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excel圖表常用技巧大全
excel圖表常用技巧大全
更新时间:2025-08-29 09:47:09

Excel 中怎麼用數據做出極具觀賞性的圖表?要回答這個問題,首先我們要搞清楚常見的圖表類型都有哪些?以及什麼樣的圖表類型才算有觀賞價值?如何去構建精美的圖表?

接下來會圍繞上面的問題一一為大家解答,并且會添加實際的分析案例,這樣可以更好地理解,加深印象,以後自己在圖表創建中按照如下知識一定可以創建精美圖表。

一、常見的圖表類型

首先講講常見的圖表類型都有哪些?我們根據要展示的數據情況可以将圖表類型分為比較型圖表、分布型圖表、構成型圖表、聯系型圖表,每一個圖表類型又都包含一些小類的圖表,比如聯系型圖表根據變量數的不同可以分為散點圖和氣泡圖,具體參考使用建議可以見下圖。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)1

具體地使用圖表的話可以做如下歸類:

1.表格:展示具體明細數據時用表格

2.散點圖:表示兩個變量的相關關系

3.柱形圖或條形圖:不同類别數據進行比較

4.折線圖:表示數據随時間的變化趨勢

5.餅圖:每個分類數據的占比情況

以上幾個基本的圖表涵蓋了目前我們使用的絕大多數圖表,另外我們在選擇圖表時盡量避免使用3D圖表,3D的圖表類型難以從視覺上進行理解,會造成觀衆視覺上的數據差異。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)2

避免使用3D圖表

二、構建精美圖表

如何構建一個精美圖表,這裡将其總結為以下幾個知識點:先創建圖表突出我們的重要數據,其次字體設置時要求使用無襯線字體,并且去除多餘的圖表元素,使圖表更加簡明直觀,減少使用默認圖表樣式,并增加數據注釋使數據更具有專業性。

1、突出重要數據

做圖表的目的就是為了突出重點的數據,讓人一眼明了的發現關鍵性數據,比如下面的數據圖表展示數據人才市場增長最快的技能TOP10,我們突出展示PowerBI的技能增長速度,這裡如何突出展示呢?

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)3

雙擊柱形,設置數據點格式,将其設置為一個深藍色的純色填充,其餘不需要重點突出的數據條可以設置為灰色,并且加上數據标簽。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)4

2、使用無襯線字體

在圖表使用過程中,多使用無襯線的字體,無襯線的字體棱角分明,适合于長文閱讀,而有襯線體比較簡潔美觀,适用于短句美感的提升,如下舉例說明無襯線和有襯線字體。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)5

比如漢字可以使用微軟雅黑字體,英文字母可以使用Arial字體,可以使得數據标簽或者是标題的展示更加簡明直觀,排版更加清爽,所以推薦無襯線字體的使用。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)6

3、消除雜亂多餘元素

如何呈現一個簡明直觀地圖像,不使用默認的圖表元素,消除多餘的圖表元素,包括去除網格線,取消坐标軸标簽,去掉默認的圖例标題,調整數據标簽的位置,設置數據的顔色等,調整後的圖表如下。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)7

具體的比如去掉坐标軸标簽,可以雙擊垂直坐标軸,将标簽位置選擇為無,因為這裡已經顯示了數據标簽,所以可以去掉垂直坐标軸數據标簽,去除多餘的圖表元素。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)8

4、不使用默認的圖表設置

比如我們要創建一個餅圖,在默認的選項下創建出來的餅圖如下所示,默認的圖表沒有任何的特色,數據展示不直觀,容易造成我們在數據理解上的誤差。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)9

對此,我們可以對圖表進行優化,使用鮮明色彩突出重點數據,并且改變數據的呈現方式,這種效果更容易達到人們的視覺感知,一眼就看出來數據所表達的含義。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)10

5、添加數據注釋

添加數據注釋,一般在我們的圖表下面标注數據來源,比如下面的圖表标注了數據來源:經濟學人商業周刊,這樣做的目的不僅提示讀者,我們研究的這份數據是與什麼領域相關的數據,而且增加了數據的可讀性和專業性,具有權威的說明作用。

excel圖表常用技巧大全(Excel辦公技能如何使用Excel做出極具觀賞性的圖表)11

以上是如何使用Excel做出精美的圖表,熟練學習這部分知識,一定可以讓你的數據可視化能力得到提升,掌握一項數據可視化辦公技能,如果你對這部分數據可視化的内容感興趣的話,可以關注我,持續創作數據分析内容~

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