
利用excel自选图形标志特殊数据
在做excel图表的时候,我们可以利用excel自选图形标志特殊数据,如标注、爆炸形、箭头等,可以把图表的某些特殊数据重点标识出来,这样就便于图表使用者一目了然地发现问题,而没有必要从图表上寻找问题。
在向excel图表插入自选图形时,一定要先选中图表,然后再插入自选图形,这样才能使自选图形与图表组合在一起,当移动图表时自选图形也跟着图表一起移动。如果没有先选择图表,那么插入的图形实际上是插入到工作表中,并没有真正放到图表上。
在excel图表上插入自选图形有两种方法。
方法1:使用“插入”选项卡的“插图”功能组中的“形状”按钮,如图1所示。单击它会打开形状列表。
方法2:在“图表工具”|“布局”选项卡的“插入”功能组中单击“形状”按钮,如图2所示。
在图表上插入自选图形后,右击该自选图形,选择快捷菜单中的“设置形状格式”命令,打开“设置形状格式”对话框,如图3所示,在其中对自选图形的格式进行设置,以使其与图表相协调,并突出其说服力。
如果觉得在“设置形状格式”对话框中设置自选图形格式不方便,也可以在“图表工具”|“格式”选项卡中的“形状样式”功能组中进行格式设置。
插入的excel自选图形对图表起到画龙点睛的作用,因此不论是插入自选图形,还是设置自选图形的格式,一定要仔细对待。
图4所示是使用箭头来标识销售业绩变化趋势的图表,此外还插入了一个艺术字,更加强调了销售趋势的变化。这样的图表给图表使用者的第一感受就是销售正常,没有出现大的问题。
图5所示是使用爆炸形来标识某个特殊数据点的图表,并且在此爆炸形中插入了说明文字,这样就使得图表使用者一眼就发现哪个月份的利润出现了异常。
图6所示是使用椭圆形来标识某几个特殊数据点的图表,要注意把椭圆的填充颜色设置为无,这样才能显示出数据点。同时,还为图表添加了一条趋势线。这样就使得图表使用者一眼就发现哪些月份的销售利润出现了异常,是大幅下降,还是大幅上升。
图7所示是联合使用椭圆形和标注来标识某几个特殊数据点的图表。
图8所示是联合使用上下箭头来代替默认柱形的图表。对于某些异常的数据,使用绿色的下箭头来表示;对于正常的数据,用红色的上箭头来表示。
上面就是我们为大家列举的5中利用excel自选图形标志特殊数据的图表,用excel自选图形来标志特殊数据能让图表的重点数据更加突出,更加清晰明了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 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在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23