accesibilidad de contenido web.
Selecciona la mejor visualización para tus datos
En las siguientes secciones, se proporciona una descripción general de los tipos de visualización disponibles en Looker y se analiza cómo seleccionar el mejor tipo para tus datos:
- Gráficos cartesianos
- Gráficos circulares y de anillo
- Gráficos de progreso
- Textos y tablas
- Maps
- Otros gráficos
Gráficos cartesianos
Una tabla cartesiana se refiere a cualquier gráfico que tenga su origen en el plano cartesiano. El plano cartesiano está definido por un eje X y un eje Y, con los puntos numéricos correspondientes para todas las ubicaciones en el gráfico. Todos los gráficos cartesianos trazan datos en estos ejes.
Los ejes X y Y reflejan dimensiones y medidas. Las dimensiones reflejan valores que son cualitativos, mientras que las medidas son de naturaleza cuantitativa. La forma en que se representan estos valores en el eje X y en el eje Y, y la expresión visualizada de estos datos varía según el tipo de gráfico cartesiano. En esta sección, se incluyen los siguientes ejemplos de cartas cartesianas:
Columna
Ideal para visualizar datos que tienen pocas categorías de comparación.
Los gráficos de columnas son gráficos cartesianos verticales que muestran información en formas rectangulares verticales, en las que la longitud de la columna corresponde al valor de los datos. Los gráficos de columnas típicos incluyen categorías de datos en el eje X y valores de datos en el eje Y.
Si tus datos contienen solo un par de categorías, un gráfico de columnas es lo ideal. Si tus datos contienen una mayor cantidad de categorías, los gráficos de barras suelen funcionar mejor porque proporcionan más espacio para las etiquetas de los ejes. Debido a que los valores negativos se muestran con una dirección hacia abajo, los gráficos de columnas también pueden ser una manera útil de representar conjuntos de datos que incluyen valores negativos.
El siguiente ejemplo de un gráfico de columnas incluye valores positivos y negativos para mostrar las ganancias promedio de los pedidos de accesorios y jeans vendidos por mes.
Consulta la página de documentación Opciones de gráfico de columnas para obtener más información sobre la creación de estos gráficos en Looker.
Barra
Ideal para visualizar datos con títulos de categorías largos.
Los gráficos de barras muestran los datos de manera similar a los gráficos de columnas, pero mediante una alineación horizontal. Comúnmente en los gráficos de barras, el eje Y representa una categoría de datos, mientras que el eje X representa un valor numérico.
Si tus datos contienen títulos de categorías particularmente largos, los gráficos de barras serían favorables sobre los gráficos de columnas. A través de la alineación en el eje Y, las etiquetas de los gráficos de barras optimizan el espacio y mejoran la legibilidad. Además, los gráficos de barras suelen ser mejores para representar grandes cantidades de categorías debido a la alineación del espaciado, en lugar de los gráficos de columnas.
En el siguiente ejemplo de un gráfico de barras, se destaca cómo en la alineación del gráfico de barras se ajustan los títulos de categorías de ropa más largos, como “Suéteres y capuchas de moda”. En este gráfico, se muestra la cantidad de pedidos mensuales de 10 categorías de ropa diferentes.
Si quieres obtener más información para crear gráficos de barras en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de barras.
Diagrama de dispersión
Ideal para destacar la correlación entre dos variables.
Un diagrama de dispersión es una forma de tabla cartesiana que destaca la relación entre dos variables. Cada punto trazado representa un valor en el eje X y en el eje Y que proporciona información sobre los datos. Estos tipos de gráficos destacan en particular las tendencias y los patrones que surgen en los datos.
Si tus datos contienen dos variables que se correlacionan, un diagrama de dispersión puede ser un método de visualización ideal para encontrar y explorar correlaciones. Esto podría ser una correlación positiva, lo que significa que mientras la variable x aumenta, la variable y también lo hace. Esto también podría incluir la correlación negativa, lo que significa que mientras una variable aumenta, la otra disminuye. La correlación también puede ser nula, lo que significa que no existe una correlación entre las dos variables elegidas. Conocer la posible correlación de datos puede llevar a una mayor comprensión de tus datos e incluso puede guiar a las predicciones del comportamiento futuro de los datos.
El diseño y la estructura de un diagrama de dispersión son clave para su eficacia. Los puntos trazados en los diagramas de dispersión también se pueden personalizar mediante el tamaño y el uso del color para identificar variables o categorías adicionales para el espectador. Las líneas de tendencia también se pueden utilizar con diagramas de dispersión; estas líneas resaltan las conexiones entre los datos que surgen para el espectador. A través de la personalización, asegúrate de que estas opciones de diseño destaquen el objetivo general de ilustrar una relación y proporcionar la oportunidad de examinar posibles patrones, correlaciones y tendencias.
El siguiente diagrama de dispersión representa la cantidad de clientes que frecuentaron ubicaciones trimestrales desde 2015 hasta 2018. El tamaño de los puntos en el gráfico depende de la cantidad de clientes.
Para obtener más información sobre este tipo de visualización cartesiana, consulta la página de documentación Opciones de diagrama de dispersión.
Línea
Ideal para visualizar datos continuos en el tiempo.
En un gráfico de líneas, los datos se muestran a través de una serie de puntos conectados por una línea recta. Este tipo de visualización destaca específicamente los datos continuos a lo largo del tiempo.
Para mayor claridad en tu gráfico de líneas, la cantidad de líneas presentes sigue siendo clave. Si incluyes varias líneas en el gráfico, usa colores para diferenciarlas claramente. Esto permitirá que el visualizador interprete los valores por separado en lugar de combinar las líneas.
El siguiente gráfico de líneas representa a los usuarios de sitios web activos por mes de 2016 a 2019. Las tres líneas separadas representan regiones en los Estados Unidos: la costa este, el medio oeste y la costa oeste.
Consulta la página de documentación Opciones de gráfico de líneas y obtén más información para crear un gráfico de líneas en Looker.
Área
Ideal para visualizar cambios en cantidades a lo largo del tiempo.
Un gráfico de áreas se basa en las características de otros gráficos cartesianos, el gráfico de barras y el gráfico de líneas. Al igual que los gráficos de líneas, los gráficos de áreas destacan datos continuos a lo largo del tiempo en una formación lineal. Sin embargo, estos gráficos usan una función de color relleno similar a un gráfico de barras para mostrar la cantidad a través de los datos. Esto permite que el usuario vea claramente cómo las cantidades se ajustan con el tiempo.
Los gráficos de áreas representan tendencias generales en lugar de datos individuales. Los gráficos de áreas son mejores cuando se compara una cantidad más pequeña de tendencias, debido a los componentes de áreas con relleno de colores. Para destacar datos con grandes cantidades de tendencias, considera utilizar un gráfico de líneas en su lugar.
El siguiente gráfico de áreas refleja el ejemplo de visualización del gráfico de líneas, ya que también muestra los usuarios mensuales de sitios web en distintas regiones de Estados Unidos. Sin embargo, el color de relleno de este gráfico destaca particularmente el cambio en las cantidades de usuarios de 2018 a 2019 específicamente.
Para obtener más información sobre los gráficos de áreas en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráfico de áreas.
Gráficos circulares y de torta
Los gráficos circulares y de anillo enfatizan la relación entre las partes con una proporción completa en los datos. Por esta razón, funcionan bien para resaltar información categórica, es decir, información que se puede dividir claramente en grupos según las características compartidas.
Para destacar mejor la información en los gráficos circulares y de anillo, selecciona cinco o menos categorías. Si tus categorías superan las cinco, considera seleccionar un tipo de visualización diferente para resaltar la información, como un gráfico de barras o columnas.
Como un gráfico circular o de anillos representa un porcentaje entero, los valores de las categorías deben sumar 100%.
Looker ofrece dos variantes de un gráfico circular. En esta sección, se describen los siguientes gráficos y se destacan sus fortalezas para mostrar datos categóricos:
Circular
Ideal para visualizar valores proporcionales.
Un gráfico circular es un gráfico circular completo que se divide en porciones según las categorías de información. A través de estas divisiones, no se enfoca específicamente en la cantidad porcentual exacta, sino en cómo las proporciones descritas se relacionan entre sí e afectan el objetivo general del gráfico.
Si estás trabajando para enfatizar la importancia de las conexiones entre los valores proporcionales, los gráficos circulares comunican eficazmente estas relaciones. Si trabajas con más de cinco categorías de datos, considera seleccionar un gráfico de visualización diferente para destacar la información, como un gráfico de barras o columnas. Con los gráficos de barras y de columnas, a menudo es más fácil para los usuarios percibir las diferencias individuales.
El siguiente gráfico circular representa los porcentajes del total de clientes de tres regiones de Estados Unidos: la costa este, la costa oeste y el medio oeste. Este tipo de visualización comunica la cantidad proporcional de clientes de cada región.
Consulta la página de documentación Opciones de gráficos circulares para obtener más información sobre cómo crear estos gráficos comparativos en Looker.
Anillos múltiples
Ideal para visualizar valores proporcionales con múltiples componentes.
Los múltiples de anillos te permiten crear una serie de gráficos de anillos para visualizar tus datos en una formación interconectada. Estos gráficos omiten el centro del círculo y forman divisiones en arco en lugar de divisiones en las porciones. El espacio en blanco agregado en el medio del gráfico permite etiquetas y descripciones adicionales de tus datos.
Cuando crees gráficos de anillos múltiples, asegúrate de que haya uniformidad y patrones cohesivos en todas las categorías para destacar su relación. Además, para garantizar la claridad y la comprensión de los usuarios, incluye material claro y acumulativo en el centro del gráfico para destacar el matiz de cada gráfico de múltiplos de anillo en particular.
El siguiente gráfico de múltiplos de donas muestra las ventas trimestrales de productos de varias categorías de ropa: jeans, calzas, ropa de abrigo, abrigos y pantalones cortos. Hay un gráfico de anillos separado para cada venta trimestral. Esta visualización destaca cómo cada categoría individual de ropa, representada por un color uniforme, contribuye a las ventas de productos generales por trimestre.
Para aprender a incluir gráficos de múltiples de anillos en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de múltiples anillos.
Gráficos de progreso
Los gráficos de progreso destacan la información que aparece a lo largo del tiempo. Mediante estos gráficos, puedes destacar este contexto y cómo afecta a los datos. Los gráficos de progreso hacen un seguimiento del progreso y crecimiento general. En esta sección, se incluyen ejemplos de los siguientes gráficos de progresión:
Embudo
Ideal para visualizar etapas secuenciales.
Los gráficos de embudos son gráficos de progresión que destacan etapas secuenciales. Este tipo de gráfico tiene similitudes con los gráficos de barras, que también representan datos a través de visualizaciones horizontales y rectangulares. Este gráfico crea una forma de embudo a través de las visualizaciones apiladas.
Para obtener un gráfico de embudo eficaz, asegúrate de que los datos incluyan al menos cuatro etapas. Esto garantizará un fuerte impacto visual y destacará el proceso representado como un todo. Si tienes menos de cuatro componentes, considera usar otro tipo de visualización, como un gráfico circular.
La siguiente visualización del embudo destaca cinco etapas distintas de las acciones de los clientes y los valores porcentuales de cada etapa. Las etapas, en orden descendente, son producto, carrito, compra, registro y cancelación, que representan el compromiso de los clientes con el producto.
Consulta la página de documentación Opciones de los gráficos de embudo para obtener más información sobre cómo crear esta visualización en Looker.
Cronograma
Ideal para visualizar el progreso del tiempo.
Los gráficos de cronograma destacan el progreso del tiempo, ya que incluyen eventos clave y marcadores durante un período determinado. Si bien los gráficos de cronograma suelen relacionarse con el tiempo, esta estructura de gráfico también se puede aplicar a números y cantidades.
Con la personalización del color, se pueden utilizar varios cronogramas en un gráfico para mostrar cómo varían varios factores a lo largo del progreso. En el caso de los patrones de cronograma, específicamente en Looker, la personalización del color puede variar según la paleta. Tu línea de tiempo puede tener una paleta continua, que refleja una opción de gradiente con dos variables en cualquiera de las partes del gradiente. También puedes tener una paleta categórica, lo que significa que cada color representa una categoría en los datos. Puedes obtener más información sobre la personalización de colores y los gráficos de cronograma en la página de documentación Opciones de gráfico de cronograma.
La siguiente visualización de cronograma representa números de ID de pedidos específicos y sus respectivos días promedio para procesar durante los meses de 2022. El cronograma utiliza una paleta de gradientes continuo para representar los diferentes números de días.
Cascada
Ideal para visualizar valores secuenciales positivos y negativos.
Los gráficos de cascada destacan la relación entre valores positivos y negativos a través de una secuencia. Estos gráficos muestran cómo evoluciona un valor inicial debido a varios factores. Los gráficos de cascada reflejan los elementos de diseño de un gráfico de barras. Al igual que muchos otros tipos de visualización, los marcadores basados en el tiempo o en las categorías pueden estructurar gráficos de cascada en función de tu conjunto de datos particular.
Dado que los gráficos de cascada funcionan específicamente con valores positivos y negativos, es esencial que tengas una definición clara entre estas dos categorías. A través del uso de colores y etiquetas de texto, asegúrate de que la visualización diferencie claramente los valores en tus datos.
En el siguiente ejemplo de gráfico de cascada, se muestran los ingresos totales en todas las etapas del proceso de pedido, incluidos la cancelación, la devolución, el envío y el procesamiento. También se calculó un importe total.
Consulta la página de documentación Opciones del gráfico de cascada para obtener más detalles sobre este tipo de visualización.
Texto y tablas
Cuando tengas datos de texto significativos para mostrar, seleccionar las visualizaciones de texto y tablas destacará el impacto de las palabras. La visualización de estas palabras puede variar; desde destacar un solo valor hasta mostrar una disposición compleja de palabras en un conjunto de datos. Esta sección incluye algunos de los numerosos ejemplos de tipos de visualización para texto y tablas:
Un solo valor
Ideal para visualizar datos aislados.
Un gráfico de solo valor destaca un valor individual de un conjunto de datos. Visualizar un valor de esta manera destaca su importancia y su importancia para un conjunto de datos más grande.
Cuando crees un gráfico de valor único, selecciona un valor que tenga importancia para el público y refleje tus objetivos para la visualización. Además, asegúrate de que la familia de fuentes y la personalización del tamaño enfatizan el valor en lugar de distraer o minimizar los datos.
El siguiente ejemplo de valor único destaca la cantidad de clientes anuales de California, que es de 118,126 personas.
Consulta la página de documentación Opciones del gráfico de valor único para obtener más información para personalizar este gráfico en Looker.
Un solo registro
Ideal para visualizar datos limitados.
Al igual que los gráficos de valor único, los gráficos de un solo registro también destacan datos limitados seleccionados de un conjunto de datos más grande para comunicar un mensaje determinado. Sin embargo, los gráficos de registro único contienen más información que un gráfico de valores únicos. Esta visualización puede proporcionar un ejemplo de un conjunto de datos más grande.
Elegir un registro único efectivo y relevante para este tipo de gráfico destacará un ejemplo de un conjunto de datos. Este gráfico se puede personalizar para mayor legibilidad y claridad mediante la familia de fuentes, el tamaño y el uso de colores.
En el siguiente gráfico de registro único, se muestra información clave sobre un producto en particular, “Tejida 100% Seda azul claro y corbata a rayas azul marino”. Esto incluye el ID del producto, la categoría y el precio de venta minorista.
Si quieres obtener más información para crear estos gráficos en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráfico de registro único.
Nube de palabras
Ideal para visualizar la frecuencia de datos.
Las nubes de palabras son visualizaciones de datos que muestran la frecuencia de los datos a través de la personalización del tipo de fuente, el tamaño y el color. La estructura clave de una nube de palabras es que cuanto mayor sea la frecuencia de una palabra específica en un conjunto de datos analizado, mayor será el tamaño de la fuente. Incluso con una simple mirada o una búsqueda rápida de un espectador, una nube de palabras transmite información relevante y recurrente en un conjunto de datos a través de un fuerte impacto visual.
La personalización del espaciado y el tipo de alineación horizontal y vertical puede lograr este impacto visual. En algunas nubes de palabras, los creadores agrupan palabras temáticas similares por un determinado color, lo que destaca la naturaleza conectada de ciertos elementos. Esta agrupación de palabras por color también puede ayudar a contextualizar el contenido para el lector y comprender la información que se proporciona.
La siguiente nube de palabras de ejemplo destaca las ubicaciones de estado de los clientes. Los nombres de los estados se dimensionan según la cantidad de clientes en cada estado, donde California es el estado con el mayor número de clientes.
Para obtener información sobre cómo Looker potencia específicamente la creación intuitiva de la nube de palabras a través de las opciones del menú Estilo, consulta la página de documentación Opciones del gráfico de Cloud de palabras.
Maps
La visualización cartográfica contextualiza los datos en relación con la ubicación, lo que la convierte en un tipo de visualización útil si tus datos se relacionan específicamente con regiones geográficas. El alcance geográfico de tu visualización puede personalizarse de la manera que refleje mejor los datos recopilados. Esto puede incluir especificar tu ubicación a través de la longitud, la latitud y hasta el código postal, según el proyecto.
Los mapas interactivos se ajustan y se vuelven a configurar en función de la personalización, mientras que los mapas estáticos siguen siendo coherentes una vez configurados. En esta sección, se abordan específicamente las siguientes visualizaciones geográficas:
Google Maps
Ideal para visualizar datos geográficos con mapas de calor.
Google Maps, la plataforma de mapas web de Google, comparte información geográfica de manera interactiva con un público. Con la función de Google Maps en Looker, puedes personalizar el aspecto de tu mapa con varios estilos, por ejemplo, color Claro, Oscuro, Satélite, Calles y Exteriores. Estos estilos pueden resaltar tu información de diferentes maneras según el alcance y el enfoque de tus datos. Además, la visualización de Google Maps permite la implementación de mapas de calor. Los mapas de calor muestran información mediante un sistema codificado por colores que indica la frecuencia de datos.
La siguiente visualización de mapa de calor de Google Maps muestra la cantidad de productos que se venden por mes en códigos postales en todo Estados Unidos. El mapa de calor va de 9 a 66 productos vendidos, con un gradiente de verde a naranja que representa este rango numérico. Para navegar por el mapa, también están disponibles las combinaciones de teclas.
Para obtener más información sobre la función de Google Maps, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de Google Maps.
Map
Ideal para visualizar datos geográficos interactivos.
Las visualizaciones de mapas interactivos aplican imágenes geográficas para representar cómo tus datos corresponden a una ubicación y región específicas. Los mapas interactivos pueden reflejar muchos otros tipos de visualización combinando aspectos de diseño. Esto puede incluir el uso de puntos, líneas o áreas para representar marcadores en tu visualización.
El diseño del mapa general también se puede personalizar. Específicamente, en Looker, los diseños de mapa incluyen las opciones Claro, Oscuro y Satélite. Cada una de estas opciones también tiene un atributo sin etiquetas. Esta configuración omite detalles clave, como la ciudad y los nombres de las calles, para enfocarse más específicamente en los datos que en los detalles del mapa. Al elegir un diseño de mapa, ten en cuenta los detalles importantes para que el usuario los considere, y elige el diseño que mejor los refleje.
El siguiente gráfico destaca la cantidad de usuarios en los códigos postales de los Estados Unidos a través de un sistema de codificación por color con gradiente. Este mapa interactivo permite que las funciones de zoom se enfoquen en determinadas regiones del mapa.
Obtén más información sobre los mapas interactivos de Looker en la página de documentación Opciones de gráficos de mapas.
Mapa estático (regiones)
Ideal para visualizar datos regionales.
Los mapas estáticos por región muestran cómo los datos afectan a una región en particular. Debido a que el mapa es estático, no puede cambiar ni ajustarse según la interacción del usuario. Este tipo de visualización es útil para retratar una circunstancia distinta en lugar de un proceso cambiante y en evolución a lo largo del tiempo.
El siguiente mapa estático regional representa la cantidad de ubicaciones de tiendas en cada estado de Estados Unidos. A través del gradiente azul, el color azul más oscuro representa la mayor cantidad de ubicaciones de tiendas. El uso de este color en el mapa no está cuantizado. Para lograr un mayor contraste entre los estados, se puede habilitar el interruptor Cuantizar color en el menú Estilo.
Obtén más información sobre este tipo de mapa en Looker en la página de documentación de opciones de gráficos de Mapa estático (regiones).
Mapa estático (puntos)
Ideal para visualizar datos específicos de un punto geográfico.
Los mapas estáticos con puntos reflejan puntos estáticos con regiones. Sin embargo, estos mapas se visualizan en puntos que se superponen en distintas regiones. Según el enfoque de tus datos, este tipo de visualización podría ser útil, especialmente si no hay brechas regionales claras con tus conjuntos de datos.
El siguiente mapa estático con puntos incluye puntos que se dimensionan según la cantidad de clientes en códigos postales en todo Estados Unidos.
Obtén más información sobre este tipo de mapa en Looker en la página de documentación de opciones de gráficos de mapa estático (puntos).
Otros gráficos
Otros tipos populares de visualización de datos disponibles en Looker se extienden más allá de estas categorías. Estas formas de visualización específicas adicionales permiten una mayor personalización según tu público para la interpretación de tus datos. En esta sección, se incluyen los siguientes ejemplos de gráficos:
Diagrama de caja
Ideal para visualizar la distribución de datos a través de resúmenes estadísticos.
Al igual que los diagramas de dispersión, los diagramas de caja también son eficaces para destacar la distribución de los datos. Los diagramas de caja muestran esto a través de un resumen estadístico, o una manera de agrupar los datos a través de observaciones y patrones. Hay un resumen estadístico de cinco números para un diagrama de caja, en el que se dividen los datos según el mínimo, el máximo, la mediana de la muestra y el primer y el tercer cuartil. El aumento de tamaño de un diagrama de caja significa una mayor distribución de los datos.
En el siguiente ejemplo de gráfico de caja, se destaca la distribución de datos de los productos vendidos desde enero de 2021 hasta julio de 2022. Cada entrada mensual muestra, al colocar el cursor sobre ellos, los productos mínimos, medio y máximos vendidos.
Para obtener más información sobre los diagramas de caja y personalizarlos en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de Boxplot.
Visualizaciones personalizadas
Además de las visualizaciones existentes disponibles en Looker, también puedes crear una visualización personalizada para mostrar tus datos. Puedes implementar visualizaciones personalizadas de las siguientes maneras:
- Agregar la visualización personalizada para crear visualizaciones personalizadas con el parámetro
visualizationen el archivo de manifiesto del proyecto - Instalar la visualización directamente desde Looker Marketplace
- Instala la visualización desde la página Visualización en la sección Administrador de Looker.
Algunos ejemplos de visualizaciones personalizadas que están disponibles como complementos incluyen la visualización del mapa de calor del calendario y la visualización del diagrama Aster. Consulta la página Configuración del administrador: documentación de visualizaciones para obtener más información sobre la implementación de visualizaciones personalizadas.
Además, puedes crear visualizaciones únicas para tu proyecto. Consulta la página de documentación Desarrolla una visualización personalizada para Looker Marketplace y obtén más información sobre cómo crear estas visualizaciones y cómo pueden funcionar para reflejar tus objetivos de visualización de datos.