京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
制作漂亮的数据分析图表不仅需要一定的数据分析技巧,还需要了解如何直观、易于理解地呈现数据。选择合适的图表类型、讲究色彩搭配、优化图表布局、保持数据的准确性,这样才能大大提升图表的美观性和实用性。让我们深入探讨如何通过这些步骤实现这一目标。
无数次,我看到过复杂的数据被简单的图表表现得淋漓尽致,仿佛解开了信息背后的密码。选择正确的图表类型是展现数据故事的首要步骤。
折线图:这就像为你的数据画出一条时间变迁的“生命线”。适用于展示数据随时间变化的趋势,让人一目了然地看到增长或下降。
饼图:想让观众明白各部分的比例,饼图就是一个绝佳工具。但要注意,只在分类不多的时候使用,否则容易让人晕头转向。
然而,选择合适的图表只是第一步,颜色的使用同样重要。
选择一种清晰且对比度明显的配色方案,能让图表更加美观。如若颜色选得不当,读者可能会被五光十色所分散注意力,而无法专注于数据本身。
我记得某次在会议上看到一个深色背景的柱状图,结果由于颜色过于艳丽,反而看不清数据之间的差异。因此,避免使用过多鲜艳的颜色,渐变色则可以增加层次感,使数据展示更立体。
Excel不仅是一款强大的数据处理工具,其图表功能也十分出色,可以帮助我们制作双层数据分析图。以下是一些具体技巧:
通过添加辅助列将同比和环比增长率扩大,这样可以在最终图表中突出显示增长情况。插入柱形图后,继续添加数据,设置环比增长率,并调整坐标轴范围,以便更好地结合柱形图和折线图,形成双层效果。
将同比和环比添加到次标轴上,增长率用折线图表示。通过调整坐标轴范围,我们可以更清楚地展示数据增长趋势。
美化图表中的细节,通过调整标签位置和视觉效果,使其符合视觉美学,创建一个既吸引人又实用的图表。
“棒棒糖”图像是一种有趣的数据展现形式,能展示实际数据与计划数据之间的对比。
首先,使用IF函数判断数据是否大于1,将本月数分为已完成和未完成的两部分。这样可以清晰地反映实际与计划之间的差异。
确保计划柱的宽度和颜色与未完成部分区分开来,再添加数据标签,使其清晰易懂。在这里,点的标记变大,折线隐藏,使得图表更简洁和美观。
图表的终极目标是传达信息,而不是复杂的艺术品。因此,避免过多元素和装饰保持图表的简洁性尤为重要,让观众能够迅速理解其中的关键信息。
正确的比例和缩放可以正确传达数据的信息,而不至于误导观众。因此,确保图表的坐标轴和刻度清晰标示。添加明确的标题和标签更能提升图表的解释性。
条件格式化是Excel的一个强大功能,可以增强图表的可读性,使得数据更加突出。通过这项功能,你可以突出显示特定数据点、趋势和异常值,从而更快地帮助观众理解数据。
首先,选择数据范围,设置条件格式,比如字体颜色、填充颜色或图标集,以便轻松突出显示符合条件的数据。创建自定义规则来满足特定的分析需求,比如超出某个范围的值以不同颜色显示。
通过这些方法,可以大大提高数据分析的效率和效果。
颜色的合理使用在数据传递中有巨大作用。
使用互补色或相似色能够建立视觉上的对比和和谐,例如蓝橙搭配在柱状图中能有效区分不同数据类别,确保高对比度以便于观众区分数据点。
渐变色在图表中带来深度感,尤其在热力图中能表现数据的高低。通过高对比度颜色突出重要数据点或趋势线,其他数据线则用柔和的颜色。
使用色盲朋友也能理解的配色方案,如蓝色和橙色组合,避免红绿对比。沿用一致的颜色方案在整篇报告中更有助于观众的理解。
除Excel外,还有许多在线工具也可以帮助你制作专业的数据分析图表:
这些工具各有特点,根据需求和技术背景选择最适合的工具来制作图表。
制作出色的数据分析图表并没有想象中那么复杂,选择合适的图表类型,合理使用颜色和工具,如Excel,遵循设计原则,不仅能帮助你更好地呈现数据,还能增强图表的视觉吸引力。这样的图表不仅是数据的容器,更是一个生动的故事讲述者。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16