La visualización de datos se refiere a cualquier representación visual de la información compilada. Con una visualización de datos eficaz, puedes comunicar temas y resultados clave a tu público, lo que le 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 forma clara y eficaz, lo que permite que tu público tome decisiones fundamentadas y determine los próximos pasos. En las siguientes secciones, se describe cómo se pueden visualizar los datos de manera eficaz, centrándose tanto en tus objetivos analíticos como en las perspectivas de tu público:
- Ten en cuenta las características de tus datos
- Define tu público
- Selecciona la mejor visualización para tus datos
Ten en cuenta las características de tus datos
Antes de decidir qué tipo de visualización usar, considera las características de tus datos:
Categóricos: Cuando tus datos contienen grupos de patrones y conjuntos similares, es eficaz 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 los artículos según funciones y características similares.
Ordinal: Si tus datos requieren una secuencia ordenada específica, usar una visualización como un gráfico de columnas o un gráfico de barras puede definir estos pedidos para el público. Un ejemplo de datos ordinales serían las cantidades de opiniones con estrellas variables para un producto en particular.
Continuos: Si deseas visualizar datos que se producen durante un período prolongado, usa visualizaciones que admitan datos continuos, como los gráficos de progresión. Las ventas totales de productos durante un trimestre en particular serían un ejemplo de datos continuos, ya que los datos cambiantes se rastrean 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 público. Personalizar la apariencia de una visualización te permite transmitir información de manera eficaz a tu público específico. Cuando definas tu público, ten en cuenta factores como su nivel probable de conocimientos técnicos y sus funciones laborales. ¿Cómo usará tu público la visualización?
Accesibilidad
Cuando crees una visualización de datos, asegúrate de que sea accesible. A lo largo de cualquier proyecto de visualización de datos, tener en cuenta la accesibilidad web brinda mayores oportunidades de compartir para todos los usuarios, incluidos aquellos con discapacidades visuales y cognitivas, que interactuarán con el contenido que creaste. Los Lineamientos de accesibilidad para el contenido web (WCAG) incluyen pasos de implementación para aumentar la accesibilidad que se aplican al diseño de visualizaciones, incluidos los siguientes:
Texto alternativo: El texto alternativo, o alt text, permite que un público más amplio acceda a la información de los 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 ellas. Para obtener más información sobre cómo agregar descripciones de texto a los elementos de las visualizaciones de Looker, consulta la información sobre cómo editar una nota de mosaico en la página de documentación Edición de paneles definidos por el usuario.
Accesibilidad de contraste y color: Incorporar niveles de contraste que cumplan con el estándar internacional de las WCAG garantiza que las diferencias percibidas en las opciones de color sean accesibles para los usuarios de las visualizaciones. Para encontrar la relación de contraste de dos códigos de color hexadecimales seleccionados, consulta el Comprobador de contraste de WebAIM. En Looker, la colección de colores Dalton se adapta específicamente a diversas formas de deficiencia en la percepción del 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 versión publicada más reciente de las Pautas de accesibilidad para el 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 explica cómo seleccionar el mejor tipo para tus datos:
- Gráficos cartesianos
- Gráficos circulares y de anillo
- Gráficos de progresión
- Textos y tablas
- Maps
- Otros gráficos
Gráficos cartesianos
Un gráfico cartesiano hace referencia a cualquier gráfico basado en el plano cartesiano. El plano cartesiano se define con un eje X y un eje Y, con los puntos numéricos correspondientes para todas las ubicaciones del gráfico. Todos los gráficos cartesianos representan los datos en estos ejes.
Los ejes X e Y reflejan las dimensiones y las medidas. Las dimensiones reflejan valores cualitativos, mientras que las medidas son de naturaleza cuantitativa. La forma en que se registran estos valores en los ejes X e Y, y la expresión visual de estos datos varían según el tipo de gráfico cartesiano. En esta sección, se incluyen los siguientes ejemplos de gráficos cartesianos:
Columna
Son ideales para visualizar datos con pocas categorías para comparar.
Los gráficos de columnas son gráficos cartesianos verticales que muestran información en formas rectangulares verticales, en los 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 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. Dado que los valores negativos se muestran con una dirección hacia abajo, los gráficos de columnas también pueden ser una forma 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 gráficos de columnas para obtener más información sobre cómo crear estos gráficos en Looker.
Bar
Es 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 con una alineación horizontal. En los gráficos de barras, el eje Y suele representar 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 más adecuados que los gráficos de columnas. Gracias a 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 cantidades más grandes de categorías debido a la alineación del espaciado, a diferencia de los gráficos de columnas.
En el siguiente ejemplo de un gráfico de barras, se destaca cómo los títulos más largos de las categorías de ropa, como "Sudaderas con capucha y sudaderas de moda", se ajustan a la alineación del gráfico de barras. En este gráfico, se muestra la cantidad de pedidos mensuales de 10 categorías de ropa diferentes.
Para obtener más información sobre cómo crear gráficos de barras en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de barras.
Diagrama de dispersión
Es ideal para destacar la correlación entre dos variables.
Un diagrama de dispersión es un tipo de diagrama cartesiano que destaca la relación entre dos variables. Cada punto trazado representa un valor en el eje X y el eje Y que proporciona información sobre los datos. Estos tipos de gráficos destacan especialmente 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. Podría ser una correlación positiva, lo que significa que, a medida que aumenta la variable X, también aumenta la variable Y. Esto también podría incluir una correlación negativa, lo que significa que, mientras una variable aumenta, la otra disminuye. La correlación también puede ser nula, lo que significa que no hay correlación entre las dos variables elegidas. El conocimiento de la posible correlación de datos puede generar una mayor comprensión de tus datos y hasta guiar las predicciones del comportamiento futuro de los datos.
El diseño y la estructura de un diagrama de dispersión son fundamentales para su eficacia. Los puntos trazados en los diagramas de dispersión también se pueden personalizar con el uso de tamaños y colores para identificar variables o categorías adicionales para el usuario. Las líneas de tendencia también se pueden usar con diagramas de dispersión. Estas líneas destacan las conexiones entre los datos que surgen para el usuario. A través de la personalización, asegúrate de que estas decisiones de diseño destaquen el objetivo general de ilustrar una relación y brindar la oportunidad de examinar posibles patrones, correlaciones y tendencias.
El siguiente gráfico de dispersión representa la cantidad de clientes que frecuentaron ubicaciones trimestralmente entre 2015 y 2018. El tamaño de los puntos del gráfico se basa en la cantidad de clientes.
Para obtener más información sobre este tipo de visualización cartesiana, consulta la página de documentación Opciones de gráfico de dispersión.
Línea
Es la mejor opción para visualizar datos continuos a lo largo del 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 que tu gráfico de líneas sea claro, la cantidad de líneas presentes sigue siendo clave. Si incluyes varias líneas en el gráfico, usa colores para diferenciarlas claramente. Esto permitirá que el usuario interprete los valores por separado en lugar de combinar las líneas.
El siguiente gráfico de líneas representa los usuarios activos mensuales del sitio web desde 2016 hasta 2019. Las tres líneas separadas representan regiones de Estados Unidos: la costa este, el Medio Oeste y la costa oeste.
Consulta la página de documentación Opciones de gráficos de líneas para obtener más información sobre cómo crear un gráfico de líneas en Looker.
Área
Es ideal para visualizar los cambios en las cantidades a lo largo del tiempo.
Un gráfico de áreas se basa en las características de otros gráficos cartesianos, como el gráfico de barras y el gráfico de líneas. Al igual que los gráficos de líneas, los gráficos de áreas destacan los datos continuos a lo largo del tiempo en una formación lineal. Sin embargo, estos gráficos utilizan una función de color de relleno similar a un gráfico de barras para mostrar la cantidad a través de los datos. Esto permite que el usuario vea con claridad cómo se ajustan las cantidades con el tiempo.
Los gráficos de área transmiten tendencias generales en lugar de puntos de datos individuales. Los gráficos de área son mejores cuando comparas una menor cantidad de tendencias, debido a los componentes de área rellenos de color. Para destacar datos con mayores cantidades de tendencias, considera usar un gráfico de líneas.
El siguiente gráfico de áreas refleja el ejemplo de visualización del gráfico de líneas, ya que también muestra los usuarios mensuales del sitio web en las regiones de Estados Unidos. Sin embargo, el color de relleno de este gráfico destaca particularmente el cambio en las cantidades de usuarios entre 2018 y 2019 específicamente.
Para obtener más información sobre los gráficos de áreas en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de áreas.
Gráficos circulares y de anillo
Los gráficos circulares y de anillo enfatizan la relación entre las partes y la proporción total en los datos. Por este motivo, estos gráficos son útiles para destacar información categórica que se puede dividir claramente en grupos basados en características compartidas.
Para destacar mejor la información en los gráficos circulares y de anillo, selecciona cinco categorías o menos. Si tus categorías superan las cinco, considera seleccionar un tipo de visualización diferente para destacar la información, como un gráfico de barras o de columnas.
Looker ofrece dos variaciones de un gráfico circular. En esta sección, se describen los siguientes gráficos y se destacan sus ventajas para mostrar datos categóricos:
Circular
Son ideales para visualizar valores proporcionales.
Un gráfico circular es un gráfico circular completo que se divide en secciones según las categorías de información. A través de estas divisiones de segmentos, el enfoque no se centra específicamente en el porcentaje exacto, sino en cómo se relacionan las proporciones delineadas entre sí y cómo afectan el objetivo general del gráfico.
Si trabajas para enfatizar la importancia de las conexiones entre los valores proporcionales, los gráficos circulares comunican estas relaciones de manera eficaz. 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 de columnas. Con los gráficos de barras y columnas, a menudo es más fácil para los usuarios percibir las diferencias individuales.
El siguiente gráfico circular representa los porcentajes de clientes totales 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 gráfico circular para obtener más información sobre cómo crear estos gráficos de comparación en Looker.
Anillos múltiples
Es ideal para visualizar valores proporcionales con varios 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 de arco en lugar de divisiones de segmentos. El espacio en blanco adicional que se agrega en el medio del gráfico permite incluir más etiquetas y descripciones de tus datos.
Cuando crees gráficos de múltiples anillos, 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 los matices de cada gráfico de múltiples anillos en particular.
En el siguiente gráfico de múltiples anillos, se muestran las ventas trimestrales de productos para varias categorías de indumentaria: jeans, leggings, prendas de abrigo y abrigos, y shorts. Hay un gráfico de anillo separado para cada venta trimestral. En esta visualización, se destaca cómo cada categoría de ropa individual, representada por un color uniforme, contribuye a las ventas generales de productos por trimestre.
Para obtener información sobre cómo incluir gráficos de anillos múltiples en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de anillos múltiples.
Gráficos de progresión
Los gráficos de progresión destacan la información que aparece con el tiempo. A través de estos gráficos, puedes destacar este contexto y cómo afecta los datos. Los gráficos de progresión hacen un seguimiento del progreso y el crecimiento generales. En esta sección, se incluyen ejemplos de los siguientes gráficos de progresión:
Embudo
Ideal para visualizar etapas secuenciales.
Los gráficos de embudo son gráficos de progresión que destacan las etapas secuenciales. Este tipo de gráfico tiene similitudes con los gráficos de barras, que también representan datos a través de visualizaciones rectangulares horizontales. Este gráfico crea una forma de embudo a través de las visualizaciones apiladas.
Para que un gráfico de embudo sea eficaz, asegúrate de que los datos incluyan al menos cuatro etapas. Esto garantizará un gran impacto visual y destacará el proceso representado en su totalidad. Si tienes menos de cuatro componentes, considera usar otro tipo de visualización, como un gráfico circular.
En la siguiente visualización del embudo, se destacan cinco etapas separadas de las acciones de los clientes y los valores porcentuales en cada etapa. Las etapas, en orden descendente, son producto, carrito, compra, registro y cancelación, y representan la participación de los clientes con el producto.
Consulta la página de documentación Opciones del gráfico de embudo para obtener más información sobre cómo crear esta visualización en Looker.
Cronograma
Es ideal para visualizar la progresión del tiempo.
Los gráficos de cronograma destacan la progresión del tiempo, ya que incluyen eventos y marcadores clave durante un período determinado. Si bien los gráficos de líneas de tiempo suelen relacionarse con el tiempo, esta estructura de gráficos también se puede aplicar a números y cantidades.
Con la personalización del color, se pueden usar varias líneas de tiempo en un gráfico para mostrar cómo varían varios factores a lo largo de la progresión. En el caso de los patrones de la línea de tiempo, 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 cada parte 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 esta personalización de color y los gráficos de cronograma en la página de documentación Opciones de gráficos de cronograma.
La siguiente visualización de la línea de tiempo representa números de ID de pedidos específicos y sus respectivos días promedio de procesamiento durante los meses de 2022. La línea de tiempo usa una paleta de degradado continuo para representar la cantidad variable de días.
Cascada
Es ideal para visualizar valores secuenciales positivos y negativos.
Los gráficos de cascada destacan la relación entre los valores positivos y negativos a través de una secuencia. Estos gráficos muestran cómo evoluciona un valor inicial debido a diversos 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 categorías pueden estructurar los gráficos de cascada, según tu conjunto de datos en particular.
Como los gráficos de cascada funcionan específicamente con valores positivos y negativos, es fundamental que se definan claramente estas dos categorías. Asegúrate de que la visualización diferencie claramente los valores de tus datos a través del uso del color y las etiquetas de texto.
En el siguiente ejemplo de gráfico de cascada, se muestran los ingresos totales en las diferentes etapas del proceso de pedido, incluidas las etapas de cancelación, devolución, envío y procesamiento. También se calcula 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 pantallas de texto y de tabla 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 todo un conjunto de datos. En esta sección, se incluyen algunos de los muchos ejemplos de tipos de visualización para texto y tablas:
Un solo valor
Es ideal para visualizar un dato aislado.
Un gráfico de un solo valor destaca un valor individual de un conjunto de datos. Visualizar un valor de esta manera destaca su importancia y relevancia para un conjunto de datos más grande.
Cuando crees un gráfico de un solo valor, selecciona un valor que sea significativo para el público y refleje tus objetivos de la visualización. Además, asegúrate de que la personalización de la familia y el tamaño de la fuente enfatice el valor en lugar de distraer o minimizar los datos.
En el siguiente ejemplo de un solo valor, se destaca la cantidad de clientes anuales de California, que es de 118,126 personas.
Consulta la página de documentación Opciones de gráficos de un solo valor para obtener más información sobre cómo personalizar este gráfico en Looker.
Un solo registro
Es ideal para visualizar cantidades limitadas de datos.
Al igual que los gráficos de un solo valor, 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 un solo registro contienen más información que los gráficos de un solo valor. Esta visualización puede proporcionar un ejemplo de un conjunto de datos más grande.
Elegir un solo registro eficaz y pertinente para este tipo de gráfico destacará un ejemplo de un conjunto de datos. Este gráfico se puede personalizar para que sea más legible y claro con el uso de la familia y el tamaño de la fuente, y el color.
El siguiente gráfico de un solo registro muestra información clave sobre un producto en particular, la "corbata tejida 100% seda a rayas azul claro y azul marino". Esto incluye el ID, la categoría y el precio de venta del producto.
Para obtener más información sobre cómo crear estos gráficos en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de un solo registro.
Nube de palabras
Ideal para visualizar la frecuencia de los datos.
Las nubes de palabras son visualizaciones de datos que muestran la frecuencia de los datos a través de la personalización del tipo, el tamaño y el color de la fuente. La estructura clave de una nube de palabras es que cuanto mayor sea la frecuencia de una palabra en particular en un conjunto de datos analizado, mayor será el tamaño de la fuente. Incluso con una simple mirada o un rápido vistazo de un usuario, una nube de palabras transmite información recurrente y pertinente en un conjunto de datos a través de un fuerte impacto visual.
La personalización del espaciado y el tipo de alineación horizontal y vertical pueden lograr este impacto visual. En algunas nubes de palabras, los creadores agrupan palabras temáticas similares por un color determinado, 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 estatales de los clientes. El tamaño de los nombres de los estados varía según la cantidad de clientes en cada uno de ellos. California es el estado con la mayor cantidad de clientes.
Para obtener información sobre cómo Looker impulsa específicamente la creación intuitiva de nubes de palabras a través de las opciones del menú Estilo, consulta la página de documentación Opciones del gráfico de nube de palabras.
Maps
La visualización de mapas 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 se puede personalizar de la manera que mejor refleje los datos recopilados. Esto puede incluir especificar tu ubicación a través de la longitud, la latitud y hasta el código postal, según tu proyecto.
Los mapas interactivos se ajustan y reconfiguran según la personalización, mientras que los mapas estáticos permanecen 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 creación de mapas web de Google, comparte información geográfica de forma interactiva con el público. Con la función de Google Maps en Looker, puedes personalizar la apariencia de tu mapa con varios diseños, como Claro, Oscuro, Satélite, Calles y Al aire libre. Estos estilos pueden destacar 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 con un sistema de codificación por color que indica la frecuencia de los datos.
En la siguiente visualización del mapa de calor de Google Maps, se muestra la cantidad de productos vendidos por mes en los códigos postales de todo Estados Unidos. El mapa de calor abarca de 9 a 66 productos vendidos, con un gradiente de verde a naranja que representa este rango de números. Para navegar por este mapa, también hay disponibles combinaciones de teclas.
Para obtener más información sobre la función de Google Maps, consulta la página de documentación Opciones de gráficos de Google Maps.
Mapa
Ideal para visualizar datos geográficos interactivos.
Las visualizaciones de mapas interactivos aplican imágenes geográficas para representar cómo se corresponden tus datos con una ubicación y una región específicas. Los mapas interactivos pueden reflejar muchos otros tipos de visualizaciones combinando aspectos de diseño. Esto puede incluir el uso de puntos, líneas o áreas para indicar marcadores en tu visualización.
También se puede personalizar el diseño del mapa general. En Looker específicamente, los diseños de mapa incluyen las opciones Claro, Oscuro y Satélite. Cada una de estas opciones también tiene una función sin etiquetas. Este parámetro de configuración omite detalles clave, como los nombres de las ciudades y las calles, para enfocarse más específicamente en los datos que en los detalles del mapa. Cuando elijas un diseño de mapa, ten en cuenta los detalles importantes que debe considerar el usuario y elige el diseño que mejor refleje esos detalles.
En el siguiente gráfico, se destaca la cantidad de usuarios por código postal en Estados Unidos a través de un sistema de codificación por colores con gradiente. Este mapa interactivo permite usar la función de acercar para enfocarse en regiones particulares del mapa.
Obtén más información sobre los mapas interactivos en Looker en la página de documentación Opciones de gráficos de mapa.
Mapa estático (regiones)
Es ideal para visualizar datos regionales.
Los mapas estáticos por región muestran cómo una región en particular se ve afectada por los datos. Como el mapa es estático, no puede cambiar ni ajustarse en función de la interacción del usuario. Este tipo de visualización es útil para representar una circunstancia distinta en lugar de un proceso cambiante y en evolución con el tiempo.
El siguiente mapa estático regional representa la cantidad de ubicaciones de tiendas en cada estado de Estados Unidos. A través de un gradiente azul, el color azul más oscuro representa la mayor cantidad de ubicaciones de tiendas. El uso del color de este mapa no está cuantificado. Para obtener un mayor contraste entre los estados, se puede habilitar el interruptor Cuantificar color en el menú Diseño.
Obtén más información sobre este tipo de mapa en Looker en la página de documentación de las opciones de gráficos de Mapa estático (regiones).
Mapa estático (puntos)
Es ideal para visualizar datos específicos de puntos geográficos.
Los mapas estáticos con puntos reflejan los puntos estáticos con regiones. Sin embargo, estos mapas se visualizan a través de puntos que se superponen en las regiones. Según el enfoque de tus datos, este tipo de visualización podría ser útil, en especial si no hay divisiones regionales claras en tus conjuntos de datos.
El siguiente mapa estático con puntos incluye puntos cuyo tamaño se determina según la cantidad de clientes en los códigos postales de todo Estados Unidos.
Obtén más información sobre este tipo de mapa en Looker en la página de documentación de las opciones del gráfico Mapa estático (puntos).
Otros gráficos
Otros tipos populares de visualización de datos disponibles en Looker van más allá de estas categorías. Estas formas específicas adicionales de visualización permiten una mayor personalización según el público al que se dirija tu interpretación de los datos. En esta sección, se incluyen los siguientes ejemplos de gráficos:
Diagrama de caja
Es ideal para visualizar la distribución de los datos a través de un resumen estadístico.
Al igual que los gráficos de dispersión, los gráficos de caja también son eficaces para destacar la distribución de los datos. Los gráficos de caja muestran esto a través de un resumen estadístico o una forma de agrupar los datos a través de observaciones y patrones. Hay un resumen estadístico de cinco números para un gráfico de caja, que divide los datos según el mínimo, el máximo, la mediana de la muestra y el primer y tercer cuartil. El aumento de tamaño de un diagrama de caja significa un aumento en la distribución de los datos.
En el siguiente ejemplo de diagrama de caja, se destaca la distribución de datos de los productos vendidos entre enero de 2021 y julio de 2022. Cada entrada mensual muestra, cuando se coloca el cursor sobre ella, los productos mínimos, medios y máximos vendidos.
Para obtener más información sobre los diagramas de caja y cómo personalizarlos en Looker, consulta la página de documentación Opciones de gráfico de diagrama de caja.
Visualizaciones personalizadas
Además de las visualizaciones existentes disponibles en Looker, también puedes crear visualizaciones personalizadas 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
- Instalar la visualización desde la página Visualización en la sección Administrador de Looker
Entre los ejemplos de visualizaciones personalizadas que están disponibles como complementos, se incluyen la visualización de mapa de calor de calendario y la visualización de gráfico de asteriscos. Consulta la página Configuración del administrador: documentación de visualizaciones para obtener más información sobre la implementación de visualizaciones personalizadas.
Además, puedes crear visualizaciones exclusivas para tu proyecto. Consulta la página de documentación Cómo desarrollar una visualización personalizada para Looker Marketplace para obtener más información sobre cómo crear estas visualizaciones y cómo pueden ayudarte a reflejar tus objetivos de visualización de datos.