京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
excel图表的修饰与美化
excel图表的修饰与美化,是绘制具有说服力图表的一个必做的基础性工作,也是非常重要的工作。图表美化得好坏,直接影响到图表的信息表达,也影响数据分析的效率。
美化图表应以不影响数据为前提,不要在图表上添加不必要的元素(也就是与图表主体不相关的元素或者重复的内容)。图表的美化以简单为美,但并不是说不需要对图表做任何的修饰。合理布局图表各个元素的位置以及合理的色彩搭配,可以更加突出图表的要点和主题,使图表使用者不再为看不懂图表而发愁。
美化修饰图表的宗旨——简单是美;切忌一点——过度修饰图表。下面了解几个excel图表美化效果的对比实例。
excel图表1
图1所示是在绘图区插入了一幅图片,并将图表标题边框设置为白色。这个图表的一大缺点是信息表达不直观,过度的修饰影响了数据分析的重点。若要考察各年实际销售额的变化,但要重点关心2009年的数据,那么图6—58所示的美化效果。就非常清楚地表达了这种意思。因此,图2所示的图表要比图1所示的图表更具有说服力。
图1
图2
excel图表2
图3所示是采用立体条形图表示数据,并且在条形的右端显示份额数据。这个图表的缺点是图表不够简练,要想了解各个地区的份额,就必须左右摇头查看地区名称和份额数据。
图3
图4所示是采用平面条形图的图表,并且把地区名称和份额数据都放在分类轴左侧,干净的白色背景更加突出了图表所要表达的信息。
图4
excel图表3
图5所示是采用立体饼图来表示数据,但把数据与地区名称分开显示,因为如果在立体饼图上同时显示地区名称和份额数据,会使图表显得更乱。
图5
图6所示则采用了平面饼图,在饼图上同时显示地区名称和份额数据,同时消除各个扇形的边框线,这样的图表表示的信息更加清楚和直观。
图6
excel图表4
图7所示是一个极其普通的折线图,人人都会绘制这样的图表,但是它表达的信息是不清楚的:是要考察趋势,还是考察异常的月份?网格线的存在也使得图表很难看。
图7
若要重点考察异常月份数据,如最大值和最小值,就可以制作如图8所示的图表,重点标识出最低销售额和最高销售额的月份,并取消显示网格线和坐标轴,这样不仅图表界面整洁,可以一目了然地发现问题,同时也可以非常直观地观察各月的销售变化趋势。
图8
若不仅要考察异常月份数据,如最大值和量小值,还要更加感性地考察数据的变化趋势,就可以制作如图9所示的图表,重点标识出最低销售额和最高销售额的月份,为系列添加一个合适的趋势线。
图9
不管是我们对excel图表的修饰与美化怎么操作,我们都要记住专业的excel图表并不是越美化越专业的,专业的excel图表需要配合图表的内容和数据以及公司的性质来专业的制作excel图表。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11