A visualização de dados se refere a qualquer representação visual de informações compiladas. Com uma visualização de dados eficaz, você pode comunicar os principais temas e resultados ao público, permitindo que ele interprete e analise dados personalizados de acordo com as necessidades dele. Antes de começar a criar visualizações e gráficos, você precisa selecionar o tipo de visualização que vai usar. Selecionar o tipo de visualização adequado ajuda a apresentar os dados de forma clara e eficaz, permitindo que o público tome decisões informadas e determine as próximas etapas. As seções a seguir descrevem como os dados podem ser visualizados de maneira eficaz, com foco nos seus objetivos analíticos e nas perspectivas do público-alvo:
- Considere as características dos seus dados
- Defina o público-alvo
- Selecionar 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:
Categóricos: quando os dados contêm grupos de padrões e conjuntos semelhantes, é eficaz usar um tipo de visualização que seja mais adequado para dados categóricos, como um gráfico de pizza. A categoria do produto é um exemplo de dados categóricos, já que agrupa itens com base em funções e recursos semelhantes.
Ordinal: se os dados exigirem uma sequência ordenada específica, use uma visualização como um gráfico de colunas ou um gráfico de barras para definir essas ordens para o público. Um exemplo de dados ordinais seria o número de avaliações com estrelas variadas para um determinado produto.
Contínuos: se você quiser visualizar dados que ocorrem em um longo período, use visualizações que aceitem dados contínuos, como gráficos de progressão. O total de vendas de produtos em um determinado trimestre seria um exemplo de dados contínuos, já que os dados em evolução são monitorados 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. Ao personalizar a aparência de uma visualização, você pode transmitir informações de maneira eficaz para seu público específico. Ao definir seu público, pense em fatores como o provável nível de conhecimento técnico e as funções de trabalho. Como o público vai usar sua visualização?
Acessibilidade
Ao criar uma visualização de dados, torne-a acessível. Em qualquer projeto de visualização de dados, considerar a acessibilidade na Web oferece mais oportunidades de compartilhamento para todos os usuários, incluindo aqueles com deficiências visuais e cognitivas, que vão interagir com o conteúdo criado. As Diretrizes de Acessibilidade para Conteúdo Web (WCAG) incluem etapas de implementação para aumentar a acessibilidade que são aplicáveis ao design de visualização, incluindo:
Texto alternativo: o texto alternativo permite que um público maior acesse informações de elementos não textuais, como pessoas que usam leitores de tela. No Looker, é possível adicionar uma descrição de acessibilidade diretamente a um bloco do painel para que os leitores de tela possam anunciar uma descrição narrativa da visualização de dados. Também é possível adicionar notas para descrever os principais aspectos da visualização diretamente no painel.
Acessibilidade de contraste e cor: incorporar níveis de contraste que atendam ao padrão internacional WCAG garante que as diferenças percebidas nas escolhas de cores sejam acessíveis aos espectadores das visualizações. Para encontrar a taxa de contraste de dois códigos de cores hexadecimais selecionados, consulte o Contrast Checker do WebAIM. No Looker, a coleção de cores Dalton é adequada especificamente para 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 Web.
Selecionar a melhor visualização para seus dados
As seções a seguir mostram uma visão geral dos tipos de visualização disponíveis no Looker e explicam como selecionar o melhor tipo 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 que tenha como base o 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 mostram dados nesses eixos.
Os eixos X e Y refletem dimensões e medições. As dimensões refletem valores qualitativos, enquanto as medições são de natureza quantitativa. A forma como esses valores são representados nos eixos x e y e a expressão visualizada desses dados variam de acordo com o tipo de gráfico cartesiano. Esta seção inclui os seguintes exemplos de gráficos cartesianos:
Coluna
Ideal para visualizar dados com poucas categorias para comparar.
Os gráficos de colunas são gráficos cartesianos verticais que mostram informações em formas retangulares verticais, em que o comprimento da coluna corresponde ao valor dos dados. Os gráficos de colunas típicos incluem categorias de dados no eixo X e valores de dados no eixo Y.
Se os dados tiverem apenas algumas categorias, um gráfico de colunas é ideal. Se os dados tiverem um número maior de categorias, os gráficos de barras geralmente funcionam melhor porque oferecem mais espaço para os rótulos dos eixos. Como os valores negativos são exibidos com 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 mostrar o lucro médio de pedidos de acessórios e jeans vendidos por mês.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de colunas para mais informações sobre como criar esses gráficos no Looker.
Barras
Ideal para visualizar dados com títulos de categoria longos.
Os gráficos de barras mostram dados de maneira semelhante aos gráficos de colunas, mas com alinhamento horizontal. Normalmente, nos gráficos de barras, o eixo Y representa uma categoria de dados, enquanto o eixo X representa um valor numérico.
Se os dados tiverem títulos de categoria muito longos, os gráficos de barras são mais adequados do que os de colunas. Com o alinhamento no eixo y, os rótulos nos gráficos de barras otimizam o espaço e melhoram a legibilidade. Além disso, os gráficos de barras geralmente são melhores para representar quantidades maiores de categorias devido ao alinhamento de espaçamento, ao contrário dos gráficos de colunas.
O exemplo a seguir de um gráfico de barras destaca como títulos de categorias de roupas mais longos, como "Moletons com capuz e sem capuz", se encaixam no alinhamento do gráfico de barras. Este gráfico mostra o valor dos pedidos mensais de 10 categorias de roupas diferentes.
Para saber como criar gráficos de barras no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráfico de barras.
Marcador
Ideal para avaliar uma única métrica principal em relação a um valor desejado.
Os gráficos de marcadores avaliam a performance de uma única métrica principal como uma ou mais barras, marcam sua meta com uma linha de destino e mostram ambas em relação a intervalos de fundo sombreados que representam limites de performance (como "ruim", "satisfatório" e "bom"). Com os gráficos de marcadores, você pode avaliar instantaneamente o progresso da métrica e o desempenho geral dela sem sobrecarregar o painel.
O exemplo a seguir de um gráfico de marcadores destaca como o desempenho de uma métrica pode ser medido em relação aos indicadores principais de desempenho. Este gráfico mostra o número de pedidos recebidos em 22 de julho de 2026 (44 pedidos), em comparação com um intervalo "ruim" de 5 pedidos, um intervalo "médio" de 25 pedidos e uma meta de 40 pedidos.
Para saber mais sobre esse tipo de visualização cartesiana, consulte a página de documentação Opções de gráfico de marcadores.
Gráfico de dispersão
Ideal para destacar a correlação entre duas variáveis.
Um gráfico de dispersão é um tipo de gráfico cartesiano que destaca a relação entre duas variáveis. Cada ponto representa um valor nos eixos x e y que fornece insights sobre os dados. Esses tipos de gráficos destacam principalmente tendências e padrões que surgem nos dados.
Se os dados contêm duas variáveis correlacionadas, um gráfico de dispersão pode ser o método de visualização ideal para encontrar e analisar correlações. No caso de uma correlação positiva, as duas variáveis aumentam ou diminuem juntas. Já em uma correlação negativa, uma variável aumenta e a outra diminui. A correlação também pode ser nula, o que significa que não há correlação entre as duas variáveis escolhidas. Reconhecer uma possível correlação nos seus dados pode gerar insights mais profundos e direcionar as projeções sobre comportamentos futuros.
O layout e a estrutura de um gráfico de dispersão são fundamentais para a eficácia dele. Os pontos plotados em gráficos de dispersão também podem ser personalizados com o uso de tamanho e cor para identificar outras variáveis ou categorias para o espectador. As linhas de tendência também podem ser usadas com gráficos de dispersão. Elas destacam as conexões entre os dados que aparecem para o espectador. Com a personalização, garanta que essas escolhas de design destaquem o objetivo geral de ilustrar uma relação e ofereçam uma 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 de gráfico de dispersão.
Linha
Ideal para visualizar dados contínuos ao longo do tempo.
Em um gráfico de linhas, os dados são mostrados em uma série de pontos conectados por uma linha reta. Esse tipo de visualização destaca especificamente dados contínuos ao longo do tempo.
Para fins de esclarecimento, no gráfico de linhas, a quantidade de linhas presentes continua sendo fundamental. Se você incluir várias linhas no gráfico, use cores para diferenciá-las claramente. Isso permite que o espectador interprete os valores separadamente, em vez de mesclar as linhas.
O gráfico de linhas a seguir representa os usuários ativos mensais do site de 2016 a 2019. As três linhas separadas representam regiões dos Estados Unidos: Costa Leste, Centro-Oeste e Costa Oeste.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de linhas para saber como criar um gráfico de linhas no Looker.
Área
Ideal para visualizar mudanças em quantidades ao longo do tempo.
Um gráfico de área se baseia nas características de outros gráficos cartesianos, como os de barras e o 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 usam um recurso de cor de preenchimento semelhante a um gráfico de barras para mostrar a quantidade nos dados. Isso permite que o espectador veja claramente como as quantidades se ajustam ao longo do tempo.
Os gráficos de área mostram tendências gerais, e não pontos de dados individuais. Os gráficos de área são melhores para comparar um número menor de tendências, devido aos componentes de área preenchidos com cores. Para destacar dados com mais tendências, use um gráfico de linhas.
O gráfico de área a seguir espelha o exemplo de visualização do gráfico de linhas, mostrando também os usuários mensais do site em várias regiões dos Estados Unidos. No entanto, a cor de preenchimento nesse gráfico destaca principalmente a mudança na quantidade de usuários de 2018 para 2019.
Para saber mais sobre gráficos de área no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráfico de área.
Gráficos de pizza e de rosca
Os gráficos de pizza e de rosca enfatizam a relação entre as partes e a proporção total nos dados. Por isso, esses gráficos são bons para destacar informações categóricas que podem ser divididas em grupos com base em características compartilhadas.
Para destacar melhor as informações nos gráficos de pizza e de rosca, selecione até cinco categorias. Se as categorias forem mais de cinco, considere selecionar um tipo de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou de colunas.
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
Ideal para visualizar valores proporcionais.
Um gráfico de pizza é um gráfico circular completo dividido em fatias com base em categorias de informações. Com essas divisões, o foco não é mais o valor percentual exato, mas sim como as proporções descritas se relacionam entre si e afetam o objetivo geral do gráfico.
Se você quer enfatizar a importância das conexões entre valores proporcionais, os gráficos de pizza comunicam essas relações de forma eficaz. Se você estiver trabalhando com mais de cinco categorias de dados, selecione um gráfico de visualização diferente para destacar as informações, como um gráfico de barras ou de colunas. Com gráficos de barras e gráficos de colunas, geralmente é mais fácil para os espectadores perceberem diferenças individuais.
O gráfico de pizza a seguir representa as porcentagens do total de clientes de três regiões dos Estados Unidos: Costa Leste, Costa Oeste e Centro-Oeste. Esse tipo de visualização mostra a quantidade proporcional de clientes de cada região.
Consulte a página de documentação Opções de 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 gráficos de rosca múltiplos, 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 dados.
Ao criar gráficos de múltiplos de rosca, garanta que haja uniformidade e padrões coesos entre as categorias para destacar a relação entre elas. Além disso, para garantir a clareza e a compreensão do espectador, inclua material cumulativo claro no centro do gráfico para destacar as nuances de cada gráfico de múltiplos de rosca.
O gráfico de rosca múltiplo a seguir mostra as vendas trimestrais de produtos para várias categorias de roupas: jeans, leggings, agasalhos e casacos e shorts. Há um gráfico de rosca separado para cada venda trimestral. Essa visualização destaca como cada categoria de roupa, representada por uma cor uniforme, contribui para as vendas gerais de produtos por trimestre.
Para saber como incluir gráficos de conjuntos de gráficos de rosca no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráficos de conjuntos de gráficos de rosca.
Gráficos de progressão
Os gráficos de progressão destacam 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 etapas sequenciais.
Os gráficos de funil são gráficos de progressão que destacam etapas sequenciais. Esse tipo de gráfico é semelhante aos gráficos de barras, que também representam dados por meio de visualizações horizontais e retangulares. Esse gráfico cria uma forma de funil com as visualizações empilhadas.
Para que o gráfico de funil seja eficaz, os dados precisam incluir pelo menos quatro etapas. Isso vai garantir um forte impacto visual e destacar o processo representado como um todo. Se você tiver menos de quatro componentes, use 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 etapa. Os estágios, em ordem decrescente, são produto, carrinho, compra, registro e cancelamento, representando o engajamento dos clientes com o produto.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de funil para saber como criar essa visualização no Looker.
Cronograma
Ideal para visualizar a progressão do tempo.
Os gráficos de linha do tempo destacam a passagem do tempo incluindo eventos e marcadores importantes em um período definido. Embora os gráficos de linha do tempo geralmente se relacionem ao tempo, essa estrutura também pode ser aplicada a números e quantidades.
Com a personalização de cores, é possível usar várias linhas do tempo em um gráfico para mostrar como vários fatores variam ao longo da progressão. Para padrões de 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. Também é possível ter uma paleta categórica, em que cada cor representa uma categoria nos dados. Saiba mais sobre essa personalização de cores e os gráficos de linha do tempo na página de documentação Opções de gráfico de linha do tempo.
A visualização de linha do tempo a seguir representa números de ID de pedido específicos e os respectivos dias médios de processamento ao longo dos meses de 2022. A linha do tempo usa uma paleta de gradiente contínuo para representar os números variados de dias.
Cascata
Ideal para visualizar valores positivos e negativos sequenciais.
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 definir claramente essas duas categorias. Use cores e rótulos de texto para garantir que a visualização diferencie claramente os valores nos seus dados.
O exemplo de gráfico de cascata a seguir mostra a receita total em todas as etapas do processo de pedido, incluindo cancelado, devolvido, enviado e em processamento. Há também um valor total calculado.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de cascata para mais detalhes sobre esse tipo de visualização.
Texto e tabelas
Quando você tem dados de texto significativos para mostrar, selecionar exibições de texto e tabela destaca o impacto das palavras. A exibição dessas palavras pode variar, desde o destaque de um único valor até a exibição de uma disposição complexa de palavras em um conjunto de dados. Esta seção inclui alguns dos muitos exemplos de tipos de visualização para texto e tabelas:
KPI (valor único)
Ideal para visualizar uma métrica chave primária com tendências e comparações contextuais.
Um gráfico de KPI (valor único) destaca um indicador principal de desempenho de um conjunto de dados, como receita total, contagem de usuários ativos ou taxa de conversão. Visualizar uma métrica dessa forma enfatiza a importância dela para os negócios e fornece um resumo imediato e rápido.
Ao criar um gráfico de KPI, escolha uma métrica principal que se alinhe às suas metas de performance. Para melhorar a métrica, adicione visualizações secundárias, como minigráficos ou barras de progresso, para mostrar tendências ao longo do tempo e configurar comparações com outros valores na consulta para avaliar a performance.
O exemplo de visualização de KPI a seguir destaca um valor de KPI principal ao lado de uma barra de progresso e uma visualização de minigráfico.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de KPI (valor único) para mais informações sobre como personalizar esse gráfico no Looker.
Consulte a página de documentação Opções de gráfico de valor único (legado) para mais informações sobre como criar essa visualização no Looker se você não encontrar a opção de gráfico de KPI (valor único).
Registro único
Ideal para visualizar dados limitados.
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 os de valor único. Essa visualização pode fornecer um exemplo de um conjunto de dados maior.
Escolher um registro único eficaz e relevante para esse tipo de gráfico vai destacar um exemplo de um conjunto de dados. Esse gráfico pode ser personalizado para melhorar a legibilidade e a clareza usando a família de fontes, o tamanho e as cores.
O gráfico de registro único a seguir mostra informações importantes sobre um produto específico, a "Gravata 100% seda com listras azul-claro e azul-marinho". Isso inclui o ID do produto, a categoria e o preço de varejo.
Para saber como criar esses gráficos no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráfico de registro único.
Nuvem de palavras
Melhor para visualizar a frequência dos dados.
As nuvens de palavras são visualizações de dados que mostram a frequência dos dados personalizando o tipo, o tamanho e a cor da fonte. A estrutura principal 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 rápida olhada ou uma leitura rápida, uma nuvem de palavras transmite informações relevantes e recorrentes em um conjunto de dados com um forte impacto visual.
A personalização do espaçamento e do tipo de alinhamento horizontal e vertical pode alcançar esse impacto visual. Em algumas nuvens de palavras, os criadores 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 estados em que os clientes estão localizados. Os nomes dos estados são dimensionados pelo número de clientes em cada um deles, sendo a Califórnia o estado com o maior número de clientes.
Para saber como o Looker facilita a criação intuitiva de nuvens de palavras usando as opções do menu Estilo, consulte a página de documentação Opções de gráfico de nuvem de palavras.
Maps
A visualização de mapeamento contextualiza os dados em relação à localização, o que a torna um tipo de visualização útil se os dados estiverem relacionados especificamente a regiões geográficas. O escopo geográfico da visualização pode ser personalizado para refletir melhor os dados coletados. Isso pode incluir a especificação do local por longitude, latitude e até mesmo CEP, dependendo do projeto.
Os mapas interativos se ajustam e se reconfiguram com base na personalização, enquanto os mapas estáticos permanecem consistentes após a configuração. Esta seção aborda especificamente as seguintes visualizações geográficas:
Google Maps
Ideal para visualizar dados geográficos com mapas de calor.
O Google Maps, a plataforma de mapas on-line do Google, compartilha informações geográficas de forma interativa com um público. Com o recurso do Google Maps no Looker, você pode personalizar a aparência do seu mapa com vários estilos, como Claro, Escuro, Satélite, Ruas e Ao ar livre. Esses estilos podem destacar suas informações de maneiras diferentes, dependendo do escopo e do foco dos dados. Além disso, a visualização do Google Maps permite a implementação de mapas de calor. Os mapas de calor mostram informações usando um sistema de codificação por cores que indica a frequência dos dados.
A visualização do mapa de calor do Google Maps abaixo mostra o número de produtos vendidos por mês em códigos postais 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 é possível usar atalhos de teclado.
Para saber mais sobre o recurso do Google Maps, consulte a página de documentação Opções de gráfico do Google Maps.
Mapa
Ideal para visualizar dados geográficos interativos.
As visualizações de mapas interativos aplicam imagens geográficas para representar como seus dados correspondem a um local e uma região específicos. Os mapas interativos podem refletir muitos outros tipos de visualização ao combinar aspectos de design. Isso pode incluir o uso de pontos, linhas ou áreas para indicar marcadores na visualização.
O design do mapa geral também pode ser personalizado. No Looker, especificamente, 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 focar mais nos dados do que nas especificidades do mapa. Ao escolher um design de mapa, considere os detalhes importantes para o usuário e escolha um design que reflita melhor esses detalhes.
O gráfico a seguir destaca o número de usuários em CEPs nos Estados Unidos usando um sistema de codificação de cores em gradiente. Esse mapa interativo permite usar recursos de zoom para focar em regiões específicas.
Saiba mais sobre mapas interativos no Looker na página de documentação Opções de gráficos de mapa.
Mapa estático (regiões)
Ideal para visualizar dados regionais.
Os mapas estáticos por região mostram como uma região específica 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 específica, em vez de um processo que muda e evolui ao longo do tempo.
O mapa estático regional a seguir representa o número de localizações de lojas em cada estado dos Estados Unidos. Em um gradiente azul, a cor mais escura representa o maior número de localizações de lojas. O uso de cores desse mapa não é quantizado. Para aumentar o contraste entre os estados, ative a opção Quantizar cor no menu Estilo.
Saiba mais sobre esse tipo de mapa no Looker na página de documentação de opções de gráfico Mapa estático (regiões).
Mapa estático (pontos)
Ideal para visualizar dados geográficos específicos de pontos.
Os mapas estáticos com pontos espelham os pontos estáticos com regiões. No entanto, esses mapas mostram pontos que se sobrepõem entre as regiões. Dependendo do foco dos dados, esse tipo de visualização pode ser útil, principalmente se não houver divisões regionais claras nos conjuntos de dados.
O mapa estático com pontos a seguir inclui pontos dimensionados pelo número de clientes em códigos postais nos Estados Unidos.
Saiba mais sobre esse tipo de mapa no Looker na página de documentação de opções de gráfico Mapa estático (pontos).
Outros gráficos
Outros tipos de visualização de dados conhecidos que estão disponíveis no Looker vão além dessas categorias. Essas formas específicas de visualização permitem uma personalização maior, dependendo do público-alvo da interpretação de dados. Esta seção inclui os seguintes exemplos de gráficos:
Gráfico de caixa
Ideal para visualizar a distribuição de dados por meio de um resumo estatístico.
Assim como os gráficos de dispersão, os gráficos de boxplot também são eficazes para destacar a distribuição de dados. Os diagramas de caixa mostram isso por meio de um resumo estatístico ou de uma forma de agrupar dados por observações e padrões. Há um resumo estatístico de cinco números para um diagrama 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 de caixa significa um aumento na distribuição dos dados.
O exemplo de gráfico boxplot a seguir destaca a distribuição de dados de produtos vendidos de janeiro de 2021 a julho de 2022. Cada entrada mensal mostra, ao passar o cursor, o mínimo, a média e o máximo de produtos vendidos.
Para saber mais sobre os gráficos de caixa e como personalizá-los no Looker, consulte a página de documentação Opções de gráfico de caixa.
Visualizações personalizadas
Além das visualizações disponíveis no Looker, você também pode criar visualizações personalizadas para mostrar seus dados. É possível 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 do Marketplace do Looker
- Instalar a visualização na página Visualização na seção Administrador do Looker
Exemplos de visualizações personalizadas disponíveis como plug-ins incluem a visualização de mapa de calor do calendário e a visualização de gráfico de aster. Consulte a página Configurações de administrador: documentação de visualizações para saber mais sobre a implementação de visualizações personalizadas.
Além disso, é possível criar visualizações exclusivas para seu projeto. Consulte a página de documentação Como desenvolver uma visualização personalizada para o Marketplace do Looker para saber mais sobre como criar essas visualizações e como elas podem refletir suas metas de visualização de dados.