Excel 数据可视化
本指南将了解Excel 数据可视化的基础知识，
包括如何创建 20 个最引人注目和最有用的图表、图形和绘图。
将学习如何有效地使用它们来呈现数据、揭示见解并讲述引人入胜的故事。
1.条形图
条形图是一种图形或图表，
用于表示不同类别或数据组的相对数量或值。
它由矩形条组成，
每个条的长度与其代表的值成正比。
条形图可以表示各种数据，
包括项目计数、事件频率、总计、百分比和其他汇总统计数据。
它们是最常用的呈现数据可视化工具之一，
可用于有效地传达各种信息。
条形图有两种主要风格：水平和垂直。
垂直条形图在水平 (X) 轴上可视化数据，
而水平条形图则相反。
无论条形图类型如何，
都可以在 Excel 中添加 3D 样式，
立即了解如何在 Excel 中创建条形图。
2.折线图
与条形图不同，折线图更适合可视化连续数据，
通常显示随时间的变化。
它通常用于以简单直接的方式显示数据的趋势和模式。
例如，折线图对于可视化和理解数据随时间变化的趋势非常有用，
例如季节性变化、销售、绩效指标等。
它们对于可视化不同数据集之间的比较也很有用，
例如比较一段时间内的利润和收入等指标。
折线图主要有两种类型：折线图和面积图。
面积图填充了数据点下方的体积，
而折线图则将面积留空。
Excel 中的这些类型的图表也可以堆叠和 3D。
3.饼图
饼图可视化定性数据。
它们最常用于显示每个数据类别的比例。
例如，
它们可以显示每个地区的人口百分比或每种类型的销售额的百分比。
它们对于显示数据点之间的比较或计算实际值没有用，
饼图是一种老式的数据可视化工具，
经常因过度使用、设计不当和难以阅读而受到批评。
它们在很大程度上已被其他视觉效果所取代，
例如条形图、柱形图，
甚至更时尚的圆环图，
这些图表通常更易于阅读和解释。
4.圆环图
尽管圆环图是一种相对较新的数据可视化工具，
但它们很快就受到数据可视化专家的欢迎。
圆环图实际上只是饼图的变体，
中间有一个洞。
圆环图不是将类别显示为饼图的切片，
而是将每个类别显示为弧形。
圆环图特别适合可视化一组或多组数据，
通常显示不同组之间的比较。
它们很容易使用 Excel 创建，
并且提供了一种独特的交互式方式来可视化数据。
5.柱形图
柱形图是一种图形或图表，
它使用垂直条来表示不同类别的数据，
条的高度或长度表示该类别的 大小或频率。
柱形图对于显示特定指标如何在分类轴上分布非常有用。
例如，它们可能会显示每个销售区域的百分比、每个产品类别产生的利润的百分比等。
它们通常用于Excel 业务演示文稿和报告中，
以快速说明数据的趋势和模式，
可在 Microsoft Excel 中创建的两种主要类型是：堆叠式和集群式。
6.面积图
面积图是一种图表或图形，
它使用由直线连接并填充颜色或阴影的一系列数据点来显示信息。
它类似于折线图，
但 x 轴和线之间的区域用颜色或阴影填充以指示体积。
面积图强调随时间变化的幅度，
可用于比较不同类别的数据。
它们通常用于说明随时间变化的趋势或不同类别的变化，
例如不同国家的人口增长。
线下面积也可用于显示累计总数，
Microsoft Excel 中面积图的类型有堆叠图、3D 图以及堆叠图和 3D 图的各种组合。
7.散点图
散点图是一种用于在二维 (2D) 图上绘制数值数据对的图表。
它用于显示两个变量之间的关系，
可以用来确定它们之间是否存在相关性。
散点图也称为散点图、散点图或散点图。
通过在二维图上绘制数据集中的每个点来创建散点图，
每个点代表数据集中的一对数据。
图表的水平轴通常代表自变量，
而图表的垂直轴代表因变量。
需要注意的是，
轴不一定要使图表有效，
这意味着自变量和因变量可以出现在任一轴上。
8.气泡图
气泡图，
是一种使用圆圈显示数据的图表。
每个圆圈代表一个单独的数据点，
圆圈的大小代表数据点的值。
气泡图用于比较和分析不同数据点之间的关系，
可用于识别模式或相关性。
气泡图可用于可视化来自各种不同来源的数据，
例如人口统计、财务信息等。
在 Excel 中，
还可以为每个数据点添加 3D 效果。
因此，每个点不是圆，而是球体。
它们提供了一种快速、轻松地可视化和解释大量数据的有效方法，
使其成为研究人员、分析师和决策者的有用工具。
9.地图
地图用于可视化一系列或多组数据，
通常显示一个或多个指标在地理区域中的分布。
它们是通过将值绘制到国家/地区、州、县或邮政编码列表来创建的。
地图对于可视化跨地理区域的数据分布非常有用。
例如，他们可以显示不同国家的销售额分布、不同州的产品采用率分布等。
当数据本质上是地理数据时，
地图是极其有效的视觉效果。
当可视化的数据可以使用地理坐标进行制图时，
最好使用地图。
另一种类型的地图是“热图”，
它允许直观地表示数据点的相对大小。
10.股票图表
股票图表是一种用于可视化和分析特定股票或金融市场价格历史的图表。
股票图表是一种非常有用的工具，
可应用于从金融交易到营销和产品管理的各种不同环境。
Excel 中有多种不同类型的股票图表。
最常见的两种是烛台图和折线图。
烛台图通常用于分析短期价格变动，
而折线图通常用于分析较长时间段内的价格变动。
该图表由一系列代表交易期间不同价格走势的“烛台”组成。
证券的开盘价、最高价、最低价和收盘价均显示在每个烛台中，
烛台的主体是开盘价和收盘价之间的区域。
11.曲面图
曲面图是 Excel 中可用的更独特的图表选项之一，
对于可视化多个维度的数据非常有用。
这使得用户可以一目了然地可视化不同数据集之间的关系。
它们对于可视化难以在单个图表中轻松概括的数据集之间的复杂关系非常有用。
与其他类型的图表相比，
创建曲面图更具挑战性。
例如，曲面图通常用于表示温度、压力、密度和体积等变量之间的关系。
曲面图有多种类型，
包括3D 曲面、线框和轮廓。
12.回归图
回归图是一种图表，
用于可视化两个变量（通常表示为 x 和 y）之间的关系。
它用于分析两个变量之间的线性关系，
并通过图表上的数据点绘制最佳拟合线或回归线。
最佳拟合线用于对关系进行预测，
并且可用于在一个变量已知时估计另一个变量的值。
回归图广泛应用于经济学、社会学、心理学和工程学等领域。
R 平方值是一种统计度量，
表示由回归模型中的一个或多个自变量解释的因变量的方差比例。
一般而言， R 平方值越高（越接近 1），
模型越适合数据。
13.雷达图
雷达图或蜘蛛图是另一种独特的图表类型，
可用于可视化多个维度的数据。
它们以二维图表的形式显示多变量数据，
并在从同一点开始的轴上表示三个或更多定量变量。
每个变量都沿着图表上自己的轴绘制，
并连接在一起形成多边形。
雷达图可用于比较多个项目在一个或多个变量上的特征。
它们还可用于识别数据中的趋势或模式。
雷达图可用于比较不同的产品、团队或员工，
并跟踪一段时间内的变化。
它们还经常用于比较来自不同来源或位置的数据。
14.树形图
树形图是一种数据可视化，
它使用嵌套矩形来表示数据集的层次结构。
树形图对于显示数据集中不同类别的相对大小及其相互关系非常有用。
它们可用于以易于理解的格式显示大量信息，
使其成为许多不同领域中数据可视化的流行选择。
树形图对于探索和比较多维数据集（例如预算、市场份额和人口趋势）特别有用。
它们还可用于比较不同类型数据之间的分布，
例如收入水平或地理区域。
树形图可用于分析各种数据源，包括商业智能、财务分析和科学研究。
15.旭日图
旭日图，也称为径向树图，
是一种数据可视化类型，
用于以易于理解的图形格式表示分层数据。
由于能够快速提供对复杂数据集的见解，
它们变得越来越受欢迎。
旭日图由几个从中心分支出来的环或级别组成，
以显示与数据相关的不同类别或值。
每个环或级别的大小对应于它所代表的类别或值的大小，
环越大表示值越大。
旭日图对于显示整体的不同部分如何相关以及显示层次结构中不同元素的相对大小特别有用。
它们可用于可视化许多不同领域的数据，
例如商业、金融、营销、科学、工程和技术。
16.直方图
直方图是一种图表，
用于比较和对比数据集、识别模式和了解趋势。
它显示给定值范围内特定数据集的观察频率或数量。
数据点被分组到 bin 中，
每个 bin 的高度表示该 bin 内观察的频率。
直方图对于分析大量数据非常有用，
例如调查结果、财务数据和科学实验。
直方图可用于快速识别分布的形状，
例如是否对称、向左偏斜或向右偏斜。
它们还可以用于识别异常值和潜在感兴趣的区域。
17.箱线图
箱须图（也称为箱线图）是数值数据分布的图形表示。
它是一种显示数据集五数汇总的方式，
包括数据集的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。
箱线图对于快速总结数据集的中值、散布和偏度非常有用。
它还有助于识别异常值并比较多个数据集，
它还有助于比较不同的数据集并确定它们之间的相似点或差异。
箱线图通常用于探索性数据分析，
以快速可视化数据集的分布并更好地了解其特征。
它可用于识别数据中的模式、趋势和异常值。
18.瀑布图
瀑布图是一种图表，
它说明流程的不同组件如何相互依赖。
此类图表通常用于直观地描述项目或流程从开始阶段到最终结果的进展情况。
瀑布图显示了流程或项目的每个步骤以及一个阶段的完成如何影响下一阶段。
这样可以轻松理解每个步骤的依赖关系，
并清楚地了解每个阶段如何与总体目标联系起来。
此外，瀑布图还可以更好地了解项目或流程的时间线，
突出显示任何可能有延迟或需要额外关注的区域。
瀑布图可用于许多不同类型的项目，
包括软件开发、产品设计、营销活动等等。
19.漏斗图
漏斗图是一种图表，
用于可视化数据在流程中移动时逐渐减少的情况。
它通常用于说明销售、转化或用户引导流程中的步骤。
漏斗图可以帮助组织更好地了解其流程并确定需要改进的领域。
例如，漏斗图可以揭示潜在客户在哪里退出或在哪里存在用户入职问题。
该图表还可用于比较不同的流程，
例如比较两个不同的营销活动或网站的不同版本，
但重点是显示价值或从一个阶段到下一阶段的下降。
20.自定义组合图表
自定义组合图表，
或简称为“组合”，
是通过组合不同类型的数据可视化（例如多个柱形图、折线图和面积图）来创建的。
自定义组合图表的主要目的是同时可视化多个数据集。
当想要在单个图表中显示多组数据并更容易比较不同数据组时，
这非常有用。组合图还可用于比较不同来源的数据或显示干预或政策变化的影响。
例如，自定义组合图表可用于在同一个图表上显示不同产品的销售数据，
其中一组数据表示为折线图，
另一组数据表示为条形图。
结论
我们对可用来可视化数据的最常见图表、图形和绘图的介绍到此结束。
Excel能够创建复杂且视觉刺激的图表、图形和绘图，
使用户能够快速、准确地分析并以易于理解的格式呈现数据。
无论您是初学者还是经验丰富的用户，
学习使用 Excel 可视化数据并了解可用的不同图表、图形和绘图对于任何使用数据的人来说都是一项基本技能。
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