En Looker Studio, un gráfico muestra los datos de uno o varios campos. Estos campos representan las dimensiones y las métricas proporcionadas por la fuente de datos vinculada a dicho gráfico. La forma en que aparecen los datos dependerá del tipo de gráfico y del estilo que le apliques.
Secciones de este artículo:Cómo aparecen los datos en los gráficos
En las tablas, los datos aparecen en filas y columnas, como en este ejemplo basado en una fuente de datos de Google Analytics:
| Navegador | Sesiones | Duración media de la sesión | Porcentaje de rebote |
|---|---|---|---|
| Chrome | 3340 | 00:03:35 | 22,90 % |
| Safari | 209 | 00:02:33 | 15,79 % |
| Firefox | 202 | 00:02:20 | 19,80 % |
| Internet Explorer | 64 | 00:02:21 | 17,19 % |
| Edge | 37 | 00:05:37 | 16,22 % |
| … |
En los gráficos cartesianos, las dimensiones suelen corresponder al eje horizontal (X), y los valores de las métricas, al eje vertical (Y). En una serie temporal, la dimensión de periodo corresponde al eje X, y la dimensión de desglose, a la serie de datos.
En los gráficos circulares, la dimensión determina el número de segmentos y las métricas definen el tamaño de cada segmento.
En los mapas geográficos, se usa una dimensión que contiene información geográfica, como el código de país, la latitud y la longitud o el ID de criterios de Google Ads, para mostrar los datos en un mapa. Los valores relativos de la métrica determinan la intensidad de los colores del mapa, como se ve en este ejemplo, que muestra que la mayoría de las sesiones de un sitio web concreto tuvieron lugar en Estados Unidos:
Más información sobre los gráficos que pueden utilizarse en Looker Studio
Usar dimensiones de desglose para agrupar datos
En muchos gráficos, los datos se pueden agrupar por varias dimensiones. Cada vez que se añade una dimensión a los grupos del gráfico, los datos se agrupan con un mayor grado de detalle. La primera dimensión del gráfico es la principal; las dimensiones adicionales se denominan dimensiones de desglose, porque permiten desglosar o subcategorizar los datos en fragmentos más pequeños.
Por ejemplo, en la tabla siguiente vemos que la dimensión principal es País y la dimensión de desglose es Año. Las métricas de la tabla se agregan primero por país y luego por año. A continuación, puede verse con más detalle la manera en que la agrupación influye en el cálculo de las métricas.
| País | Año | Población | Usuarios de Internet | Internet % |
|---|---|---|---|---|
| Islandia | 2013 | 323.764 | 312.583 | 96,55 % |
| Islandia | 2012 | 320.716 | 308.560 | 96,21 % |
| Bermudas | 2013 | 65.001 | 61.945 | 95,30 % |
| Noruega | 2013 | 5.079.623 | 4.828.354 | 95,05 % |
| Islandia | 2011 | 319.014 | 302.488 |
94,82 % |
| … |
Puede ser difícil interpretar los datos multidimensionales de una tabla. Otros tipos de visualización, como este gráfico de barras apiladas, pueden ser útiles para entender datos complejos.
Cómo se calculan las métricas
En Looker Studio, las métricas se calculan de dos maneras básicas:
Como totales generales
Las métricas se pueden mostrar como una estadística de resumen de toda la columna (campo) en el conjunto de datos utilizando el gráfico de cuadro de resultados.
El ejemplo siguiente muestra datos simplificados de Google Analytics. La métrica Promedio de tiempo en el sitio se resume para todos los usuarios, sin tener en cuenta otras consideraciones (por ejemplo, si son visitantes nuevos o recurrentes). Los cálculos de tiempo en el sitio web se realizan calculando la diferencia de tiempo entre la sesión inicial del usuario y la salida, con la suma de la duración de cada sesión en una media de tres sesiones.
En asociación con una o varias dimensiones
Los valores de las métricas se pueden calificar por las dimensiones seleccionadas. Todos los demás tipos de gráficos entran dentro de esta categoría.
En el ejemplo siguiente, el gráfico de barras asocia la métrica Promedio de tiempo en el sitio web con la dimensión Tipo de usuario. Esta visualización permite analizar esta métrica al comparar los usuarios recurrentes con los nuevos, ya que los cálculos se modifican según la dimensión solicitada.
Al agregar varias dimensiones a un gráfico, se filtra la vista de los datos. Por ejemplo, supongamos que usas las dimensiones Tipo de usuario e Idioma en una tabla para analizar el tiempo en el sitio web aplicado al tuyo. En este caso, el cálculo de nuevos usuarios frente a los recurrentes es el mismo, pero se agrega por idioma. La tabla tendría el siguiente aspecto:
| Tipo de usuario | Idioma | Duración media de la sesión |
|---|---|---|
| Visitante recurrente | zh-tw | 00:04:54 |
| Visitante nuevo | zh-tw | 00:04:02 |
| Visitante recurrente | en-us | 00:03:51 |
| Visitante nuevo | en-us | 00:03:45 |
| Visitante recurrente | en-gb | 00:03:33 |
| … |