商业数据可视化分析：Excel+Power BI 课件 项目一 数据可视化基础知识

项目一数据可视化基础知识任务一

基础操作与数据处理010203学习目标技能目标1.养成关注数据、重视数据的习惯,提升数据敏感度，形成商业洞察思维。2.通过对图表布局样式的调整优化，提升图表设计的审美判断和创新意识。1.了解Excel表格的核心功能。2.掌握数据处理方法以及常见函数公式。3.熟悉图表制作方法和步骤。知识目标技能目标1.掌握Excel基础操作和数据处理方法。2.能够针对不同商业场景选择合适的图表类型。3.能够熟练运用Excel图表制作功能，根据需求选择图表类型、调整图表元素、优化图表布局。思维导图知识储备Excel数据处理与可视化规范Excel作为一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理、办公协作、财务分析等场景，其核心功能可分为数据管理与编辑、计算与数据分析、数据可视化呈现、自动化与协作四大类。(二)计算与数据分析(1)基础公式运算：支持加减乘除、幂运算等基础数值运算。(2)常用函数分类：Excel内置近500个函数,覆盖数学、统计、文本、逻辑等场景。(3)高级数据分析工具：数据透视表、模拟运算表、规划求解等。(一)数据管理与编辑(1)数据录入与格式设置：基础录入、格式美化、数据验证。(2)数据清洗与整理：去重、拆分/合并、序列填充功能。(3)数据筛选与查找：基础筛选、高级筛选、查找与替换。。知识储备Excel数据处理与可视化规范Excel作为一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理、办公协作、财务分析等场景，其核心功能可分为数据管理与编辑、计算与数据分析、数据可视化呈现、自动化与协作四大类。(三)数据可视化将数据转化为直观的图表，深度挖掘数据背后的商业价值。Excel支持多种图表类型，满足不同分析需求，常用图表类型包括柱形图/条形图、折线图、饼图/圆环图等。(四)自动化与协作通过自动化工具减少重复操作，同时支持多人协作编辑，提升办公效率。自动化工具：宏、条件格式与函数联动、数据刷新、协作与共享。知识储备Excel数据处理与可视化规范数据可视化过程中需要遵循以下基本原则：目标导向原则、准确性原则、简洁性原则和有效性原则。(1)目标导向原则在数据可视化中，应确保图表精准传达信息并服务于既定目标的核心准则，这要求从设计之初就明确可视化的核心诉求，例如是用于揭示数据趋势、对比差异、发现异常值，还是辅助战略决策，同时需要深度考量受众特征。(2)准确性原则数据可视化的首要任务是准确地传达数据中的信息和关系，要求图表必须严格忠实于原始数据并精准传递信息。为实现信息传递的准确性，在设计可视化图表时，应确保图表的逻辑结构与数据的逻辑关系保持一致。知识储备Excel数据处理与可视化规范数据可视化过程中需要遵循以下基本原则:目标导向原则、准确性原则、简洁性原则和有效性原则。(3)简洁性原则数据可视化的目的是使复杂的数据易于理解和分析，因此图表设计应尽量简洁明了，避免信息过载，突出核心信息。(4)有效性原则可视化图表应能够有效地支持用户对数据的分析和理解，在设计图表时，应根据用户的分析需求和数据特点选择最适合的可视化方式。知识储备图表元素布局需遵循的逻辑商业数据可视化中，图表的布局与样式直接影响信息传递的效率和受众的解读体验。合理的布局能引导观众聚焦核心结论，专业的样式设计则能提升报告的整体质感。想要呈现出良好的商业数据可视化效果，应当遵循以下几点布局逻辑。重点突出要求在可视化图表中将重要信息和数据放置在图表最显著区域，并确保其占据足够空间。同时要通过大小、颜色、对比度等视觉元素突出图表中的关键数据点或趋势。例如，在柱形图中，各个柱形应有足够的宽度和间距，避免过于拥挤或纤细，以准确展示数据差异。重点突出还要对周边元素进行适当精简，去除不必要的装饰和冗余信息，图例、标题和标签等周边元素应简洁明了，避免干扰核心数据的呈现。重点突出知识储备图表元素布局需遵循的逻辑在数据可视化设计中，要想达到图表简洁明了、可读性强的效果，需要确保各组成元素的比例得当。例如，图表标题应简洁明了，概括图表的主题，主标题字号应最大，置于图表顶部居中位置，以吸引观众的注意力；副标题或数据范围说明字号可稍小，置于主标题下方。又如，图例、坐标轴标签、数据标签等辅助信息应采用较浅的颜色或较小的字号，以避免与主要数据争夺观众的注意力。排版清晰0203比列得当在排版上，应当符合逻辑，以确保数据信息能够清晰、准确地传递。图表排版应追求视觉上的平衡美感，避免元素过于集中或分散。可以通过调整元素的大小、颜色、位置等来实现平衡。当图表包含多个子图或数据系列时，应按照逻辑顺系进行分组排列，以保持整体布局的条理性和一致性。知识储备图表元素布局需遵循的逻辑适当留白注重细节0405考虑到图表的视觉舒适性，应当在画面中进行适当留白。图表与画布边缘、图表元素之间应保持适当的留白，以避免拥挤感，提升图表的可读性。图表中的元素(如柱状图的柱子、折线图的数据点)之间应保持适当的间距，以确保清晰可辨。应当关注图表细节，如图表中的元素应按照一定的对齐原则进行排列，如左对齐、右对齐、居中对齐等，以保持整体的秩序感；图例应置于图表中易于查找的位置,如右上角或底部；适当使用箭头、色块、文字框等标注工具来突出显示关键数据或趋势。这些细节能够在一定程度上起到画龙点睛的作用。基础操作与数据处理基本操作01默认显示“开始”、“插入”、“公式”及“数据”等选项卡，如图所示。1.功能区数据插入开始基础操作（一）Excel界面认知2.工作簿、工作表、单元格基础操作（1）插入：右击工作表标签选择“插入”，或者使用“开始”功能区的“插入”按钮添加工作表，用于存储不同数据。（2）删除：右击工作表标签选择“删除”，此操作不可逆，需要先确认数据无须保留。（3）重命名：右击标签选择“重命名”，或者双击标签输入新名称。基础操作（一）Excel界面认知“插入”“删除”“重命名”文本左对齐，超宽内容可能被截断；数值右对齐，支撑输入千位分隔符等；日期需要符合规范格式(如“YYYY—MM—DD”)，右对齐。1.文本、数值、日期格式基础操作（二）数据输入与格式规范图1文本格式图2数值格式图3日期格式基础操作（二）数据输入与格式规范(1)序列填充当需要输入一系列有规律的数据时，如等差数列、等比数列、日期序列、星期序列等，可以使用序列填充功能。具体操作：输入起始数据，拖动填充柄(小黑十字)，按住Ctrl键生成等差数列，日期/星期序列可直接拖动填充柄即可。如图所示。使用快捷键可以提高数据输入的效率。例如，按“Ctrl+；”组合键可以快速输入当前日期，按“Ctrl+Shift+；”组合键可以输入当前时间；在单元格中输入函数前必须首先输入“=”；按“Enter”键光标下移，按“Tab”键光标右移。(2)快捷键2.数据填充技巧基础操作与数据处理基础操作（三）表格基础美化1.边框、颜色、对齐方式设置选中单元格区域，在“开始”功能区设置边框

（外边框、内边框等）、填充色与字体色，调整对齐方式（左对齐、居中、右对齐等）。如图所示。基础操作（三）表格基础美化2.冻结窗格、隐藏行列操作冻结窗格选中冻结行/列下方/右侧的单元格，在“视图”功能区中单击“冻结窗格”，可防止滚动时表头消失。如图所示。隐藏行列选中需隐藏的行/列，右击选择“隐藏”；取消隐藏则选中隐藏行列两侧的行/列，右击选择“取消隐藏”。如下图所示。基础操作与数据处理基础操作与数据处理数据处理02数据处理（一）多源数据导入（1）CSV/TXT文件导入CSV文件用逗号分隔，TXT文件分隔符灵活

（空格、制表符等）。操作步骤：“数据”功能区单击“获取数据”→“来自文本”，选中文件后用“文本导入向导”设置分隔符、列格式、数据位置。从Access数据库导入步骤：“数据”→“获取数据”→“来自数据库”→“从MicrosoftAccess数据库”，选中文件、所需表/查询后加载；网页表格导入步骤：“数据”→“获取数据”→“自其他源”→“自网站”，输入URL，选中所需表格加载。（2）数据库/网页表格导入数据处理（二）数据清洗操作

02可采用三种方式——填充（数值用平均/中位/众数，文本用常见值或“未知”）、删除（对分析影响小或缺失量多的记录）、标记（输入“缺失”“N/A”）。（2）处理缺失值

03如手机号校验，选中手机号列，单击“数据”→“数据验证”，设“文本长度”“等于11”；也可使用查找、替换功能或手动修改错误数据。（3）纠正错误数据

选中数据区域，单击“数据”→“删除重复值”，勾选需检查的列，删除重复记录。01（1）去重基础操作与数据处理数据处理（三）数据整理技巧2.排序与筛选01多条件排序单击“数据”→“排序”，设置主要/次要关键字及排序方式（如先按“订单日期”升序排列，再按“金额”降序排列）。高级筛选设置条件区域

（首行为字段名，下方为条件），单击“数据”→“筛选”→“高级”，分别选择列表区域/条件区域及结果存放位置，筛选满足复杂条件的数据。021.分列选中需分列的列，单击“数据”→“分列”，用“文本分列向导”按分隔符或固定宽度拆分

（如“姓名，年龄，性别”拆分为三列）。3.数据格式统一统一日期格式：选中日期列，右击“设置单元格格式”→“日期”选择格式；文本标准化：用查找、替换功能删除多余空格、统一简称。数据处理（四）实施步骤打开Excel→切换至“数据”选项卡→单击“获取数据”→“来自文件”→“从文本/CSV”，选中“销售信息表.csv”，在“文本导入向导”中设置分隔符、列格式

（日期设为日期型，数量/单价/金额设为数值型，其余设为文本型），选择导入位置→单击“完成”。1.数据导入基础操作与数据处理数据处理（四）实施步骤2.数据清洗（1）去重：选中数据区域→“数据”→删除重复值”→勾选需检查的列→单击“确定”。如图所示。（2）处理缺失值，删无分析价值的缺失记录，补全可通过逻辑/关联数据填充的数据，对无法补全的记录进行标记；（3）纠正错误：如校验“金额=数量×单价”，使用公式填充并批量纠正。基础操作与数据处理数据处理（四）实施步骤（1）分列如日期字段包含时间，拆分后删除时间列。如图所示。（2）排序按“销售日期”升序/降序排列。数据处理（四）实施步骤（3）筛选设置条件区域，执行高级筛选，筛选“销售金额>500且产品品类=短款风衣”的数据。（4）格式统一，统一产品品类简称将日期格式标准化为“YYYY—MM—DD”。通过以上数据导入、清洗与整理操作，可将一份存在数据质量问题的“销售信息表”处理为规范的结构化数据，为后续的数据分析和商业决策提供准确、可靠的数据基础。项目一数据可视化基础知识任务二

常见函数公式与商业计算常见函数公式与商业计算核心函数分类01核心函数分类（1）统计函数（1）SUM：计算数值总和，如SUM(A1:A10)；（2）AVERAGE：计算数值平均值，AVERAGE(B1:B20)；（3）COUNTIF：统计满足条件的单元格个数，COUNTIF(C1:50,">60")。如图所示。核心函数分类（2）逻辑函数逻辑函数（IF、AND、OR）（1）IF：按条件返回结果，如IF(D1>=60,"及格","不及格")。（2）AND：检验多个条件是否同时满足，如IF(AND(E1>100,F1>200),"优秀","普通")。（3）OR：判断多个条件是否至少一个成立，如IF(OR(G1="销售部",G1="市场部"),"业务部门","其他部门")。逻辑函数如图所示。核心函数分类（3）查找函数按条件筛选数据，如FILTER(A1:A10,A1:A10>5)即筛选A列>5的数值,FILTER(A1:C10,(B1:B10="苹果")*(C1:C10>100))即筛选B列等于“苹果”且C列>100的行。FILTER：按条件筛选数据在首列搜索值并返回对应列值，如VLOOKUP("产品A",A1:B10,2,FALSE)即在A1：B10首列搜索“产品A”，返回第二列值，精确匹配。VLOOKUP：在首列搜索值并返回对应列值核心函数分类INDEX—MATCH组合：灵活查找，如INDEX(C1:D10,MATCH("客户1",A1:A10,0),2)即在A1：A10中定位“客户1”，返回C1：D10中该行第二列值。INDEX-MATCH组合：灵活查找返回文本指定的引用，如INDIRECT("A"&10)即返回A10单元格的引用。查找函数如图所示。INDIRECT:返回文本指定的引用（3）查找函数核心函数分类（4）文本函数REPT重复文本，如REPT("-",10)即输出10个“-”,REPT("0",5-LEN(A1))&A1即为A1=12时输出00012。OFFSET按行/列偏移返回指定区域，如OFFSET(A1,2,3)即从A1向下2行、向右3列，返回D3单元格，SUM(OFFSET(A1,0,0,5,1))即计算A1-A5的数值总和。核心函数分类LEFT从文本左侧提取字符，如LEFT("Excel函数",3)即输出“Exc”。RIGHT从文本右侧提取字符，如RIGHT("函数应用",2)即输出“应用”。文本函数如图所示。（4）文本函数核心函数分类（5）日期函数DATEDIF计算两个日期的差值，如DATEDIF("2020-01-01",TODAY(),"Y")即计算2020.1.1到当前日期的年数)

_x0005__x0002_

_x0005__x0017__x0004__x0004__x000C__x001D_&YDFM_x000C_1PXFS#*2020.1.1到当前日期的年数)TODAY返回当前日期，如TODAY()即输出当前日期，如2025—05—20。日期函数如图所示。

_x0005__x0002_

_x0005__x0017__x0004__x0004__x000C__x001D_&YDFM_x000C_1PXFS#*2020.1.1到当前日期的年数)常见函数公式与商业计算商业计算案例02商业计算案例（1）计算销售提成(IF嵌套)提成政策：销售额≤10000元，提成比例为5%，10000~30000元为8%，>30000元为12%。公式：=IF(销售额单元格<=10000,销售额单元格*5%,IF(销售额单元<=30000,销售额单元格*8%,销售额单元格*12%)),下拉填充。函数公式如图所示。商业计算案例（2）统计区域销售额(SUMIFS)统计“上海”且“短款风衣”销售额。=SUMIFS(销售金额列,城市列,"上海",产品类型列,"短款风衣")。函数公式如图所示。3.合并客户信息(CONCATENATE)合并姓名、地址、联系方式。公式：=CONCATENATE(姓名单元格,",",地址单元格,",",联系方式单元格)。项目一数据可视化基础知识任务三Excel图表创建入门指南图表创建的基本步骤（一）明确可视化需求

在创建商务数据可视化项目时，首先要明确数据可视化的需求，即希望向用户传递什么信息。确定可视化项目需求后，通过观察、分析和总结数据间的关系，明确基本数据关系结构，思考如何利用恰当的视觉元素将数据包装成吸引力强、易于解读、内涵丰富的可视化图表。

以右侧图中的数据为例，表格中统计的是A、B商品销售额数据，对该组数据进行可视化处理的目的是直观展示A、B两种产品在一年内各自的销售额变化趋势，并方便用户对两种商品的销售情况进行对比。图表创建的基本步骤（二）选定数据区域绘制可视化图表制作时应准确选定相应的数据区域，在Excel中单击“插入”选项卡，在“图表”组中选择相应的图表类型插入图表，即可完成初步绘制。如下图所示。图表创建的基本步骤（三）根据实际需求增减图表元素

系统默认生成的图表包含的元素可能与用户实际要求有所差别，图表制作者需要手动对图表元素进行增减。图表元素的增减及格式设置，在“图表工具”选项卡下进行。具体操作步骤如下：单击图表区域，上方菜单栏将出现“图表工具”选项卡，单击选项卡下方的“图表设计”标签，最左侧将出现“添加图表元素”命令按钮，用户可以通过该命令按钮添加或删除相应图表元素，如左图所示。常用的图表元素有数据标签、坐标轴标题、网格线等。01图表创建的基本步骤（四）设置各项图表元素格式及内容制作者可以根据实际需求对各项元素的格式、内容等进行调整。具体操作步骤如下：选中需要调整样式的图表元素后，右击鼠标，在弹出的菜单中单击“设置数据系列格式”，右侧将出现对应元素格式设置面板，通过面板中的各个选项，可以完成对应元素的颜色、线条等格式的设置，如左图所示。（五）可视化图表设计和美化优秀的设计和美化工作，对于数据的可视化呈现十分关键。在制作可视化图表时，要依据数据内容进行设计和美化，图表设计和美化的要求及方法将在项目三中进行详细介绍。图表元素解析以下图为例，依次介绍Excel数据图表的构成元素。如图所示，Excel图表主要由图表区、绘图区、标题、网格线、数据系列和数据点坐标轴、图例、快捷按钮等基本元素组成。图表元素解析（一）图表区图表区是指图表的全部范围，它就像是一个容器，装载着所有图表元素。单击图表任意位置选中图表区后，图表最外层将显示整个图表区边框线，边框线上面有8个控制点。拖动控制点，可以改变图表区的大小，调节图表的长宽比例，如图所示。此外，用户还可以通过相应操作对图表中的所有元素进行具体格式的设置。图表元素解析（二）绘图区绘图区是指包含数据系列图形的区域，位于图表区的中间，即左图所示中橙色方框所包含的区域。选中绘图区时，图表中将显示绘图区边框线，边框线上面有用于控制绘图区大小的8个控制点，拖动绘图区控制点，可以改变绘图区的大小、长宽比例。图表元素解析（三）标题标题是对图表主题、相关图表元素的文字说明。标题包括图表标题和坐标轴标题，上图中仅包含图表标题。用户可以通过Excel“图表工具”→“图表设计”下“添加图表元素”下拉列表中的

“坐标轴标题”“图表标题”选项，设置是否显示相应的标题，如左图所示。图表元素解析（四）网格线网格线如左图所示，网格线是数值轴的扩展，用来帮助用户在视觉上更加方便地确定数据点的数值。网格线有水平网格线和垂直网格线两大类，各类网格线内部又分为主要网格线和次要网格线。在制作图表时，用户应根据实际需要选择是否添加网格线，以及添加何种网格线。图表元素解析（五）数据系列和数据点每个数据点对应于数据源中的一个有效数据，而数据系列对应于数据源中一行或一列有效数据，即多个数据。根据选择的图表种类，数据系列在绘图区中表现为不同颜色的点、线、面等图形。左图为折线图，该可视化图表中的A产品与B产品的销售数据各构成一个数据系列，因此图中存在两条颜色不同的折线。图表元素解析（六）坐标轴坐标轴常见的坐标轴有主要横坐标轴和主要纵坐标轴，对于数据系列复杂的图表还可以添加次要横坐标轴和次要纵坐标轴。坐标轴用于表示数值大小及分类，如左图所示。通过纵坐标轴表示数据大小，通过横坐标轴表示数据分类，分类轴提供了不同对象的比较基础。坐标轴的分类通常默认显示数据表的行标题或列标题，制作时可以自定义分类项。图表元素解析（七）图例可视化图表中的图例用于说明图表中每种颜色所代表的数据系列，通常是源数据表格中的行标题或列标题。对于图表传递的信息，只有通过分类项与图例项才能准确辨别，如下图所示。图表元素解析（八）快捷按钮当用户选择图表区时，在图表右上角会出现图表元素

、图表样式

和图表筛选器的快捷按钮，如左图所示。图表元素

按钮用于快速添加、删除或更改图表元素，图表样式按钮

用于快速设置图表样式和配色方案，图表筛选器按钮

用于选择在图表上显示的数据系列和名称。课堂练习请参照图表创建基本步骤，完成可视化图表创建入门练习。项目一数据可视化基础知识任务四Excel图表类型及应用场景Excel图表类型及应用场景核心图表类型概览01核心图表类型概览（一）基础比较类图表基础比较类图表是指通过图表内部图形、色彩等元素的差异来实现不同数据和指标间比较的图表。常见的基础比较类图表主要有柱形图(包括条形图)、折线图、面积图、雷达图。柱形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形，包括简单柱形图、复式柱形图等形式。柱形图通常是纵置形态，横置时也被称为条形图，如下图所示。核心图表类型概览（一）基础比较类图表折线图是用直线线段将各数据点依次连接组成的图形，用于展示随时间变化的数据。与柱形图相比，折线图在展示数据变化趋势方面更具优势。面积图是一种特殊的折线图形式，通过在折线图下方填充面积来对比数据，展示事物的发展变化情况。折线图和面积图能清晰地展示数据点的变化趋势，如图所示。雷达图是将多维数据映射到坐标轴上，形成闭合多边形以展示事物特征的图表。运用雷达图能够达到综合评估多指标性能的效果，常用于对比不同实体的多维属性，如产品竞争力分析、供应商评分等，如图所示。核心图表类型概览（二）比例与分布类图表比例与分布类图表是指通过面积大小、长短变化等方式反映数据的结构比例和组成情况的图表。常见的展示数据结构的可视化图表有饼图、旭日图、瀑布图等。核心图表类型概览（二）比例与分布类图表饼图是将一个圆饼分为若干份，用于反映事物构成情况，展示各组成部分占比大小的可视化图形，此图适用于展示简单的占比关系，如图所示。当数据构成结构复杂时，运用饼图通常难以达到较好的呈现效果，此时可以选用层次更丰富的旭日图，如图所示。瀑布图采用绝对值与相对值相结合的方式，用于表达特定时期内相关指标数值之间的数量变化关系，常用于分析利润变动、成本结构、收入构成等场景，如图所示。核心图表类型概览（三）流程与关系类图表流程与关系类图表能够直观展示实体间的关联关系及事务的发展流程等。常见的流程与关系类图表有漏斗图、散点图和气泡图。漏斗图是一种形如漏斗状的图形，是常见的用于反映业务流程的可视化图表，用以清晰地展示事件或项目各环节的数据变化情况，如图所示。散点图通过将数据值对应X坐标和Y坐标来绘制数据点，用于揭示两个因素之间的关系，还可以显示数据变化趋势和异常值情况，如图所示。气泡图在散点图的基础上增加了一个维度，通过气泡大小来表示第三个维度数值的大小，以展示三个因素之间的关系，如图所示。核心图表类型概览（四）时空与地理类图表热力图和时序图时空与地理类图表是数据可视化领域中专门用于展示数据在时空维度分布、变化趋势及模式的核心工具集合，热力图和时序图是常见的时空与地理类图表。热力图是以特殊高亮的形式显示数据分布情况的图表；时序图以时间轴展示事件顺序与持续时间，其中甘特图是最典型、使用范围最广的时序图，如图所示。场景驱动的图表选择逻辑（一）数据比较场景比较场景在需要对多个类别或多组数据进行大小对比的场景中，数据可视化的主要作用是突出数据间的差异，因此在图表选择上应当首选能够清晰呈现数据差异的图表，如柱形图、条形图等，这些图表的具体适用情形见表。图表类型适用情形柱形图适用于类别数量适中、需要直观比较数值大小的情况条形图当比较的对象数量较多时，水平条形图比柱形图更便于阅读柱形图(时间序列)若要强调时间序列上的比较，能结合时间轴展示差异随时间的演变场景驱动的图表选择逻辑（二）趋势展示场景对于展现数据随时间或其他连续变量的变化走向，折线图无疑是最理想的工具，它不仅能精准描绘出数据的上升势头、下滑轨迹或平稳状态，还能揭示数据的波动规律、趋势特征以及潜在的周期性变化。（三）数据分布场景要洞察数据的集中趋势、离散程度等分布特征，箱线图和直方图是理想的选择。这两种图表的具体适用情形见表。图表类型适用情形箱线图适用于展示一组数据的整体分布情况，能清晰呈现数据的集中趋势、离散程度和异常值直方图通过连续的柱子展现数据的频率分布，帮助了解数据在不同区间内的密集程度场景驱动的图表选择逻辑（四）比例构成场景当分析各部分与整体之间的比例关系时，适合采用饼图、圆环图和旭日图。饼图将整体形象地比喻为一个“大饼”，各部分以扇形呈现所占份额；圆环图在饼图的基础上，通过中心的空白区域添加更多层次的信息，适合展示多级比例构成；旭日图则通过多层环状结构展示更复杂的层级关系，能够同时体现整体与部分的比例以及部分内部的分层结构。这些图表的具体适用情形见表。图表类型适用情形饼图适用于展示单一层级数据比例构成圆环图展示单一层级或多层级数据比例构成，中心空白区域可强调重点内容旭日图适用于分析多维度、多层级的数据构成情况场景驱动的图表选择逻辑（五）关联分析场景图表类型适用情形散点图适用于展示两个数值变量之间关联关系的情形气泡图适用于展示三个变量之间关系的情形(第三个变量通过气泡大小表示)矩阵图同时展示多个变量之间的两两关系，适用于变量数量较多的情况在探讨两个数值变量之间是否存在关联以及关联的紧密程度时，采用散点图较为合适。此外，散点图的特殊形式气泡图能够用于分析三个变量之间的关联关系，矩阵图则能够用于展示多变量间的两两关系。这些图表的具体适用情形见表。场景驱动的图表选择逻辑（六）多场景融合下的图表选择策略场景类型适用情形复杂层次结构场景树图、分层饼图、旭日图流程与时间序列融合场景时间轴流程图、甘特图多维度数据分析场景雷达图、平行坐标图（1）复杂层次结构场景：核心需求是清晰展现如组织架构、产品分类体系等具有层级关系的数据，此时需要使用具有多层结构的图表；（2）流程与时间序列融合场景：通常要求结合流程与时间序列进行展示，体现事件发展的先后逻辑和时间推移，应当选择能够清晰呈现时间与流程关系的图表；（3）多维度数据分析场景：需要观察数据在多个维度上的分布规律和相关性，应当选用既能呈现数据分布规律也能展示数据相关性的图表。基础图表制作与应用（一）使用柱形图对比商务数据柱形图又名柱状图、长条图、柱状统计图等，是一种以长方形的长度表示数值大小的统计图表，通常用于两个或两个以上类别数据的对比。由于其形状特性，柱形图适用于数据类别较少的数据对比。从类型看，柱形图可以分为簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图三类，如上图所示。基础图表制作与应用（一）使用柱形图对比商务数据1.簇状柱形图的绘制及应用下表是A公司2024年上半年浙江省三家门店的月度销量情况，现需要根据表格数据制作可视化图表，用于对比分析三家门店在2024年上半年的销售量情况。A公司浙江门店2024年上半年销售统计表基础图表制作与应用（一）使用柱形图对比商务数据插入图表选中A2:G5单元格数据区域，单击上方菜单栏中“插入”选项卡，找到“图表”组，单击“插入柱形图或条形图”命令按钮，在下拉列表中选择二维柱形图中的“簇状柱形图”，完成图表添加工作，如图所示。步骤一：插入图表基础图表制作与应用（一）使用柱形图对比商务数据步骤二：添加数据标签添加数据标签选中图表后，单击右上角出现的图表元素按钮

，在下拉列表中勾选“数据标签”即可完成添加，如图所示。基础图表制作与应用步骤三：添加标题在图表标题处输入标题“A公司浙江地区2024年上半年销量统计”，如图所示。经过上述三个步骤，已经完成了簇状柱形图的初步绘制工作，下面通过对图表区各元素的设置更改，对图表进行简单的美化。（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用选中柱形图图表区，右击并在下拉列表中单击“设置图表区格式”，在右侧“设置图表区格式”面板中依次单击“填充与线条”选项卡、“填充”下拉箭头，选择“渐变填充”，如图所示。步骤四（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用步骤五&步骤六步骤五：选中网格线，按Delete键删除。步骤六：选中图表区域，单击菜单栏中“开始”选项卡，在“字体”组中单击“加粗”按钮，对图表中所有字体进行加粗设置，使文字更清晰。图表的最终效果如图所示。（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用堆积柱形图主要用于对比分析多组数据，且要求这些数据恰好为某项整体数据的组成部分，其优点是既能对整体数据的变化情况进行分析，也能对各组成部分的数据进行分析。堆积柱形图分为普通堆积柱形图和百分比堆积柱形图。普通堆积柱形图用来比较整体的各个部分，显示整体的各个部分如何随时间而变化，侧重比较部分占整体的绝对大小；百分比堆积柱形图用来比较各个值占总计的百分比，显示每个值的百分比如何随时间而变化，侧重比较组成部分的占比大小。（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用选中任意一个数据单元格，单击上方菜单栏中的“插入”选项卡，在“图表”组中单击“插入柱形图或条形图”命令按钮，选择二维柱形图中的“堆积柱形图”，如图所示。步骤一注意：三家门店的数据在图中依次堆积显示，各月份的总销量通过堆积柱形图的高度展示。（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用（一）使用柱形图对比商务数据步骤二选中图表后，单击右上角出现的图表元素按钮

，

在下拉列表中勾选“数据标签”，为图表添加数据标签，呈现每个月的销量数据，如图所示。基础图表制作与应用步骤三在图表标题处输入“A公司浙江地区2024年上半年销量统计”，基础制作完成后的效果如图所示。后续可以根据实际需要，对图表元素进行调整，美化图表。百分比堆积柱形图的制作方法与堆积柱形图类似，操作中可以参考上述堆积柱形图制作案例进行可视化操作。（一）使用柱形图对比商务数据基础图表制作与应用（二）使用折线图展示数据趋势1.常规折线图的绘制方法Excel制作常规折线图的基本步骤与柱形图类似，此处便不再重复演示，具体步骤参考如下：步骤一：在一个工作表中输入原始数据。通常，需要两列数据，一列作为横坐标

（如时间或类别等），另一列作为纵坐标

（如数值、测量值等）。步骤二：选中数据区域

（包括标题和数字），单击Excel菜单栏中“插入”选项卡，然后在“图表”组中单击“折线图”命令按钮，选择合适的折线图，生成折线图。基础图表制作与应用当需要对多维度数据进行综合展示时，通常需要使用组合图表，实际工作中最常见的组合图表是折线图与柱形图的组合图。2.折线图结合其他图表展示数据下表是A公司2022—2024年各季度销售额统计表，现需要根据表格数据制作可视化图表，对近四年各季度销售额进行对比分析，并据此判断公司未来的业绩发展趋势。（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用步骤一：选中A2:D12数据区域，在菜单栏的“插入”选项卡中选择“二维折线图”完成图表添加工作。销售额和增长率数值大小差距过大，导致增长率数据系列几乎没有起伏，如图所示。此时，需要对图中数据系列的图表类型及对应坐标轴进行调整。步骤一（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用步骤二右击图表，并在下拉列表中选择“更改图表型”，将“销售额”数据系列的图表类型更改为“簇状柱形图”，并勾选“次坐标轴”，单击“确定”按钮，如图所示。（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用步骤二通过步骤二，完成了折线图与柱形图组合图的初步制作，但是观察图表发现，横坐标的数据标签出现在了绘图区内部，影响了阅读效果，如图所示。（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用步骤三单击横坐标，右击选择“设置坐标轴格式”，在“标签”选项中设置标签位置为“低”。单击“填充与线条”，点开“线条”下拉列表，设置线条样式为“无线条”，如图所示。（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用观察图发现，图中两个数据系列的数据标签存在堆积重叠现象，且无论将标签位如何调整，都无法避免重叠。针对这一情况，我们可以通过调整坐标轴边界值大小将两个数据系列进行分离后，再调整标签位置加以解决。（二）使用折线图展示数据趋势步骤四为图表添加数据标签。选中图表，单击右上角出现的图表元素按钮

，在下拉列表中勾选“数据标签”，如图所示。基础图表制作与应用步骤五单击左侧主纵坐标轴，将边界最大值调整为60000，如右上图所示；点击右侧次纵坐标轴，将边界最小值调整为-0.5，如右下图所示。（二）使用折线图展示数据趋势基础图表制作与应用步骤六：选择增长率对应的数据标签，在右侧“设置数据标签格式”面板中将其位置设置为靠上。步骤七：在图表标题处输入标题“A公司2022—2024年销售额分析图”，完成图表制作