
Excel图表中的一些专业术语
一个Excel图表中包含着很多图表元素,这些图表元素都有自己的名称和专业术语,只有知道了这些术语,才可以更助于我们编辑加工图表。这节教程有点干,就叫干货吧,没有一张图表,都是理论性的内容,下面就是Excel图表中的一些专业术语。
1、图表区
图表区表示整个图表,包含所有数据系列、坐标轴、标题、图例、数据表等。
2、绘图区
绘图区是图表的一部分,由垂直坐标轴和水平坐标轴及其负轴包围的区域。
3、数据系列
数据系列是一组数据点,如图表中的一整行或者一整列。例如,在绘制折线图时,每条折线就是一个数据系列。
图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案,并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。但饼图只有一个数据系列。
Excel会自动将工作表数据中的行或列标题作为系列名称使用。系列名称会出现在图表的图例中。系列名称也可以由用户自己定义。如果在绘制图表时,既没有行或列标题作为系列名称使用,也没有由用户自己定义的系列名称,那么Excel会自动将各个数据系列的名称命名为“系列1”、“系列2”、“系列3”等。
4、数据点
数据点就是工作表单元格中的值,在图表中显示为条形、线形、柱形、扇形或其他形状。例如,柱形图中的每个柱体就是一个数据点,饼图中的每块饼就是一个数据点,散点图中的每个点就是—个数据点。
5、数据标志
数据标志是一个数据标签,是指派给单个数据点的数值或名称。它在图表上的显示是可选的。数据标签可以包含很多项目。如“系列名称”、“类别名称”、“值”、“百分比”和“气泡尺寸”。
这里,“系列名称”就是每个系列的名称,既可由Excel自动将工作表数据中的行或列标题作为系列名称,也可以由用户自己定义,或者采用默认的名称“系列1”、“系列2”、“系列3”等。
“类别名称”是指分类轴上的单个标记,也称为刻度线标记,如“1月”、“2月”、“3月”等。
“值”就是每个数据点具体的数值。
“百分比”是指每个数据点具体数值占该系列所有数据点数值总和的百分比。
“气泡尺寸”是指在绘制气泡图时,第3个系列的数值大小。
6、坐标轴
一般情况下,图表有两个用于对数据进行分类和度量的坐标轴:分类轴(或/和次分类轴)和数值轴(或/和次数值轴)。三维图表有第三个轴。饼图或圆环图没有坐标轴。
某些组合图表一般还会有次分类轴和次数值轴。
次数值轴出现在主数值轴绘图区的反面,它在绘制混合类型的数据(如数量和价格),需要各种不同刻度时使用。一般情况下,主数值轴在绘图区的左侧,而次数值轴在绘图区的右侧(对于条形图,主数值轴在绘图区的下部,而次数值轴在绘图区的上部)。
次分类轴出现在主分类轴绘图区的反面。一般情况下,主分类轴在绘图区的底部,而次分类轴在绘图区的上部。
分类轴就是通常所说的X轴,数值轴就是通常所说的Y轴。
坐标轴包括坐标刻度线、刻度线标签和轴标题等。刻度线是类似于直尺分隔线的短度量线,与坐标轴相交。刻度线标签用于标识坐标轴的分类或值。轴标题是用于对坐标轴进行说明的文字。
7、图表标题
图表标题用于对图表的功能进行说明,通常出现在图表区的顶端中心处。
8、网格线
网格线是添加到图表中易于查看和计算数据的线条,是坐标轴上刻度线的延伸,并穿过绘图区。有了网格线,就很容易回到坐标轴进行参照。
根据图表类型的不同,有的图表会自动显示数值(Y)轴的主要网格线。
9、图例
图例是一个方框,用于标识为图表中每个数据系列或分类指定的图案或颜色。默认情况下,图例放在图表的右侧。
10、分类间距和重叠比例
分类间距用于控制柱形簇或条形簇之间的间距。分类间距的值越大,数据标记簇之间的间距就越大,相应的柱形簇或条形簇就越细。
重叠比例用于控制柱形簇或条形簇内数据点的重叠。重叠比例越大,数据标记簇之间的重叠就越厉害。
11、趋势线
趋势线以图形方式说明数据系列的变化趋势。它们常用于绘制预报图表,这个预报过程也称为回归分析。
支持趋势线的图表类型有非堆积型二维面积图、条形图、柱形图、折线图、股价图、气泡图和散点图;不能向三维图表、堆积型图表、雷达图、饼图或圆环图的数据系列中添加趋势线。如果更改了图表或数据系列使之不再支持相关的趋势线,例如将图表类型更改为三维图表,或者更改了数据透视图或相关联的数据透视表,则原有的趋势线将丢失。
12、误差线
误差线以图形形式显示了与数据系列中每个数据标志相关的可能误差量。例如。可以在科学实验结果中显示±5%的可能误差量。
支持误差线的图表有面积图、条形图、柱形图、折线图、XY(散点)图和气泡图。对于散点图和气泡图,可单独显示X值或Y值的误差线,也可同时显示两者的误差线。
只有学会了解了Excel图表中的一些专业术语,我们才可以制作出来更加专业的、美观的Excel图表,这样做出来的图表不仅专业,更加吸引客户的眼球,更好的展示了公司的形象。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29