המחשה חזותית של נתונים היא כל ייצוג חזותי של מידע שנאסף. המחשה חזותית יעילה של נתונים מאפשרת לכם להעביר נושאים ותוצאות מרכזיים לקהלים שלכם, ולתת להם את הכלים לפרש ולנתח נתונים שהותאמו לצרכים שלהם. לפני שמתחילים ליצור רכיבים חזותיים ותרשימים, צריך לבחור את סוג הרכיב החזותי שבו רוצים להשתמש. בחירת סוג ההצגה החזותית המתאים עוזרת להציג את הנתונים בצורה ברורה ויעילה, ומאפשרת לקהל לקבל החלטות מושכלות ולקבוע את השלבים הבאים. בקטעים הבאים מוסבר איך להציג נתונים באופן חזותי בצורה יעילה, שמתמקדת גם ביעדי הניתוח וגם בנקודות המבט של הקהל:
המאפיינים של הנתונים
לפני שאתם בוחרים סוג של הצגה חזותית, כדאי להביא בחשבון את המאפיינים של הנתונים:
קטגוריאלי: כשהנתונים מכילים קבוצות של דפוסים וקבוצות דומים, כדאי להשתמש בסוג המחשה חזותית שהכי מתאים לנתונים קטגוריאליים, כמו תרשים עוגה. קטגוריית מוצרים היא דוגמה לנתונים קטגוריים, כי היא מקבצת פריטים על סמך פונקציות ותכונות דומות.
סדרתי: אם הנתונים דורשים רצף מסודר ספציפי, שימוש בתצוגה חזותית כמו תרשים עמודות אנכי או תרשים עמודות אופקי יכול להגדיר את הסדרים האלה לקהל. דוגמה לנתונים סדוריים היא מספר הביקורות עם דירוגי כוכבים שונים למוצר מסוים.
רציפים: אם אתם רוצים להציג נתונים שנאספו לאורך תקופה ארוכה, השתמשו בתצוגות שתומכות בנתונים רציפים, כמו תרשימי התקדמות. דוגמה לנתונים רציפים היא סך המכירות של מוצר ברבעון מסוים, כי הנתונים המתפתחים נמדדים לאורך זמן.
הגדרת הקהל
כשיוצרים המחשה חזותית יעילה, צריך להביא בחשבון לא רק את הנתונים, אלא גם את נקודת המבט והצרכים של הקהל. התאמה אישית של המראה של התצוגה החזותית מאפשרת לכם להעביר מידע בצורה יעילה לקהל הספציפי שלכם. כשאתם מגדירים את הקהל, כדאי לחשוב על גורמים כמו רמת הידע הטכני המשוערת שלו והתפקידים שלו. איך הקהל ישתמש בתצוגה החזותית?
נגישות
כשיוצרים תצוגה חזותית של נתונים, חשוב להפוך אותה לנגישה. בכל פרויקט של המחשת נתונים, אם תביאו בחשבון את הנגישות באינטרנט, תספקו יותר הזדמנויות לשיתוף לכל המשתמשים, כולל אנשים עם מוגבלויות קוגניטיביות ולקויות ראייה, שיתעניינו בתוכן של יוצרים שיצרתם. ההנחיות לנגישות בתוכן אינטרנטי (WCAG) כוללות שלבי הטמעה לשיפור הנגישות שרלוונטיים לעיצוב של תצוגות חזותיות, כולל:
טקסט חלופי: טקסט חלופי מאפשר לקהל רחב יותר לגשת למידע מרכיבים שאינם טקסט, כמו אנשים שמשתמשים בקוראי מסך. ב-Looker, אתם יכולים להוסיף תיאור נגישות ישירות למשבצת בלוח הבקרה, כדי שקוראי מסך יוכלו להקריא תיאור של התצוגה החזותית של הנתונים. אתם יכולים גם להוסיף הערות כדי לתאר היבטים מרכזיים של התצוגה החזותית ישירות במרכז הבקרה.
נגישות של ניגודיות וצבעים: שילוב של רמות ניגודיות שעומדות בתקן הבינלאומי של WCAG מבטיח שההבדלים הנתפסים בבחירות הצבעים יהיו נגישים לצופים בתצוגות החזותיות. כדי למצוא את יחס הניגודיות של שני קודי צבע הקסדצימליים שנבחרו, אפשר לעיין בבודק הניגודיות של WebAIM. ב-Looker, אוסף הצבעים Dalton מותאם במיוחד לסוגים שונים של עיוורון צבעים. מידע נוסף על האוסף הזה ועל אפשרויות אחרות לבחירת צבעים ב-Looker זמין בדף התיעוד אוספי צבעים.
למידע נוסף על נגישות ביצירת תצוגות חזותיות ותוכן אחר, אפשר לעיין בגרסה העדכנית ביותר של ההנחיות לנגישות בתוכן אינטרנטי (WCAG).
בחירת התצוגה החזותית הכי מתאימה לנתונים
בקטעים הבאים מפורטים סוגי התצוגות החזותיות שזמינים ב-Looker, ומוסבר איך לבחור את הסוג שהכי מתאים לנתונים שלכם:
תרשימים קרטזיים
תרשים קרטזי הוא כל תרשים שמבוסס על המישור הקרטזי. המישור הקרטזי מוגדר על ידי ציר x וציר y, עם נקודות מספריות תואמות לכל המיקומים בתרשים. כל התרשימים הקרטזיים מציגים נתונים על הצירים האלה.
ציר ה-X וציר ה-Y משקפים מאפיינים ומדדים. מאפיינים משקפים ערכים איכותיים, ואילו מדדים הם כמותיים במהותם. האופן שבו הערכים האלה מוצגים בתרשים לאורך ציר ה-X וציר ה-Y והביטוי החזותי של הנתונים האלה משתנים בהתאם לסוג התרשים הקרטזי. הקטע הזה כולל את הדוגמאות הבאות לתרשימים קרטזיים:
עמודה
הכי מתאים להמחשת נתונים עם מעט קטגוריות להשוואה.
תרשימי עמודות אנכיים הם תרשימים קרטזיים אנכיים שמציגים מידע בצורות מלבניות אנכיות, שבהן אורך העמודה תואם לערך הנתונים. תרשימי עמודות אנכיים אופייניים כוללים קטגוריות נתונים בציר ה-X וערכי נתונים בציר ה-Y.
אם הנתונים שלכם מכילים רק כמה קטגוריות, תרשים עמודות אנכי הוא אידיאלי. אם הנתונים שלכם מכילים מספר גדול יותר של קטגוריות, תרשימי עמודות בדרך כלל מתאימים יותר כי הם מספקים יותר מקום לתוויות הצירים. ערכים שליליים מוצגים בתרשים עמודות אנכי כעמודות שפונות כלפי מטה, ולכן התרשים הזה יכול להיות שימושי גם להצגת קבוצות נתונים שכוללות ערכים שליליים.
הדוגמה הבאה של תרשים עמודות אנכי כוללת ערכים חיוביים ושליליים כדי להציג את הרווח הממוצע מהזמנות של אביזרים וג'ינסים שנמכרו בחודש.
מידע נוסף על יצירת תרשימי עמודות אנכיים ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים עמודות אנכי.
עמודה
הכי מתאים להמחשת נתונים עם כותרות ארוכות של קטגוריות.
תרשימי עמודות אופקיים מציגים נתונים באופן דומה לתרשימי עמודות אנכיים, אבל בכיוון אופקי. בדרך כלל בתרשימי עמודות, ציר ה-Y מייצג קטגוריית נתונים וציר ה-X מייצג ערך מספרי.
אם הנתונים שלכם מכילים כותרות ארוכות במיוחד של קטגוריות, תרשימי עמודות אופקיים עדיפים על תרשימי עמודות אנכיים. התוויות בתרשימי עמודות מיושרות לציר ה-Y, וכך הן משפרות את הקריאוּת ומנצלות את המקום בצורה אופטימלית. בנוסף, תרשימי עמודות אופקיים בדרך כלל מתאימים יותר לייצוג של מספר גדול יותר של קטגוריות בגלל הריווח, בניגוד לתרשימי עמודות אנכיים.
בדוגמה הבאה של תרשים עמודות, אפשר לראות איך שמות ארוכים יותר של קטגוריות ביגוד, כמו "קפוצ'ונים וסווטשירטים אופנתיים", מתאימים ליישור של תרשים העמודות. בתרשים הזה מוצג מספר ההזמנות החודשיות ב-10 קטגוריות נפרדות של בגדים.
מידע נוסף על יצירת תרשימי עמודות ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשימי עמודות.
תבליט
הכי מתאים להערכת מדד ראשי אחד מול ערך יעד.
תרשימי Bullet מעריכים את הביצועים של מדד ראשי אחד כעמודה אחת או יותר, מסמנים את היעד באמצעות קו יעד ומשרטטים את שניהם על רקע מוצלל שמייצג את ספי הביצועים (כמו "נמוך", "מספק" ו"טוב"). תרשימי Bullet מאפשרים לכם להעריך באופן מיידי את ההתקדמות של המדד ואת הביצועים הכוללים שלו במבט חטוף, בלי להעמיס על מרכז הבקרה.
הדוגמה הבאה של תרשים קליע ממחישה איך אפשר למדוד את הביצועים של מדד מסוים ביחס למדדי ביצועים מרכזיים. בתרשים הזה מוצג מספר ההזמנות שהתקבלו ב-22 ביולי 2026 (44 הזמנות), בהשוואה לטווח "נמוך" של 5 הזמנות, טווח "ממוצע" של 25 הזמנות ויעד של 40 הזמנות.
מידע נוסף על סוג זה של תצוגה חזותית קרטזית זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים Bullet.
תרשים פיזור
הכי מתאים להדגשת הקורלציה בין שני משתנים.
תרשים פיזור הוא סוג של תרשים קרטזי שמדגיש את הקשר בין שני משתנים. כל נקודה בתרשים מייצגת ערך בציר ה-X ובציר ה-Y, שמספק תובנה לגבי הנתונים. סוגי התרשימים האלה מדגישים במיוחד מגמות ודפוסים שמופיעים בנתונים.
אם הנתונים שלכם מכילים שני משתנים שיש ביניהם מתאם, תרשים פיזור יכול להיות שיטת המחשה אידיאלית למציאת מתאמים ולחקירה שלהם. זה יכול להיות מתאם חיובי, כלומר ככל שמשתנה x גדל, גם משתנה y גדל. זה יכול לכלול גם מתאם שלילי, כלומר כשמשתנה אחד עולה, השני יורד. המתאם יכול להיות גם אפס, כלומר אין מתאם בין שני המשתנים שנבחרו. מודעות למתאם פוטנציאלי בין נתונים יכולה להוביל לתובנות מעמיקות יותר לגבי הנתונים, ואפילו לעזור לחזות את ההתנהגות של הנתונים בעתיד.
הפריסה והמבנה של תרשים פיזור הם המפתח ליעילות שלו. אפשר גם להתאים אישית את הנקודות בתרשימי פיזור באמצעות שינוי הגודל והצבע, כדי לזהות משתנים או קטגוריות נוספים לצופה. אפשר להשתמש בקווי מגמה גם בתרשימי פיזור. הקווים האלה מדגישים את הקשרים בין הנתונים שמוצגים לצופה. חשוב לוודא שההתאמה האישית של העיצוב מדגישה את המטרה הכוללת של הצגת קשר בין נתונים, ומאפשרת לבחון דפוסים, מתאמים ומגמות פוטנציאליים.
תרשים הפיזור הבא מייצג את מספר הלקוחות שביקרו במיקומים מדי רבעון בין השנים 2015 ל-2018. גודל הנקודות בתרשים נקבע לפי מספר הלקוחות.
מידע נוסף על סוג התצוגה החזותית הקרטזית הזו זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים פיזור.
קו
התרשים הכי מתאים להצגת נתונים רציפים לאורך זמן.
בתרשים קו, הנתונים מוצגים באמצעות סדרה של נקודות שמחוברות בקו ישר. הסוג הזה של תצוגה חזותית מדגיש נתונים רציפים לאורך זמן.
כדי שהתרשים יהיה ברור, חשוב לשים לב למספר הקווים שמוצגים בו. אם אתם כוללים כמה קווים בתרשים, השתמשו בצבעים כדי להבדיל ביניהם בבירור. כך הצופים יוכלו לפרש את הערכים בנפרד במקום למזג את השורות.
תרשים הקו הבא מייצג את המשתמשים הפעילים באתר מדי חודש בין השנים 2016 ל-2019. שלושת הקווים הנפרדים מייצגים אזורים בארצות הברית: החוף המזרחי, המערב התיכון והחוף המערבי.
כדי לקבל מידע נוסף על יצירת תרשים קו ב-Looker, אפשר לעיין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים קו.
אזור
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של שינויים בכמויות לאורך זמן.
תרשים שטח מבוסס על מאפיינים של תרשימים קרטזיים אחרים, תרשים עמודות ותרשים קו. בדומה לתרשימי קו, תרשימי שטח מדגישים נתונים רציפים לאורך זמן במבנה ליניארי. עם זאת, בתרשימים האלה נעשה שימוש בתכונה של צבע מילוי, בדומה לתרשים עמודות, כדי להציג את הכמות באמצעות הנתונים. כך הצופים יכולים לראות בבירור איך הכמויות משתנות לאורך זמן.
תרשימי שטח מציגים מגמות כלליות ולא נקודות על הגרף ספציפיות. תרשימי שטח מתאימים יותר להשוואה בין מספר קטן יותר של מגמות, בגלל הרכיבים של השטח המלא בצבע. כדי להדגיש נתונים עם מספר גדול יותר של מגמות, כדאי להשתמש בתרשים קו.
תרשים השטח הבא משקף את הדוגמה של תרשים הקו, וגם בו מוצגים המשתמשים החודשיים באתר באזורים שונים בארצות הברית. עם זאת, הצבע הממלא בתרשים הזה מדגיש במיוחד את השינוי בכמויות המשתמשים מ-2018 ל-2019.
מידע נוסף על תרשימי שטח ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים שטח.
תרשימי עוגה וטבעת
תרשימי עוגה ותרשימי טבעת מדגישים את היחס בין החלקים לשלם בנתונים. לכן, התרשימים האלה מתאימים להדגשת מידע קטגורי שאפשר לחלק בבירור לקבוצות על סמך מאפיינים משותפים.
כדי להדגיש בצורה הטובה ביותר את המידע בתרשימי העוגה והטבעת, בחרו חמש קטגוריות או פחות. אם יש לכם יותר מחמש קטגוריות, כדאי לבחור סוג אחר של המחשה חזותית כדי להדגיש את המידע, כמו תרשים עמודות אופקי או אנכי.
ב-Looker יש שתי וריאציות של תרשים עוגה. בקטע הזה מתוארים התרשימים הבאים ומודגשים היתרונות שלהם בהצגת נתונים קטגוריים:
עוגה
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של ערכים פרופורציונליים.
תרשים עוגה הוא תרשים עגול שלם שמחולק לפרוסות לפי קטגוריות של מידע. באמצעות החלוקה הזו לפרוסות, המיקוד הוא לא על אחוז מדויק, אלא על האופן שבו הפרופורציות שמתוארות קשורות זו לזו ומשפיעות על המטרה הכוללת של התרשים.
אם אתם רוצים להדגיש את החשיבות של הקשרים בין ערכים פרופורציונליים, תרשימי עוגה הם דרך יעילה להציג את הקשרים האלה. אם אתם עובדים עם יותר מחמש קטגוריות של נתונים, כדאי לבחור תרשים אחר להדגשת המידע, כמו תרשים עמודות אופקי או אנכי. בתרשימי עמודות אופקיים ואנכיים, בדרך כלל קל יותר לצופים להבחין בהבדלים בין הנתונים.
תרשים העוגה הבא מייצג את האחוזים של כלל הלקוחות משלושה אזורים בארצות הברית: החוף המזרחי, החוף המערבי והמערב התיכון. התצוגה החזותית הזו מציגה את הכמות היחסית של הלקוחות מכל אזור.
בדף התיעוד אפשרויות של תרשים עוגה מוסבר איך ליצור את תרשימי ההשוואה האלה ב-Looker.
Donut Multiples
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של ערכים פרופורציונליים עם כמה רכיבים.
תרשימי טבעת מרובים מאפשרים ליצור סדרה של תרשימי טבעת כדי להציג את הנתונים באופן חזותי במבנה מקושר. בתרשימים האלה אין את מרכז המעגל, והם מחולקים לקשתות במקום לפרוסות. הרווח הריק שנוסף באמצע התרשים מאפשר להוסיף עוד תוויות ותיאורים של הנתונים.
כשיוצרים תרשימי טבעת מרובים, חשוב לוודא שיש אחידות ודפוסים עקביים בין הקטגוריות כדי להדגיש את הקשר ביניהן. בנוסף, כדי שהצופים יבינו את הנתונים בצורה ברורה, כדאי להוסיף חומר מצטבר וברור במרכז התרשים כדי להדגיש את הניואנסים של כל תרשים טבעת מרובה.
בתרשים הבא של כמה טבעות מוצגות מכירות רבעוניות של מוצרים בכמה קטגוריות של בגדים: ג'ינסים, טייצים, בגדים עליונים ומעילים, ומכנסיים קצרים. יש תרשים טבעת נפרד לכל מכירה רבעונית. התרשים הזה מדגיש איך כל קטגוריית ביגוד, שמיוצגת על ידי צבע אחיד, תורמת למכירות המוצרים הכוללות בכל רבעון.
כדי ללמוד איך לכלול תרשימי טבעת מרובים ב-Looker, עיינו בדף התיעוד אפשרויות של תרשימי טבעת מרובים.
תרשימי התקדמות
תרשימי התקדמות מדגישים מידע שמופיע לאורך זמן. התרשימים האלה מאפשרים לכם להדגיש את ההקשר הזה ואת ההשפעה שלו על הנתונים. תרשימי התקדמות עוקבים אחרי ההתקדמות והצמיחה הכוללת. הקטע הזה מכיל דוגמאות לתרשימי ההתקדמות הבאים:
משפך
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של שלבים עוקבים.
תרשימי משפך הם תרשימי התקדמות שמדגישים שלבים עוקבים. התרשים הזה דומה לתרשים עמודות, שגם בו הנתונים מוצגים באמצעות עמודות מלבניות אופקיות. התרשים הזה יוצר צורה של משפך באמצעות התצוגות החזותיות שנערמות.
כדי ליצור תרשים משפך יעיל, צריך לוודא שהנתונים כוללים לפחות ארבעה שלבים. כך תבטיחו השפעה חזותית חזקה ותדגישו את התהליך שמוצג כמכלול. אם יש לכם פחות מארבעה רכיבים, כדאי להשתמש בסוג אחר של תצוגה חזותית, כמו תרשים עוגה.
בתרשים המשפך הבא מוצגים חמישה שלבים נפרדים של פעולות של לקוחות וערכי האחוזים בכל שלב. השלבים, בסדר יורד, הם מוצר, עגלת קניות, רכישה, הרשמה וביטול, והם מייצגים את האינטראקציה של הלקוחות עם המוצר.
מידע נוסף על יצירת התצוגה החזותית הזו ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים משפך.
ציר הזמן
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של התקדמות הזמן.
תרשימי ציר זמן מדגישים את התקדמות הזמן על ידי הכללת אירועים מרכזיים וסמנים לאורך משך זמן מוגדר. למרות שתרשימי ציר זמן קשורים בדרך כלל לזמן, אפשר להחיל את מבנה התרשים הזה גם על מספרים וסכומים.
אפשר להתאים אישית את הצבעים ולהשתמש בכמה צירי זמן בתרשים אחד כדי להראות איך גורמים שונים משתנים לאורך זמן. בתבניות של ציר זמן, במיוחד ב-Looker, ההתאמה האישית של הצבעים יכולה להשתנות בהתאם לפלטה. ציר הזמן יכול לכלול פלטה רציפה, שמשקפת אפשרות של שינוי הדרגתי עם שני משתנים בכל חלק של השינוי ההדרגתי. אפשר גם להשתמש בלוח צבעים לקטגוריות, שבו כל צבע מייצג קטגוריה בנתונים. מידע נוסף על התאמה אישית של צבעים ותרשימי ציר זמן זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים ציר זמן.
התרשים הבא מייצג מספרים ספציפיים של מזהי הזמנות ואת מספר הימים הממוצע לעיבוד שלהם במהלך חודשים בשנת 2022. ציר הזמן משתמש בפלטת צבעים הדרגתית רציפה כדי לייצג את מספר הימים המשתנה.
מפל
הכי מתאים להמחשה חזותית של ערכים חיוביים ושליליים ברצף.
תרשימי מפל מדגישים את הקשר בין ערכים חיוביים ושליליים באמצעות רצף. התרשימים האלה מראים איך ערך התחלתי משתנה בגלל גורמים שונים. תרשימי מפל משקפים רכיבי עיצוב של תרשים עמודות. כמו סוגים רבים אחרים של תצוגות חזותיות, תרשימי מפל יכולים להיות מובנים לפי סמנים מבוססי-זמן או סמנים מבוססי-קטגוריה, בהתאם לקבוצת הנתונים הספציפית שלכם.
תרשימי מפל פועלים באופן ספציפי עם ערכים חיוביים ושליליים, ולכן חשוב להגדיר בבירור את שתי הקטגוריות האלה. חשוב לוודא שהתצוגה החזותית מבדילה בבירור בין הערכים בנתונים באמצעות שימוש בצבעים ובתוויות טקסט.
בתרשים המפל (Waterfall) לדוגמה שבהמשך מוצגות סה"כ הכנסות בשלבים השונים של תהליך ההזמנה, כולל הזמנות שבוטלו, הוחזרו, נשלחו ונמצאות בתהליך עיבוד. בנוסף, מחושב הסכום הכולל.
לפרטים נוספים על סוג התצוגה החזותית הזה, עיינו בדף התיעוד אפשרויות של תרשים מפל.
טקסט וטבלאות
אם יש לכם נתוני טקסט משמעותיים להציג, בחירה בתצוגות של טקסט וטבלה תדגיש את ההשפעה של המילים. התצוגה של המילים האלה יכולה להשתנות – מהדגשה של ערך בודד ועד להצגת סידור מורכב של מילים בקבוצת נתונים. בקטע הזה מפורטות כמה דוגמאות לסוגי תצוגות חזותיות של טקסט וטבלאות:
KPI (ערך יחיד)
הכי מתאים להצגה חזותית של מדד מפתח ראשי לצד מגמות והשוואות לפי הקשר.
תרשים KPI (ערך יחיד) מדגיש מדד ביצועים מרכזי מתוך קבוצת נתונים, כמו סה"כ הכנסות, מספר המשתמשים הפעילים או שיעור ההמרה. הצגת מדד בצורה כזו מדגישה את החשיבות העסקית שלו ומספקת סיכום מיידי במבט חטוף.
כשיוצרים תרשים KPI, בוחרים מדד ראשי שמתאים ליעדי הביצועים העיקריים. אפשר לשפר את המדד על ידי הוספת תצוגות חזותיות משניות, כמו תרשימי קו קטנים או סרגלי התקדמות, כדי להציג מגמות לאורך זמן ולהגדיר השוואות לערכים אחרים בשאילתה כדי להעריך את הביצועים.
בדוגמה הבאה של תרשים KPI, מודגש ערך KPI ראשי לצד סרגל התקדמות ותרשים קו קטן.
למידע נוסף על התאמה אישית של התרשים הזה ב-Looker, עיינו בדף התיעוד אפשרויות תרשים KPI (ערך יחיד).
אם האפשרות של תרשים KPI (ערך יחיד) לא מופיעה, אתם יכולים לקרוא מידע נוסף על יצירת התצוגה החזותית הזו ב-Looker בדף התיעוד אפשרויות תרשים של ערך יחיד (מדור קודם).
רשומה אחת
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של נתונים מוגבלים.
בדומה לתרשימים של ערך יחיד, גם תרשימים של רשומה יחידה מדגישים נתונים מוגבלים שנבחרו מתוך קבוצת נתונים גדולה יותר כדי להעביר מסר מסוים. עם זאת, תרשימים של רשומה אחת מכילים יותר מידע מאשר תרשימים של ערך בודד. התרשים הזה יכול לספק דוגמה מקבוצת נתונים גדולה יותר.
בחירה של רשומה יחידה יעילה ורלוונטית לסוג תרשים זה תדגיש דוגמה מתוך קבוצת נתונים. אפשר להתאים אישית את התרשים הזה כדי לשפר את הקריאות והבהירות שלו באמצעות משפחת הגופנים, הגודל והצבע.
בתרשים הבא של רשומה אחת מוצג מידע חשוב על מוצר מסוים, "עניבת משי 100% ארוגה עם פסים בצבע כחול בהיר וכחול כהה". המידע הזה כולל את מזהה המוצר, הקטגוריה והמחיר הקמעונאי.
מידע נוסף על יצירת התרשימים האלה ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות תרשים של רשומה יחידה.
ענן מילים
האפשרות הטובה ביותר להמחשה של תדירות הנתונים.
ענני מילים הם תצוגות חזותיות של נתונים שמציגות את תדירות הנתונים באמצעות התאמה אישית של סוג הגופן, הגודל והצבע. המבנה העיקרי של ענן מילים הוא שככל שהתדירות של מילה מסוימת במערך נתונים מנותח גבוהה יותר, כך גודל הגופן גדול יותר. גם במבט חטוף או בסריקה מהירה של הצופה, ענן מילים מעביר מידע רלוונטי שחוזר על עצמו בקבוצת נתונים באמצעות השפעה חזותית חזקה.
כדי להשיג את האפקט החזותי הזה, אפשר להתאים אישית את המרווחים ואת סוג היישור האופקי והאנכי. בחלק מענני המילים, היוצרים מקבצים מילים דומות לפי נושאים בצבע מסוים, כדי להדגיש את הקשר בין אלמנטים מסוימים. הקיבוץ הזה של המילים לפי צבע יכול גם לעזור לקורא להבין את ההקשר של התוכן ואת המידע שמוצג.
ענן המילים הבא מדגיש את המדינות שבהן נמצאים הלקוחות. הגודל של שמות המדינות נקבע לפי מספר הלקוחות בכל מדינה, וקליפורניה היא המדינה עם מספר הלקוחות הגדול ביותר.
כדי ללמוד איך Looker מאפשר ליצור ענן מילים אינטואיטיבי באמצעות האפשרויות בתפריט Style, עיינו בדף התיעוד אפשרויות תרשים של ענן מילים.
מפות
תצוגה חזותית של מיפוי מספקת הקשר לנתונים שקשורים למיקום, ולכן היא שימושית אם הנתונים שלכם קשורים באופן ספציפי לאזורים גיאוגרפיים. אתם יכולים להתאים אישית את ההיקף הגיאוגרפי של התצוגה החזותית כך שישקף בצורה הטובה ביותר את הנתונים שנאספו. המידע הזה יכול לכלול ציון של המיקום שלכם באמצעות קו אורך, קו רוחב ואפילו מיקוד, בהתאם לפרויקט.
מפות אינטראקטיביות משתנות ומתעדכנות בהתאם להתאמה האישית, ומפות סטטיות נשארות כמו שהן אחרי שמגדירים אותן. הקטע הזה מתייחס באופן ספציפי לתצוגות החזותיות הגיאוגרפיות הבאות:
מפות Google
הכי מתאים להמחשה של נתונים גיאוגרפיים באמצעות מפות חום.
מפות Google, פלטפורמת המיפוי של Google באינטרנט, משתפת מידע גיאוגרפי באופן אינטראקטיבי עם הקהל. בעזרת התכונה "מפות Google" ב-Looker, אתם יכולים להתאים אישית את מראה המפה באמצעות כמה סגנונות, כמו בהיר, כהה, לוויין, רחובות ובחוץ. הסגנונות האלה יכולים להדגיש את המידע בדרכים שונות, בהתאם להיקף ולמיקוד של הנתונים. בנוסף, התצוגה החזותית של מפות Google מאפשרת הטמעה של מפת חום. מפות חום מציגות מידע באמצעות מערכת מקודדת לפי צבעים שמציינת את תדירות הנתונים.
בתצוגה החזותית הבאה של מפת חום במפות Google מוצג מספר המוצרים שנמכרו בחודש לפי מיקודים בארצות הברית. מפת החום נעה בין 9 ל-66 מוצרים שנמכרו, עם שיפוע מירוק לכתום שמייצג את טווח המספרים הזה. כדי לנווט במפה, אפשר להשתמש גם במקשי קיצור.
מידע נוסף על התכונה של מפות Google זמין בדף התיעוד אפשרויות תרשים של מפות Google.
מפה
הכי מתאים להמחשה של נתונים גיאוגרפיים אינטראקטיביים.
הדמיות של מפות אינטראקטיביות משתמשות בתמונות גיאוגרפיות כדי לייצג את האופן שבו הנתונים שלכם תואמים למיקום ולאזור ספציפיים. מפות אינטראקטיביות יכולות לשקף סוגים רבים אחרים של תצוגות חזותיות על ידי שילוב של היבטים עיצוביים. השימוש יכול לכלול נקודות, קווים או אזורים כדי לסמן סמנים בתצוגה החזותית.
אפשר גם להתאים אישית את העיצוב של המפה כולה. ב-Looker, סגנונות המפה כוללים את האפשרויות בהיר, כהה ולוויין. בכל אחת מהאפשרויות האלה יש גם תכונה של "ללא תוויות". ההגדרה הזו משמיטה פרטים חשובים כמו שמות של ערים ורחובות, כדי להתמקד יותר בנתונים מאשר בפרטים של המפה. כשבוחרים עיצוב למפה, כדאי לחשוב על הפרטים שחשובים למשתמשים ולבחור עיצוב שמשקף אותם בצורה הכי טובה.
בתרשים הבא מוצג מספר המשתמשים לפי מיקודים בארצות הברית באמצעות מערכת קידוד צבעים הדרגתית. המפה האינטראקטיבית הזו מאפשרת להגדיל את התצוגה כדי להתמקד באזורים מסוימים במפה.
מידע נוסף על מפות אינטראקטיביות ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים מפה.
מפה סטטית (אזורים)
הכי מתאים להמחשה חזותית של נתונים אזוריים.
מפות סטטיות לפי אזור מציגות את ההשפעה של הנתונים על אזור מסוים. המפה סטטית, ולכן היא לא יכולה להשתנות או להתאים את עצמה לפי האינטראקציה של המשתמש. סוג כזה של המחשה חזותית עוזר להציג מצב מסוים, ולא תהליך שמשתנה ומתפתח לאורך זמן.
המפה הסטטית האזורית הבאה מייצגת את מספר מיקומי החנויות בכל מדינה בארצות הברית. במפה עם גוונים של כחול, הצבע הכחול הכהה ביותר מייצג את המספר הגדול ביותר של מיקומי חנויות. הצבעים במפה הזו לא מכוילים. כדי להגביר את הניגודיות בין המדינות, אפשר להפעיל את המתג כיול צבעים בתפריט סגנון.
מידע נוסף על סוג המפה הזה ב-Looker זמין בדף התיעוד של אפשרויות התרשים מפה סטטית (אזורים).
מפה סטטית (נקודות)
הכי מתאים להמחשה חזותית של נתונים גיאוגרפיים ספציפיים לנקודה.
מפות סטטיות עם נקודות משקפות נקודות סטטיות עם אזורים. עם זאת, המפות האלה מציגות נתונים באמצעות נקודות שחופפות בין אזורים. בהתאם למיקוד של הנתונים, סוג התצוגה החזותית הזה יכול להיות שימושי, במיוחד אם אין חלוקה אזורית ברורה בקבוצות הנתונים.
המפה הסטטית הבאה עם הנקודות כוללת נקודות שהגודל שלהן נקבע לפי מספר הלקוחות במיקודים ברחבי ארצות הברית.
מידע נוסף על סוג המפה הזה ב-Looker זמין בדף התיעוד של אפשרויות התרשים מפה סטטית (נקודות).
תרשימים אחרים
יש עוד סוגים פופולריים של תצוגות חזותיות של נתונים שזמינים ב-Looker, מעבר לקטגוריות האלה. הצורות הספציפיות הנוספות האלה של תצוגה חזותית מאפשרות התאמה אישית נוספת בהתאם לקהל שלכם לצורך פרשנות הנתונים. הקטע הזה כולל את הדוגמאות הבאות לתרשימים:
תרשים קופסה
הכי מתאים להמחשה חזותית של התפלגות הנתונים באמצעות סיכום סטטיסטי.
כמו תרשימי פיזור, גם תרשימי קופסה יעילים להדגשת התפלגות הנתונים. תרשימי Boxplot מציגים את הנתונים האלה באמצעות סיכום סטטיסטי, או דרך לקבץ נתונים באמצעות תצפיות ודפוסים. בתרשים קופסה יש סיכום סטטיסטי של חמישה מספרים, שמחלק את הנתונים על סמך המינימום, המקסימום, החציון של המדגם והרבעונים הראשון והשלישי. ככל שהתרשים גדול יותר, כך ההתפלגות של הנתונים רחבה יותר.
בתרשים הקופסה לדוגמה שבהמשך מודגשת התפלגות הנתונים של מוצרים שנמכרו מינואר 2021 עד יולי 2022. כשמעבירים את העכבר מעל כל רשומה חודשית, מוצגות הכמויות המינימלית, הממוצעת והמקסימלית של המוצרים שנמכרו.
מידע נוסף על תרשימי קופסה והתאמה אישית שלהם ב-Looker זמין בדף התיעוד אפשרויות של תרשים קופסה.
המחשות בהתאמה אישית
בנוסף לתצוגות החזותיות הקיימות ב-Looker, אתם יכולים גם ליצור תצוגה חזותית בהתאמה אישית כדי להציג את הנתונים שלכם. אפשר להטמיע תצוגות חזותיות בהתאמה אישית בדרכים הבאות:
- הוספת ההמחשה החזותית בהתאמה אישית כדי ליצור המחשות חזותיות בהתאמה אישית באמצעות הפרמטר
visualizationבקובץ המניפסט של הפרויקט - התקנת התצוגה החזותית ישירות מ-Looker Marketplace
- התקנת התצוגה החזותית מהדף Visualization בקטע Admin ב-Looker
דוגמאות להמחשות בהתאמה אישית שזמינות כיישומי פלאגין כוללות את Calendar Heatmap Visualization ואת Aster Plot Visualization. במאמר הגדרות אדמין – מסמכי תיעוד בנושא תצוגות חזותיות מוסבר איך מטמיעים תצוגות חזותיות בהתאמה אישית.
בנוסף, אתם יכולים ליצור תצוגות חזותיות ייחודיות לפרויקט שלכם. כדי לקבל מידע נוסף על יצירת תצוגות חזותיות כאלה ואיך הן יכולות לשקף את היעדים שלכם להמחשה חזותית של נתונים, אפשר לעיין בדף התיעוד פיתוח תצוגה חזותית בהתאמה אישית ל-Looker Marketplace.