一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

作者@Ryan Bales 是 Bync 的创始人和创意总监，拥有 15 年的设计经验。他总结了 10 个图表心得，你看完就能用起来。

在我从事设计工作的 15 年中，大多数时间都在设计复杂、有大量数据的网页和 app。可以说，我每天都在和图表打交道，这篇文章，将和大家分享图表设计的 10 个原则。好好运用这些原则，可以帮你设计出更具美学、更受欢迎、更加实用的图表。

1. 使用常见图表类型

作为设计师，使用独具特色的不常见图表（比如流线图），你会觉得很有趣，而且创意十足。但是，不应该让用户去学习如何阅读你「原创」的图表。

所以，最好使用常见的图表，比如：面积图，条形图/柱状图，折线图，或者饼状图/圆环图。

左图：折线图；右图：流线图。

2. 饼状图不超过 5 个分类

一个通用的经验法则——如果要使用饼状图，尽量将区块数量控制在 5 个以内。区块数量越多，用户读取数据的难度越大。遇到此类情况，建议采用其它类型图表。

3. 归类整理，顺序排列

只要内容不涉及日期，你可以通过升序或降序归类整理图表内容，从而大大提高图表的可读性。这个原则通常适用于条形图/柱状图。

4. 避免使用 3D 图表

只要不涉及 VR， 绝对没有必要使用 3D 图表，而且有些 3D 图表的「颜值」还很低。

5. 避免随机生成颜色

有些图表框架会随机生成代表各组数据的颜色。其背后的算法，很少和整体配色方案相匹配，而且不同数据组之间的视觉区别也不够明显。

最好还是通过人工配色——确保有足够的颜色可用，并且不同颜色间的辨识要清晰。

6. 趋势线会分散用户注意力

趋势线看起来可以使图表界面更丰富。但实际上，它并没有起任何作用，有用的还是线条下面的点状数据。如果你决定使用趋势线，至少可以让用户能手动隐藏它。

7. 不要依赖数据提示框

将数据提示框当作额外或补充信息来源。换句话说，数据提示框不应被视作用户了解标绘值的唯一途径。

8. 图例要视情况使用

当图表只有一种数据信息时，用图表标题说明数据信息即可。加上图例，纯属多此一举。

9. 网格线要视情况使用

网格线的作用，在于帮助用户了解轴标签对应的数据信息。然而，在简单图表中，网格线并不是必要的。如果非要用网格线，要注意是否需要在 X 轴和 Y 轴上同时使用。通常，在一个轴上标注网格线就足够了。

在套用模板时，不要一套了事，而是多进行对比，找出最适合自己的那一款。

当然，也有例外……

在围绕数据而设计时，你应该充分利用你的判断力和创造力。虽然数据有时会相当复杂，但要围绕数据设计出有意义的故事，总不能千篇一律。

当然，也许你会发现，这 10 个原则可能都不适用于你所处理的数据。时不时地「违背原则」，也不是大问题。但不容忽视的是，一定要在现实情况下测试你的设计。

转自：数据与科技

图表对于数据分析师的作用是非常强大的。

图表是展示工作成果的利器，也是分析工作的精华。

字不如表，表不如图。

大概能代表了大部分的情况。

一、工具

新手做图表常用的工具：

百度echart

优点是配色比较好看。

Excel

基本可以完成大部分图表，操作难度这三者里最大。

Power BI

图表利器，配色的话一言难尽，建议自己下载配色方案。Mac用户需要装windows虚拟机。

二、常用图表

散点图的应用貌似并没有柱形图、饼图那么常见，

但散点图往往更能从大量的无规律数据中发现规律。

我们在拿到数据后，第一件事，就是要观察数据。

散点图就可以帮助我们做这件事。

单纯的散点图

这是一张最基础的散点图。由X轴、Y轴组成了单一象限，数据在象限中按坐标轴排列。

加入回归线的散点图

为了更好的看清楚数据规律，往往会在散点图中加入回归线。

回归线可以帮助我们更好的观察数据趋势。

下面介绍集中辅助线，可以根据业务需要添加。

带折线的散点图

带水平辅助线的散点图

带辅助坐标系的散点图

有时，还会增加散点图的维度。

三维散点图

在数据种类需要区分时，需要增加数据的维度。

按男、女分类数据的散点图

散点图与其他图结合使用，可以更直观的说明问题。

散点图+地图热力图

散点图+箱线图

散点图变种：气泡图

散点图应用

举了这么多散点图应用的案例，相信大家已经对散点图的应用有了一定的了解。之后会出如何制作散点图的教程。请多多关注支持哦~

可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。

复杂的比如这种：

简单的比如

而我们日常使用Excel或者PPT画图，一般是这种

千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色

如何做出高大上的图表呢？

一张可视化图片，我们主要关注2个点，一个是配色，一个是构图。

好的颜色搭配应该是不刺眼的，颜色间过渡自然的。

什么是颜色间过渡自然？就是不会一下从大红色，跳到天蓝色，又一下跳到黄色，突兀的配色会打破图片的美感。

反面例子比如

看了让人不舒服，更不会给人美的感觉

正面例子比如

给人特别舒服自然的感觉，那是因为颜色之间有过渡，有一个由深变淡的过程。

会运用颜色的过渡还不够，如果不懂得色彩之间的搭配和调和，使用了两种冲突的色彩，那么整张可视化图片就会显得low。

洗剪吹杀马特风

城乡结合风

是不是特别朴素，是不是不管图片上的数字多么欣欣向荣，都给人一种这家公司迟早药丸的感觉？

正面例子比如

灰色的背景，搭配3种暖色调的颜色。

什么，你说你不会颜色搭配？教你一招，谷歌 “颜色搭配”，找到你喜欢的配色，然后用PPT的取色器挨个取色，搞定！

另外偶尔用一下渐变色填充，会有意想不到的效果

只有漂亮的颜色，没有能够很好表达数据的构图，就像一个华丽的刀鞘，拔出来却是一把菜刀的感觉。

好的构图，除了要选择适合表达某类数据的图形之外，构图的丰富度，创意能够带给人很大的冲击力。

同样是条形图，弯曲的条形图给人感觉灵巧很多

具体做法是用PPT画几个同心的空心饼图，然后设置一下曲面的角度以及把另一半的颜色设置成背景色。

大图套小图，用各种饼图充斥整个画面，给人充足的信息量，并且颜色有深浅变化。

在同一副图里运用多类型的图，表达多角度的数据，如这幅图就用了条形图、散点图、折线图和饼图。

数据与现实结合，妙趣横生。

数据与现实结合2（话说这种应该超出了PPT能做的范围，需要用到AI或者PS）

数据与地图结合，这种可以去网上搜地图PPT素材，下载一些别人制作好的地图PPT模板，里边每个省份都可以作为单独模块去着色。

如果您想做好配色和构图又不想去费劲儿记这些基础知识，那么推荐你直接使用DataHunter。

内置配色，无需自己设置。

多样图形选择，每一种都好看。

地图

饼图

柱状图

数据可视化是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗?看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个?

优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。如智能客服平台帮我吧，可自动、完整地获取全部服务数据，企业可根据自身需要自定义生成报表，对客户、客服进行管理和考核。

当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：

1、饼图顺序不当

饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。

方法二：最大部分放在12点，然后顺时针放置。

2、在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。

3、数据摆放不直观

你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。

4、数据模糊化

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。

5、耗费读者更多的精力

要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。

6、错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。

7、在热图中使用不同颜色

一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。

8、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。

9、数据对比困难

对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。

10、使用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道。

怎么样?看过10个数据可视化的错误之后，是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了，快行动起来吧~

施老师：

在平常的办公中，经常有学员问我，怎样做一份让领导眼前一亮的数据分析报表，而且是自动的。下面就由宁双学好网施老师来教你。

一、首先打出一份员工产量统计表

二、然后把员工姓名复制一行到下面的位置，右边打好筛选月份，

三、然后在下方输入公式：=VLOOKUP($J$2,$B$2:$G$8,COLUMN()-1,0)，鼠标往右拉，得出员工一月份的产量，然扣右边用【数据】- 【数据有效性】算出筛选月份的序列。

四、然后点击插入菜单【图表】-【柱型图】，选择下方的一月，就自动生成柱型图表

五、将图表的底纹填充好看一些

最后我们可以点击筛选月份，点击什么月份就会出现该月份的柱型数据。是不是很方便啊。

文/GrowingIO

发布于2天前

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产品经理

数据分析

单图 | 最基础的可视化数据分析工具

对产品和运营来说，和数据打交道成了日常。总结下来，你的需求具体是什么呢？

1. 数据监控

每次听到老板说，今天浏览量掉了很多。你就心头一紧，老板都知道了你还不知道？

老板：不应该。

产品和运营一定要对网站每天的 PV、UV 等总体数据有一个直观的把握，包括它们的数值、趋势等。用 GrowingIO 的单图建立图表，能让信息传达更迅速、直观，一旦出现数据过高或过低的情况，就可以马上拆解，及时介入。再也不用等老板来告诉你今天数据又掉了。

2. 数据分析，拆解问题

数据掉了，什么原因呢？你又心头一紧，可能是这届用户不行？

老板：加上「可能」，就是你无能。

当一个总体数据出现异常，比如浏览量突然降低，原因可能有很多，产品本身问题、运营问题等等。这时候就需要对浏览量这一指标进行不同维度的拆解，比如各个访问来源的变化，各个浏览设备的变化等，GrowingIO 的单图提供多种指标和维度，能让你准确定位问题，迅速解决问题。

3. 可视化展示

来，给团队同步一下项目进展。你还是心头一紧，毕竟只有一堆冷冰冰的数字啊。

老板：hmmm，不是很想看。

在集体协作中，你需要将分析结果更友好地展示给其他人，比如写周报、项目进展汇报等。而如何更好地呈现你的分析结果呢？来，接下来我们看图说话

一、趋势图

趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。

1. 线图

线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。

2. 柱状图 & 堆积图

柱状图可以观察某一事件的变化趋势；还可以同时将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。

产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日 PV、UV、DAU 等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题。

二、频数图

根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。

条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配 Chrome 和 IE 浏览器以提升绝大部分用户体验。

上面的双向条形图展示了某 B 端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低），企业 1-5 非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业 6-10 活跃度非常低，用户即将流失，需要运营人员立刻介入干预。

三、比重图

比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。

1. 环形图

「环形图」显示了某节点访问用户来源渠道比例。

2. 百分比堆积图

「百分比堆积图」动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放。

四、表格

表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。

通过表格不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。

五、其他表格

下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析 B 端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。

除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。

六、写在最后

不同的图表样式可以满足你不同的分析需求，你可以根据自己的目的来选取最合适的指标、维度和图表样式。工具的作用在于，让上手过程更快更顺畅一些，让更多更高级的需求能够被满足和呈现。

GrowingIO 的单图功能提供了很低的门槛，以及很高的自由度。数据分析小白可以用单图做各种基础的数据分析，生成各种报表；对数据分析有深刻理解的人，可以将各种维度指标组合，针对业务场景做出极具洞察力的数据报表。

注：文中所有图表，皆来源于硅谷新一代用户行为数据分析工具 - GrowingIO。

本文由 @GrowingIO 原创发布于产品壹佰，未经许可，禁止转载。

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。

1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！