Visualização de dados refere-se a qualquer representação visual de informações compiladas. Com uma visualização de dados eficaz, é possível comunicar temas e resultados-chave ao seu público, capacitando-o a interpretar e analisar dados que foram personalizados para suas necessidades. Antes de começar a criar visualizações e gráficos, é preciso selecionar o tipo de visualização que você usará. Selecionar o tipo de visualização apropriado ajuda você a apresentar seus dados de forma clara e eficaz, permitindo que seu público tome decisões informadas e determine os próximos passos. As seções a seguir descrevem como os dados podem ser efetivamente visualizados de maneira centrada em seus objetivos analíticos e nas perspectivas do seu público-alvo:
- Considerar as características dos seus dados
- Defina o público-alvo
- Escolher 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 os dados contêm grupos de padrões e conjuntos semelhantes, é eficaz usar um tipo de visualização que ofereça melhor suporte a dados categóricos, como um gráfico de pizza. A categoria do produto seria um exemplo de dados categóricos, já que agrupa itens com base em funções e recursos semelhantes.
Ordinais:se os dados exigirem uma sequência ordenada específica, usar 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 avaliações com estrelas variadas de um determinado produto.
Contínuo:para ver dados que ocorrem durante um longo período, use visualizações que ofereçam suporte a dados contínuos, como gráficos de progressão. O total de vendas do produto em um trimestre específico seria um exemplo de dados contínuos, já que a evolução dos dados é acompanhada ao longo do tempo.
Defina o público-alvo
Uma visualização eficaz considera não apenas os dados, mas também a perspectiva e as necessidades do público-alvo. Personalizar a aparência de uma visualização permite transmitir informações de forma eficaz para seu público específico. Ao definir seu público-alvo, pense em fatores como o nível provável de conhecimento técnico e a função dele. Como seu público-alvo usará sua visualização?
Acessibilidade
Ao criar uma visualização de dados, torne-a acessível. Ao longo de qualquer projeto de visualização de dados, considerar a acessibilidade na web oferece maiores oportunidades de compartilhamento para todos os usuários, incluindo aqueles com deficiência visual e cognitiva, que se envolverão com o seu conteúdo criado. As Diretrizes de Acessibilidade para o Conteúdo da Web (WCAG, na sigla em inglês) incluem etapas de implementação para aumentar a acessibilidade que se aplicam ao design de visualização, incluindo:
Texto alternativo:esse tipo de texto permite que um público maior acesse informações de elementos que não são textuais, como pessoas que usam leitores de tela. Com o Looker, você pode adicionar notas às suas visualizações que descrevem os principais aspectos da sua visualização. Para saber mais sobre como adicionar descrições de texto a elementos das visualizações do Looker, consulte as informações sobre como editar uma nota de bloco na página de documentação Como editar painéis definidos pelo usuário.
Contraste e acessibilidade de cores:incorporar níveis de contraste que atendam ao padrão internacional WCAG garante que as diferenças percebidas nas opções de cores sejam acessíveis aos espectadores das visualizações. Para encontrar a taxa de contraste de dois códigos de cores hexadecimais selecionados, consulte o Verificador de contraste da WebAIM (em inglês). No Looker, a coleção de cores Dalton se adequa especificamente a 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 mais informações sobre acessibilidade na criação de visualizações e outros conteúdos, consulte a versão publicada mais recente das Diretrizes de Acessibilidade para Conteúdo da Web (em inglês).
Selecione a melhor visualização para seus dados
Nas seções a seguir, você encontra uma visão geral dos tipos de visualização disponíveis no Looker e ensina a escolher o melhor para seus dados:
- Gráficos cartesianos
- Gráficos de pizza e de rosca
- Gráficos de progressão
- Textos e tabelas
- Maps
- Outros gráficos
Gráficos cartesianos
Um gráfico cartesiano é qualquer gráfico com base 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 traçam dados nesses eixos.
Os eixos X e Y refletem as dimensões e as medidas. As dimensões refletem valores qualitativos, enquanto as medidas são quantitativas. A forma como esses valores são representados nos eixos x e y, e a expressão visualizada desses dados varia de acordo com o tipo de gráfico cartesiano. Nesta seção, incluímos os seguintes exemplos de gráficos cartesianos:
Coluna
Ideal para visualizar dados com poucas categorias para comparação.
Os gráficos de colunas são gráficos cartesianos verticais que mostram informações em formas retangulares e verticais, em que o comprimento da coluna corresponde ao valor dos dados. Os gráficos de colunas comuns incluem categorias de dados no eixo x e valores de dados no eixo y.
Se seus dados contêm apenas algumas categorias, um gráfico de colunas é ideal. Caso seus dados tenham 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 para baixo, 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.
Barras
Ideal para visualizar dados com títulos de categorias longos.
Os gráficos de barras mostram dados de maneira semelhante aos gráficos de colunas, mas com alinhamento horizontal. Geralmente nos gráficos de barras, o eixo y representa uma categoria de dados, enquanto o eixo x representa um valor numérico.
Se seus dados contiverem títulos de categoria particularmente longos, os gráficos de barras serão favorecidos em relação aos gráficos de colunas. Através do alinhamento no eixo y, os rótulos nos gráficos de barras otimizam o espaço e melhoram a legibilidade. Além disso, os gráficos de barras normalmente são melhores para representar quantidades maiores de categorias devido ao alinhamento de espaçamento, em oposição aos gráficos de colunas.
O exemplo a seguir de um gráfico de barras destaca como títulos de categorias de vestuário mais longos, como "Moletons e moletons da moda", se encaixam no alinhamento do gráfico de barras. Este gráfico mostra a quantidade de pedidos mensais para 10 categorias diferentes de vestuário.
Para saber mais sobre como criar gráficos de barras no Looker, consulte a página de documentação Opções do gráfico de barras.
Gráfico de dispersão
Ideal 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 no gráfico 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 contêm duas variáveis correlacionadas, um gráfico de dispersão pode ser um método de visualização ideal para encontrar e explorar correlações. Pode ser uma correlação positiva, o que significa que, enquanto a variável x aumenta, a variável y aumenta. Isso também pode incluir correlação negativa, ou seja, 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 uma maior percepção dos seus dados e pode até mesmo orientar previsões de comportamentos futuros dos dados.
O layout e a estrutura de um gráfico de dispersão são fundamentais para a sua eficácia. Os pontos plotados nos gráficos de dispersão também podem ser personalizados por meio do tamanho e do uso de cores para identificar outras variáveis ou categorias para o espectador. As linhas de tendência também podem ser usadas com gráficos de dispersão. Essas linhas destacam as conexões entre os dados que surgem para o usuário. Com a personalização, garanta que essas escolhas de design destaquem o objetivo geral de ilustrar um relacionamento e oferecer a chance de examinar possíveis padrões, correlações e tendências.
O gráfico de dispersão a seguir representa o número de clientes que frequentaram locais trimestralmente de 2015 a 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.
Linhas
Melhor para visualizar dados contínuos ao longo do tempo.
Em um gráfico de linhas, os dados são mostrados por 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 em seu gráfico de linhas, a quantidade de linhas presentes permanece sendo 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 mesclar as linhas.
O gráfico de linhas a seguir representa os usuários ativos por mês do site 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 como criar um gráfico de linhas no Looker.
Área
Melhor para visualizar mudanças em quantidades ao longo do tempo.
Um gráfico de área é baseado nas características de outros gráficos cartesianos, do gráfico de barras e do gráfico de linhas. Assim como os gráficos de linhas, os gráficos de área destacam dados contínuos ao longo do tempo em uma formação linear. No entanto, esses gráficos utilizam um recurso de cor preenchida semelhante a um gráfico de barras para exibir a quantidade nos dados. Isso permite que o usuário saiba como as quantidades são ajustadas 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 compara um número menor de tendências, devido aos componentes da área preenchida com cores. Para destacar dados com quantidades maiores de tendências, use um gráfico de linhas.
O gráfico de área a seguir reflete o exemplo de visualização de gráfico de linhas ao mostrar também os usuários mensais do site em regiões dos Estados Unidos. No entanto, a cor preenchida nesse gráfico destaca especialmente a mudança na quantidade de usuários de 2018 a 2019, especificamente.
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 com uma proporção inteira nos dados. Por esse motivo, funcionam bem para destacar informações categóricas, ou seja, informações que podem ser claramente divididas em grupos com base em características compartilhadas.
Para destacar melhor as informações nos gráficos de pizza e de rosca, selecione cinco categorias ou menos. Se suas categorias excederem cinco, considere selecionar um tipo de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou colunas.
Como um gráfico de pizza ou de rosca representa uma porcentagem inteira, os valores das categorias devem somar 100%.
O Looker oferece duas variações de um gráfico de pizza. Esta seção descreve os gráficos a seguir e destaca os pontos fortes deles 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 informação. Nessas divisões, o foco não é especificamente no valor percentual exato, mas em como as proporções definidas 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 informam essas relações de maneira eficaz. Se você estiver trabalhando com mais de cinco categorias de dados, considere selecionar um gráfico de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou colunas. Com os gráficos de barras e colunas, geralmente é mais fácil para os usuários perceberem 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 do gráfico de pizza para saber como criar esses gráficos de comparação no Looker.
Conjuntos de gráficos de rosca
Ideal para visualizar valores proporcionais com vários componentes.
Com os números de rosca, você pode 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 fatias. O espaço em branco adicionado no meio do gráfico permite mais rótulos e descrições dos seus dados.
Ao criar gráficos de vários gráficos de rosca, verifique se há uniformidade e padrões coesos em todas as categorias para destacar a relação entre elas. Além disso, para garantir clareza e compreensão do espectador, inclua material claro e cumulativo no centro do gráfico para destacar as nuances de cada gráfico de rosca específico.
O gráfico de múltiplos de rosca a seguir mostra as vendas trimestrais de produtos para várias categorias de vestuário: jeans, leggings, casacos, casacos e shorts. Há um gráfico de rosca separado para cada venda trimestral. Essa visualização destaca como cada categoria de vestuário, representada por uma cor uniforme, contribui para as vendas gerais de produtos por trimestre.
Para saber como incluir gráficos de vários tipos de rosca no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráficos de vários gráficos de rosca.
Gráficos de progressão
Os gráficos de progressão destacam as informações que aparecem ao longo do tempo. Com esses gráficos, é possível 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
Ideal para visualizar fases sequenciais.
Os gráficos de funil são gráficos de progressão que destacam as fases sequenciais. Esse tipo de gráfico tem semelhanças com os gráficos de barras, que também representam dados em visualizações horizontais e retangulares. Este gráfico cria uma forma de funil com as visualizações empilhadas.
Para um gráfico de funil eficaz, verifique se os dados incluem pelo menos quatro estágios. Isso garantirá um forte impacto visual e destacará 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 etapas separadas de ações do cliente e os valores percentuais em cada uma delas. As fases, em ordem decrescente, são produto, carrinho, compra, registro e cancelamento, representando o engajamento do cliente com o produto.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de funil para saber como criar essa visualização no Looker.
Cronograma
Melhor para visualizar a progressão do tempo.
Os gráficos de linha do tempo destacam a progressão do tempo incluindo os principais eventos e marcadores em um período definido. Embora os gráficos de linha do tempo geralmente estejam relacionados ao tempo, essa estrutura de gráfico também pode ser aplicada a números e valores.
Com a personalização de cores, várias linhas do tempo podem ser usadas em um gráfico para mostrar como vários fatores variam no decorrer da progressão. Para padrões da linha do tempo, especificamente no Looker, a personalização de cores pode variar de acordo com a paleta. Sua linha do tempo pode ter uma paleta contínua, que reflete uma opção de gradiente com duas variáveis em cada 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.
Confira na linha do tempo a seguir os números específicos ID dos pedidos e os respectivos dias médios de processamento ao longo de meses em 2022. A linha do tempo usa uma paleta de gradiente contínuo para representar os números variáveis de dias.
Cascata
Ideal para visualizar valores sequenciais positivos e negativos.
Os gráficos de cascata destacam a relação entre valores positivos e negativos em 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 baseados em tempo ou em categoria podem estruturar gráficos de cascata, dependendo do seu conjunto de dados específico.
Como os gráficos de cascata funcionam especificamente com valores positivos e negativos, é essencial ter uma definição clara entre essas duas categorias. Com o uso de cores e rótulos de texto, certifique-se de que a visualização diferencie claramente os valores em seus dados.
O exemplo de gráfico de hierarquia a seguir mostra a receita total em todos os estágios do processo de pedido, incluindo cancelado, devolvido, enviado e processamento. Há também um valor total calculado.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de cascata para mais detalhes sobre esse tipo de visualização.
Texto e tabelas
Quando você tiver dados de texto significativos para exibir, selecionar exibições de texto e tabela destacará o impacto das palavras. A exibição dessas palavras pode variar, desde destacar um único valor até mostrar 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
Ideal para visualizar uma parte isolada dos dados.
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 gráfico de valor único, selecione um valor que tenha significado para o público-alvo e reflita suas metas para a visualização. Além disso, garanta que a personalização da família de fontes e do tamanho enfatize 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 118.126 pessoas.
Consulte a página de documentação Opções do gráfico de valor único para mais informações sobre como personalizar esse gráfico no Looker.
Registro único
Ideal para visualizar partes de dados limitadas.
Assim como os gráficos de valor único, os gráficos de registro único também destacam dados limitados selecionados de um conjunto de dados maior para comunicar uma determinada mensagem. No entanto, os gráficos de registro único contêm mais informações do que um gráfico de valor único. Essa visualização pode fornecer um exemplo de um conjunto de dados maior.
Escolher um registro único eficaz e relevante para este tipo de gráfico destacará um exemplo de um conjunto de dados. Esse gráfico pode ser personalizado para facilitar a leitura e a clareza por meio da família de fontes e do tamanho e uso de cores.
O gráfico de registro a seguir mostra informações importantes sobre um produto específico, "A gravata listrada 100% seda azul-clara e 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 do gráfico de registro único.
Nuvem de palavras
Melhor para visualizar a frequência de dados.
Nuvens de palavras são visualizações de dados que mostram a frequência dos dados por meio da personalização de tipo, tamanho e cor da fonte. A estrutura-chave 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 uma simples olhada ou uma rápida verificação de um visualizador, uma nuvem de palavras transmite informações relevantes e recorrentes em um conjunto de dados por meio de um forte impacto visual.
Para conseguir esse impacto visual, é possível personalizar o espaçamento e o tipo de alinhamento horizontal e vertical. Em algumas nuvens de palavras, os criadores de conteúdo agrupam palavras temáticas semelhantes por uma determinada cor, destacando a natureza conectada de certos elementos. Esse agrupamento de palavras por cor também pode ajudar a contextualizar o conteúdo para o leitor e entender as informações fornecidas.
O exemplo de nuvem de palavras a seguir destaca os locais dos estados dos clientes. Os nomes dos estados são dimensionados pelo número de clientes em cada estado, sendo a Califórnia o estado com o maior número de clientes.
Para saber como o Looker ajuda na criação intuitiva da nuvem de palavras com as opções do Menu de estilo, consulte a página de documentação das Opções do gráfico de nuvem de palavras.
Mapas
A visualização de mapeamento contextualiza os dados no que se refere à localização, tornando-a um tipo de visualização útil se seus dados estiverem relacionados especificamente a regiões geográficas. O escopo geográfico de sua visualização pode ser personalizado da maneira que melhor reflita os dados coletados. Isso pode incluir especificar seu local por longitude, latitude e até mesmo CEP, dependendo do seu projeto.
Os mapas interativos são ajustados e reconfigurados com base na personalização, e os mapas estáticos permanecem consistentes após a configuração. Esta seção aborda especificamente as 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 maneira interativa com o público-alvo. Com o recurso do Google Maps no Looker, você pode personalizar a aparência do mapa com vários estilos, como Claro, Escuro, Satélite, Ruas e Ao ar livre. Esses estilos podem destacar suas informações de diferentes maneiras, dependendo do escopo e do foco de seus dados. Além disso, a visualização do Google Maps permite a implementação de mapas de calor. Os mapas de calor exibem informações usando um sistema codificado por cores que indica a frequência dos dados.
A visualização do mapa de calor a seguir do Google Maps mostra 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 a laranja que representa esse intervalo de números. Para navegar pelo mapa, também estão disponíveis atalhos do teclado.
Para saber mais sobre o recurso do Google Maps, consulte a página de documentação Opções de gráfico 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 indicar marcadores em 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 rótulos. Essa configuração omite detalhes importantes, como nomes de cidades e ruas, para se concentrar mais nos dados do que nas especificidades do mapa. Ao escolher um design de mapa, considere os detalhes importantes para o usuário considerar e escolha um design que reflita melhor esses detalhes.
O gráfico a seguir destaca o número de usuários em diferentes códigos postais nos Estados Unidos por meio de um sistema de codificação de cores gradiente. Esse mapa interativo permite que elementos de zoom se concentrem em regiões específicas do mapa.
Saiba mais sobre mapas interativos no Looker na página de documentação Opções do gráfico de mapa.
Mapa estático (regiões)
Ideal para visualizar dados regionais.
O gráfico de mapas estáticos por região mostra 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 retratar uma circunstância distinta em vez de um processo em mudança e evolução ao longo do tempo.
O mapa estático regional a seguir representa o número de lojas em cada estado nos Estados Unidos. Usando um gradiente azul, a cor azul mais escura representa o maior número de lojas. O uso de cores deste mapa não é quantizado. Para maior contraste entre os estados, ative a opção Quantize Color no menu Estilo.
Saiba mais sobre esse tipo de mapa no Looker na página de documentação de opções do gráfico Mapa estático (regiões).
Mapa estático (pontos)
Ideal para visualizar dados específicos de pontos geográficos.
Os mapas estáticos com pontos espelham pontos estáticos com regiões. No entanto, esses mapas exibem pontos que se sobrepõem entre regiões. Dependendo do foco dos dados, esse tipo de visualização pode ser útil, especialmente se não houver divisões regionais claras nos seus conjuntos de dados.
O mapa estático com pontos a seguir inclui pontos dimensionados por 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 Static Map (Points).
Outros gráficos
Outros tipos de visualização de dados conhecidos disponíveis no Looker vão além dessas categorias. Essas outras formas específicas de visualização permitem mais personalização dependendo do seu público-alvo para a interpretação dos dados. Esta seção inclui os seguintes exemplos de gráfico:
- Boxplot (em inglês)
- Visualizações personalizadas
Gráfico de caixa
Melhor para visualizar a distribuição de dados com um resumo estatístico.
Assim como os gráficos de diagrama de dispersão, os gráficos de caixa de caixa também são eficazes para destacar a distribuição de dados. Os gráficos de diagrama em caixa mostram isso por meio de um resumo estatístico ou de uma maneira de agrupar dados por meio de observações e padrões. Há um resumo estatístico de cinco números para um gráfico de caixa, dividindo os dados com base no mínimo, no máximo, na mediana da amostra e no primeiro e terceiro quartis. O aumento do tamanho de um diagrama em caixa significa maior distribuição dos dados.
O exemplo de gráfico em caixa a seguir destaca a distribuição de dados dos produtos vendidos de janeiro de 2021 a julho de 2022. Cada entrada mensal mostra, ao passar o cursor, os produtos mínimo, médio e máximo vendidos.
Para saber mais sobre diagramas de caixa e como personalizá-los no Looker, consulte a página de documentação Opções do gráfico do Boxplot.
Visualizações personalizadas
Além das visualizações disponíveis no Looker, também é possível criar visualizações personalizadas para mostrar seus dados. Você pode implementar visualizações personalizadas das seguintes maneiras:
- Adicionar a visualização personalizada para criar visualizações personalizadas com o parâmetro
visualizationno arquivo de manifesto do projeto - instalar a visualização diretamente pelo Marketplace do Looker.
- Instalar a visualização pela página Visualização na seção Administrador do Looker
Exemplos de visualizações personalizadas que estão disponíveis como plug-ins incluem a Visualização de mapa de calor do Google Agenda e a Visualização de gráficos Aster. Consulte a página Configurações do administrador: documentação de visualizações para saber mais sobre a implementação de visualizações personalizadas.
Além disso, você pode criar visualizações exclusivas para seu projeto. Consulte a página de documentação Como desenvolver uma visualização personalizada para o Marketplace do Looker para saber como criar essas visualizações e como elas podem refletir suas metas de visualização de dados.