excel数据可视化图表制作教程？

一、excel数据可视化图表制作教程？

首先，打开我们的Excel表格，选中需要进行数据处理的单元格范围：

在菜单栏中找到【开始】选项，单击该项下的【条件格式】功能：

单击【数据条】选项，在左侧方框内选中下方的【其他规则】，单击打开：

然后，在弹出的新建格式视图界面，找到下方的【条形图外观】选项，根据自己的需要对数据条颜色和外观进行调整，单击【确认】即可。

当我们返回Excel工作表时，就可以发现之前选中的单元格数据已经可视化，这样让数据更简单明了：

二、数据可视化就是各种图表吗？

数据可视化，不仅仅是统计图表。本质上，任何能够借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的方法都叫数据可视化。

数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术,还是一个具有方法论的学科。一般而言，完整的可视化流程包括以下内容：可视化输入：包括可视化任务的描述，数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等;可视化处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作，并将数据与视觉编码进行映射;

可视化输出：基于视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成可视化作品。

三、如何制作有趣好看的数据可视化图表？

我的理解，题主意思应该包含了两层，：

第一层，图表的设计；这一部分现在工具太多了，tableau，powerbi，等等，知乎也有很多资源。

第二层，信息图的优化。这是个设计当面的技术活，尤其是视觉设计，很多直接上ps了，当然也有其他可以选，我不专业，就不介绍了。

当然也有牛人直接用Excel全搞定，参阅这里

https://www.zhihu.com/question/20586917

以下是广告，不喜可以不用看

关于第一层面，我用tableau。个人正在玩的一个关于普洱茶的小东西：https://public.tableau.com/views/V3_0_4/sheet16?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes

相关的数据在这里，喜欢的话打赏几个硬币就能拿走

http://www.dataduoduo.com/DataPackage/c/t/u7a90d093-b14f-4ffc-b9ca-cb52b8b97734/600/q?activeTab=home

关于第二层面，我本人不专业，你看我自己的配色就能看出来

四、销售数据分析可视化图表流程？

销售数据分析可视化图表的流程一般包括以下几个步骤：

1. 数据收集和整理：

首先，收集销售数据，包括销售额、销售数量、地理位置、销售渠道等相关数据。整理数据，清理并确保数据的准确性和完整性。

2. 目标确定：

根据需求和分析目的，确定需要分析的重点指标。例如，你可能希望分析不同产品的销售趋势、区域销售表现、销售渠道效果等。

3. 选择图表类型：

根据目标和数据特征，选择适合的图表类型进行可视化。常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。不同的图表类型有不同的应用场景和强调的数据关系。

4. 数据处理和加工：

根据选定的图表类型，对数据进行必要的处理和加工。例如，对数据进行分组、求和、计算百分比等操作，以便更好地展示数据的关系和趋势。

5. 图表设计和绘制：

根据选定的图表类型和数据加工结果，设计并绘制相应的图表。合理设计图表的颜色、标签、标题以及其他视觉元素，以增强可视化效果和传达信息。

6. 图表解读和分析：

对绘制好的图表进行解读和分析。注意关注图表中的趋势、变化和关键点，并从中得出结论和洞见。

7. 结果分享和报告：

将分析得出的图表和解读结果整理成报告或演示文稿，与相关人员分享分析结果，并提供有关数据背后的见解。

重要的是在整个流程中注意数据的质量和准确性，选择合适的图表类型来有效传达数据的信息，并从图表中获取有价值的洞见和结论。

五、如何用 excel 制作可视化的动态数据图表看板？

大家好，今天给大家介绍一款excel实现的经营数据图形分析表模板，自动根据录入信息生成分析图（图1），获取方式在文章末尾，需要的朋友可以下载使用和学习！

在数据录入表中录入数据，分析报告中的相应模块就会更新，大家可以根据自己的实际情况对数据进行修改（图2）

图表中包含同期差额分析（图3）

年度完成目标分析（图4）

个月占比分析（图5）

年度目标完成率（图6）

年度同比分析（图7）

各月完成率分析（图8）

同期数据对比分析（图9）

各月完成率分析（图10）

本excel模板编码，10089，需要的朋友可以点击下方链接查看获取方式，或者私信“表格”也可。

六、分析数据应用图表进行可视化时，如何判断使用哪些图表能最有效地展现数据？

一图以蔽之：

数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？

比如，你想要作比较，就要用柱图、雷达图等；你想要看占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看趋势有线形图；想要看关系，有树状图......而每个分类里各个图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。正好最近在做可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：

一、比较类图表

主要目的：对比各个值之间的差别

1、多系列柱状图

应用场景：用于对比多个维度的数值差别，不同的系列指标进行不同的对比区分

评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比

2、堆积柱状图

应用场景：用于显示单个项目与整体之间的关系，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小

评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比

3、对比柱状图

应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图

评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显

4、分区柱状图

应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比

评价：用于展示大数据集，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度

5、雷达图

应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标

评价：一般适合不同维度的比较，对比表达比较明显

6、漏斗图

应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的分析

评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策

7、迷你图

应用场景：用于多个维度、多个指标的对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况

评价：没有具体数值的对比

8、词云图

应用场景：词云是一种直观展示数据频率的图表类型，可以对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略重点

评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词

二、占比类图表

目的：查看部分占总体的百分比

1、玫瑰饼图

应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。

评价：不适合较大的数据集（分类）展现，数据项中不能有负值；而且当比例接近时，人眼很难准确判别

2、仪表板图

应用场景：直观展示KPI数值的组件，可直接显示所选字段的数值，比如展示销售额、毛利、毛利率等指标数值

评价：展现维度只能有一个，展现指标不宜过多，而且只是数字面板，不具有图形的各种优势

3、矩阵树图

应用场景：矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行逐级钻取显示下层数据情况

评价：不够直观、明确、不像树图那么清晰，而且分类占比太小时不容易排布

4、雷达图

上面说过了，这里不展示了

三、相关类图表

主要目的：显示各个值之间的关系

1、散点图

应用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联，或者发现数据的分步或者聚合情况

评价：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他信息均不能很好展现

2、甘特图

应用场景：直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求的对比

评价：主要用于项目进展，其他情况使用很少

3、树状图

应用场景：用于表示各个节点之间的上下级关系，同时还能展示每个节点的的值

评价：多用于框架图，逻辑关系比较明确，但没有数据数值的对比

4、矩形树图、仪表板图

上面说过了，这里不展示了

四、趋势类图表

主要目的：展示数值随维度的变化情况

1、线图

应用场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征

评价：不适合多个指标进行趋势对比

2、面积图

应用场景：范围面积图用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累积、减少以及变化

评价：大多用来展示差值变化

3、瀑布图

应用场景：当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程时，即可使用瀑布图，比如应发工资与实发工资之间的消长变化

评价：同样基本表示差值的变化趋势

4、柱状图

上面介绍过来，这里不展示了

五、地图类图表

主要目的：根据地区或者区域展示数值的情况。

给大家推荐一款我常用的地图可视化软件FineReport，内置了大量地图可视化的模板，免费使用的。

1、热力地图

应用场景：用来表示地理范围内各个点的权重情况

评价：对比不会很精准，只能进行大体的对比

2、流向地图

应用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景

评价：不好展示数值的大小、对比、趋势等情况

3、点地图

应用场景：想要查看的是某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置

评价：精准、快速，但是不适合多数据集中展示，不容易区分

差不多能够想到的就这么多了吧，可能还有其他类型的图表，比如组合图之类的，都属于上面这些图表类型的拓展，不必太过纠结。

说完图表类型，介绍两款可视化工具，大家按照需求选择就可以。

第一款是专业报表工具finereport，可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段，进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。最经典的一些应用比如公司体系的经营报表、日报周报等。推荐它是因为有三个高效率的点：

①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。

②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

③内置大量数字化大屏模板，更换数据可以直接使用。

第二款是零代码工具简道云，如果你想找一个“简单易上手”的数据可视化工具的话，可以用简道云，其大屏看板没有那么精美，所以更加偏向业务侧的数据收集——统计——分析全流程

通过仪表盘，我们可以对表单收集的数据进行拉取，制作图表、形成数据看板，从而更多维度分析、展示，以数据指导下一步行动，职场人必备。

七、数据分析可视化图表工具推荐？

推荐数据分析可视化图表工具有：Tableau，ECharts，FineBI，QlikSense，QlikView，DataFocus等。

数据分析可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

八、可视化数据分析图表怎么做？

1. 确定目标和数据：首先明确你的目标是什么，想要通过图表传达什么信息。然后收集并准备所需的数据，确保数据清洗和整理工作已完成。

　　2. 选择适当的图表类型：根据数据的性质和目标，选择最适合的图表类型。常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。不同的图表类型适用于不同的数据展示和分析需求。

　　3. 设计图表布局：确定图表的整体布局，包括标题、轴标签、图例等。确保图表的布局清晰、简洁，并能够准确传达数据的含义。

　　4. 绘制图表：使用专业的图表绘制工具或软件，如Microsoft Excel、Tableau、Python的Matplotlib库等，根据选定的图表类型和数据，在绘图工具中创建相应的图表。在绘制过程中，需要将数据与图表元素(如轴、标签、图例)进行关联。

　　5. 添加样式和装饰：为图表添加样式和装饰，以提高可读性和视觉吸引力。调整颜色、字体、线条样式等，使图表更加清晰明了，并使用合适的图例、注释或文本框提供额外的解释和说明。

　　6. 调整和优化：仔细检查图表，确保数据的准确性和一致性。根据需要进行调整和优化，使图表更具信息量和可视化效果。

　　7. 分析和解读：最后，对图表进行分析和解读，提取其中的关键信息和趋势。确保图表能够清晰地传达数据的含义，并支持你想要传达的信息。

九、数据可视化分析都需要哪些图表?分别有什么优势？

下文将用3000字，8分钟带你了解12种常见可视化类别的用法与场景、局限性和优缺点。分别包含柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图。

01 柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值X和Y），但只有一个维度需要比较，多用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

局限性：适用于中小规模的数据集。

优点：

1. 能够利用柱子的高度，反映数据的差异；
2. 肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。

（柱状图合理的用法）

（柱状图不合理的用法）

使用建议：通常来说，柱状图的X轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间发展趋势。

如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

02 条形图

适用场景：二维数据集中有一个维度需要比较。

局限性：分类过多则无法展示数据特点。

优点：对各个时期或时点的数据有直接对比的作用，对其数值大小，一目了然。

（按照销量从大到小排序）

（按照时间顺序排序）

使用建议：一般由最大排到最小值，当绘制一段时间内的条形图时，应该从最新的数据点开始排序，然后按时间顺序向后推移。

03 折线图

适用场景：用来观察数据随时间变化的趋势或规律。数据在一个有序的因变量上的变化。特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征。

局限性：每张图上不适合展示太多折线，否则会容易造成混乱和复杂。

优点：

1. 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合；
2. 适合多个二维数据集的比较。

04 饼图

适用场景：适用于二维数据，关注简单占比。

局限性：

1. 不适合较大的数据集、较多分类的展现；
2. 数据项中不能有负值；
3. 肉眼对面积大小敏感，比如30%和35%在饼图是难以分辨出区别的。

优点：适用于反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。

（饼图合理的用法）

（饼图不合理的用法）

（上图的饼图换成柱状图会更清晰）

使用建议：建议饼图分类不超过5个，如果有多个占比小的分类，可以统一归类成“其他”。

05 雷达图

适用场景：适用于展现多维数据集，例如人、货、场、财等多项指标，用于企业经营状况，收益性、生产性、流动性、安全性和成长性等评价分析、或者对客户或员工的评估分析等。

优点：优势是可以同时展示多个指标，从而判断值同一对象指标间的强弱或不同对象相同指标的对比，具有完整、清晰和直观的优点。

使用建议：

1. 雷达图只有一个坐标轴，不可能同时显示量纲不同的指标，所以在展示不同量纲或数量级的指标时，需要先去量纲，先标准化处理；
2. 指标不能太多，一般4~8个；
3. 比较的记录条数不宜太多；
4. 指标的排列顺序可以按照值的大小顺序或将相关性高的指标放在一起展示。

06 地图

适用场景：用于展现数据和空间之间的关系。适合带有地理位置信息的数据集展现，展现的通常是以某个地区为单位的汇总的连续信息。

局限性：

1. 必须有地理信息；
2. 地理面积大小和度量值无关，容易误读；
3. 如果用行政气泡图，气泡容易叠加。

优点：

1. 和地图向结合，对数据的地理分步显示直观；
2. 可以通过颜色深浅、气泡大小等容易判断度量的大小。

07 漏斗图

概念解释：有多个梯形从上而下叠加而成。从上到下的项有逻辑上的顺序关系，梯形面积表示某个业务量与上一个环节之间的差异。

适用场景：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析。通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。

使用建议：

1. 漏斗图总是开始于一个100%的数量，结束于一个较小的数量；
2. 在开始和结束之间由N个流程环节组成，每个环节用一个梯形来表示；
3. 梯形的上底宽度表示当前环节的输入情况，下底表示当前环节的输出，上底与下底之间的差异表现了在当前环节业务量的减小量，当前梯形边的斜率表现了当前环节的减小率；
4. 漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。

08 仪表板图

概念解释：像一个钟表或者可读盘，有刻度和指针，其中刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值，指针指向当前数值。

适用场景：管理报表或报告，直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

局限性：只能一个维度，指标也不宜过多，展示信息有限。

优点：适用于场景比较窄，主要用于进度或占比的展现。

使用建议：

1. 适用于场景比较窄，主要用于进度或占比的展现；
2. 只能一个维度，指标也不宜过多，展示信息有限。

09 散点图

适用场景：主要解释数据之间的规律，将数据以点的形式展现，以显示变量间的相互关系或者影响程度，点的位置由变量的数值决定。

局限性：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他信息均不能很好展现。

优点：

1. 可以展示数据的分布和聚合情况；
2. 适合展示较大的数据集。

10 桑基图

适用场景：主要解释数据之间的规律。揭示数据复杂变化趋势，可以一对多或者多对一；它常表示信息的变化和流动状态。比如，用于电商与营销有关的分析：分析购物网站中，哪些商品最畅销或者哪一个时间段是访问高峰。

局限性：

1. 应用面很窄，只能显示三级维度的流程数据；
2. 对显示的度量要求严格。

优点：

1. 特别适合分析展现网站流量的运营数据；
2. 显示结果直观，可以清晰的看到各个维度指标变化的情况；
3. 支持以某个节点查看该节点所在流程的情况。

多讲一点：桑吉图主要由边和节点组成，边代表了流动的数据，流量代表了流动数据的具体数值，节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例的显示，边越宽标示数值越大。桑吉图的特点是“能量守恒”，数据从开始到结束，总量都保持不变。

11 词云

适用场景：做用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。适合用于描述网站上的关键字（即标签），或可视化自由格式文本，可以对比文字的重要程度。其本质是点图，是在相应坐标点绘制具有特定样式的文字的结果。

局限性：

1. 不适合展现数据太少的数据集；
2. 不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词。

优点：

1. 快速感知最突出的文字，或区别权重不同的文字；
2. 可展示大量文本。

12 矩形树图

适用场景：适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。比如各类电商的SKU。

局限性：

1. 不够直观、明确、不像树图那么清晰
2. 分类占比太小时不容易排布

优点：

1. 图形更紧凑，同样大小的画布可以展现更多的信息；
2. 可以展现类别间的权重。

以上可视化图表都是利用观远数据BI平台制作，后续我们将持续为大家分享，不同图表的具体使用案例和暗藏的分析小技巧，敬请关注。

十、可视化数据分析图表模板怎么改？

要改变可视化数据分析图表模板，可以按照以下步骤进行：

1. 打开图表模板并选择要修改的图表类型。

2. 根据需要修改标题、标签、数据、颜色、字体和其他样式选项。

3. 更改数据源或导入新数据源，以更新和重新排列现有数据。

4. 添加图表元素，例如图例、网格线、注释和参考线。

5. 调整图表布局，例如图表大小和比例，以适应不同的屏幕或输出格式。

6. 预览并保存修改，以便随时进行调整或复用。 

注意：在修改可视化数据分析图表模板时，应确保数据的准确性和一致性，并使用清晰的语言和视觉元素来传达数据的含义和见解。同时，要避免使用过于复杂或难以理解的图表类型或样式，以便读者轻松地理解和使用这些图表。