适用人群

零基础小白、学生党；

希望快速提升商务图表技能的职场人士；

课程概述

本课程是图表系列课程的基础篇，教你快速掌握Excel中最常见的20种图表制作，零基础也完全不用怕。

商务图表这件事，对任何职场人士来说都是项硬技能，不管是否自己的业务成绩，还是公司的总结报告，亦或是对客户呈现出公司的品牌形象，总归是要对得起自己的那份付出，拿得出“高大上”的图表才是王道。

要懂得让你的数据会说话，而且对“职场硬通货”的投资，稳赚的哦~~早学会早受益、早实践早加薪、早起步早升职。

课程注重方法论，将呈现分析、图表美化、技巧操作完美结合

20种图表类型如下：

好不容易整理完的数据，究竟该如何呈现？

在开始制图之前，先问问自己：

你想展示什么？

然后再选择对应的图标类型

下面就让我们一起，来一一剖析这份《图标类型选择指南》中的，每一份图表的具体用途：

【柱形图】

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。是基础的三大图表之一，通过次坐标、变形、逆转可实现复杂图表的制作。

【不等宽柱形图】

在常规柱形图的基础上，实现了宽幅和高度两个维度的数据记录和比较。

【表格或内嵌图表的表格】

用于一系列相同类型图表的呈现。针对每个个体，以统一风格的图表呈现其内部数据关系，然后进行排列布局，组合后进行数据呈现。

【条形图】

对于数据项标题较长的情况，用柱状图制图会无法完全呈现数据系列名称，采用条形图则可有效解决该问题。同时在制图前，可将数据进行降序排列，使得条形图呈现出数据的阶梯变化趋势。

【环形柱状图】

是柱形图变形呈现形式的一种，通常单个数据系列的最大值，（一般来说）不超过环形角度270°，并由最外环往最内环逐级递减的呈现数据。

【雷达图】

雷达图又可称为戴布拉图、蜘蛛网图，用于分析某一事物在各个不同纬度指标下的具体情况，并将各指标点连接成图。

【曲线图】

又称折线图，以曲线的上升或下降来表示统计数量的增减变化情况。不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减波动状态。

【直方图】

直方图又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

【正态分布图】

也称“常态分布”或高斯分布，是连续随机变量概率分布的一种。常常应用于质量管理控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。

【散点图】

是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

【曲面图】

通过XYZ三个维度的坐标交汇，形成对应的数据点，并且根据这组数据汇总生成的图表。它可以比较方便地模拟绘制各种标准曲面方程的图像。

【堆积百分比柱形图】

用于某一系列数据之间，其内部各组成部分的分布对比情况。各数据系列内部，按照构成百分比进行汇总，即各数据系列的总额均为100%。数据条反应的是各系列中，各类型的占比情况。

【堆积柱形图】

用于某一系列数据之间，其内部各组成部分的分布对比情况。各数据系列按照数量的多少进行堆积汇总，各数据系列之间，根据汇总柱形图的高低，进行对比分析。

【堆积百分比面积图】

显示每个数值所占百分比随时间或类别变化的趋势线。可强调每个系列的比例趋势线。

【堆积面积图】

显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线。可强调某个类别交于系列轴上的数值的趋势线。

【饼图】

以图形的方式直接显示各个组成部分所占比例，各数据系列的比率汇总为100%。

【环形图】

环形图是由两个及两个以上大小不一的饼图叠在一起，挖去中间的部分所构成的图形。能够区分或表明某种关系，常用于饼状图的进一步美化。

【瀑布图】

是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。

【子母图】

用于表示数据之间构成的构成关系，在母图的比例关系中，其中某一部分涵盖特别多的数据项目，且在总比率中可以合计为一类的情况时，可将该部分单独以子饼图的形式，进行呈现。

【气泡图】

排列在工作表的列中的数据（第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的 y 值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。气泡图与散点图相似，不同之处在于，气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量。

2018年，get一个新技能，不如从适用面广泛的excel开始吧！

财务分析和经营分析中经常要用到图表，因为图表比表格更直观、也显得更专业。作为财务人员，尤其是财务分析岗位和财务经理，Excel图表的制作是其必须掌握的一项技能。本篇文章介绍财务分析常用图表的制作方法，按由易到难的顺序介绍五个常用图表的制作。

一、显示最高、最低、平均价格的价格走势图

制作步骤：

1、D2单元格输入公式=IF(OR(B2=MAX($B$2:$B$11),B2=MIN($B$2:$B$11)),B2,#N/A)，下拉填充到D3：D13；

2、选定A1：D13区域，【插入】菜单－－图表，图表类型选“折线图”；

3、选定“最大最小值”系列，右键，图表类型，将图表类型改成散点图；

4、选定“平均价格”系列，右键，图表类型，将图表类型改成散点图；

5、选定“平均价格”系列，右键，数据系列格式－－误差线X，将误差设成负偏差，误差量设成自定义：正的为12，负的为1；

6、选定“销售价格”系列，右键，数据系列格式，将图案选项卡中的线型的“平滑线”打上勾；

7、再根据个人的偏好将图表美化一下。

二、业绩完成情况对比图

1、选定A1：C6区域，【插入】菜单－－图表，图表类型选“柱型图”；

2、选定“预算收入”系列，数据系列格式，在“图案”选项卡将其内部填充色设为无、在“系列次序”选项卡将预算收入下移排在实际收入后、在“选项”选项卡，将重叠比例设为100%；

3、根据个人偏好进行美化。

三、完成进度对比分析图

1、选定A1：A7，E1：F7区域，【插入】菜单－－图表，图表类型选“柱型图”；

2、制作步骤参见“业绩达成比率”图的制作；

3、选定“目标”数据系列，右键，数据系列格式。在“数据标志”选项卡将数据标签包含值勾选上；

4、两次单击（不是双击）部门A的进度数据标签，在工作表公式编辑栏输入＝后，点选B2单元格，回车。即可看到部门A的进度数据标签公式为“＝完成进度!$B$2”；

5、同理，依次将其他部门的进度数据标签和目标数据标签链接到相应单元格；

6、选定C1：C7单元格，将其拖入到图表绘图区（或复制粘贴），

7、再选定“时间进度”数据系列，右键，图表类型，将其设为散点图。

8、选定时间进度数据系列，右键，数据系列格式，在“误差线X”选项卡将设置成正负偏差，偏差值为1.

9、根据个人偏好美化图表。

四、更复杂的完成进度对比分析图（子弹图）

1、选定A1：F6单元格区域，【插入】菜单－－图表，图表类型选“堆积条型图”；注意数据系列产生在列；

2、分别选定“实际”、“预算”数据系列，右键，将图表类型更改为散点图。

3、右键点击左边竖的分类轴“部门”，坐标轴格式，“刻度”选项卡，将“分类次序反转”勾选上；

4、右键点击右边的次数值轴（Y轴），坐标轴格式，“刻度”选项卡，最大值设为5，最小值为0，主要刻度单位为1；

5、右键点击数据系列，源数据，在“系列”选项卡，将“实际”数据系列的X值改为“=子弹图!$B$2:$B$6”，Y值改为“=子弹图!$G$2:$G$6”；

6、同理，将“预算”数据系列的X值改为“=子弹图!$C$2:$C$6”，Y值改为“=子弹图!$G$2:$G$6”；

7、选定“实际”数据系列，右键，数据系列格式，在“误差线X”选项卡将设置成负偏差，误差量的负偏差值设置为自定义“＝子弹图!$B$2:$B$6”。

8、选定“预算”数据系列，右键，数据系列格式，在“误差线Y”选项卡将设置成正负偏差，误差量设置为定值0.2。

五、影响因素分析图

1、选定A1：B9，D1：F9单元格区域，【插入】菜单－－图表，图表类型选“折线图”；注意数据系列产生在列；

2、右键点击任一数据系列，数据系列格式，在“图案”选项卡将线型设置为无。在“选项”选项卡中将涨跌柱张勾选上；

3、依次将其他数据系列的线型设置为无。

4、将F2：F8拖入图表区域，添加一新的数据系列ABC。

5、选定数据系列ABC，将其设置为散点图。

6、选定数据系列ABC，右键，数据系列格式，在“误差线X”设置为正偏差，误差量为定值1。

7、选定“末点”数据系列，右键，数据系列格式，在数据标志选项卡，将数据标签的“值”勾选上。再将数据标签链接到相应单元格；

8、根据个人偏好美化图表。

来源：网络

文不如表，表不如图，一图胜千言。但有一个前提，那就是：标准。

Excel版商业图表

Excel中有多种图表可供选择，但常常无法选出我们真正需要的，这里给出从简单图表到专业图表的“三条黄金规则”，从此便可以把几乎任何数据转换为专业的商业图表。

三条黄金规则是：

方向(Orientation)：是否在显示与时间相关的数据？意图(Task)：想要传达什么信息？形状(Shape)：想要对什么类型的数据进行可视化？

下面详细讲解每一步的操作细节。

第一步:判断作图方向

黄金规则一：时间用横向图，类别用纵向图。大部分商业图表可归为横向或纵向两大类。所以首先确定应该从什么方向来显示数据。是横向还是纵向。先从最常见的商业图表开始，例如柱状图和条形图，折线图和区域图，点图以及针形图，瀑布图，差异图等。有了合适图才能做出决策。

时间型：横向图

时间型分析使用水平方向图表，如下:

构成型：纵向图

包括构成型在内的非时间型情况使用垂直方向图表，如下:

时间型：水平方向图表如果数据类别是年份、季度、月份、周、天或者时间值，那就使用这类时间型图表。时间总是从左到右表示，禁止从上到下，这是符合常人理解的基本原则。当然可以对其他类别数据也使用水平方向图表，但可能会带来的问题是多标签及X轴水平标签间隔过密等。除非只是表示少量类别数据，否则应该尽量遵守本规则。如下所示：

构成型：垂直方向图表对离散数据对象（如：类别及构成型的产品、客户、账户等）使用垂直方向图表。如：垂直条形图、垂直点图、垂直瀑布图或垂直泡图等。相对于水平方向图表，垂直方向图表有两大优势：

可以更容易显示数据类别标签。可以嵌入到表格数据中，从而建立“表格-图表”融合式报表。

如下所示：

其他图表方向图表还有不容易用方向来划分的，如：饼图、雷达图等；再有就是表示多维度信息的图表类型，如：散点图或气泡图等。以下是常见按方向划分的图表类型及使用场景：

只要可能，应尽量避免使用圆形（多极）图表，如：饼图、环形图以及雷达图。除非类别很少（2~3个），可以考虑使用饼图。

第二步 明确表达意图

黄金规则二：选择合适的图表表达信息。大多数BI/报表/可视化工具都会提供大量图表可供选择。所以必须提前深刻理解并遇见读者在阅读时可能产生的分析行为及思维来选择。这就要充分考虑想要传达的意图。例如：想简单传达一种时间趋势，或是比较不同产品的销售额，或者表达实际与预算的差异，同比增长，特定产品对整体的影响等。这里给出一个常规参考：构成分析(类别比较)构成分析是最基础的分析类型，读者通过直观观察图表数值来比较不同类别。如下：

这种类别比较通常遵循以下规则：

找到特定数值(如：找到特定产品的销售额)比较不同类别的值排序(根据值建立不同类别的排列顺序)高亮显示数据 (如：异常值、特别值等)

每当按此显示类别时，要重点考虑类别的顺序问题。通常需要按值大小排序，一些特别的情况会按照类别重要度、自然顺序排列。注意尽量不要按照字母顺序排列，除非是手机通讯录可以例外。时间序列 (趋势)分析时间序列（趋势）分析与构成分析类似，只是用时间型数据表示类别（如：年份、季度、月份、周、日期或时间）。依据不同情形，读者将视下面不同的图表为特定的分析类型：1. 找到特定值(如：最后一个月的销售额)2. 比较两个值3. 观察数据趋势 (如：线性增长，季节性趋势等)如下所示：

部分-整体比较

如果需要评估部分与整体的关系(如：爆款产品占全部产品的销售额).这种分析有利于迅速发现每种组成部分相对于整体的重要性。使用条形图即可(当然，如果类别很少也可以使用饼图)，如下：

差异分析

差异分析是商业报表的基础。理解距离目标或预算的差异以及相对增长率是几乎所有企业的核心需求。使用“加减”图来显示这些差异（基于构成或时间的均如此），如下：

使用“综合差异”图来显示实际值与差异，也正是因为实际值与差异同时显示，人们可以同时获悉不同差异的显著性以及差异相对实际的幅度，如下：

提示：差异图是成功的商业报告的核心要素。应该始终关注变化与差异。(分析其实就是从差异中发现问题)

贡献度分析

贡献度分析是部分-整体分析的一种特殊情况，其又可分为两种：（1）差异贡献度以及（2）类别贡献度。对于贡献度分析，使用瀑布图。贡献度分析通常回答的商务问题是：为什么总体发生变化，以及怎样的变化。下面是4个典型的例子：

上述四个案例分别从不同角度给出了诠释，至少我们看到瀑布图绝不是只有一种，也绝不是只有一种语义。

提示：瀑布图是贡献度分析的最佳可视化选择。

相关性分析

相关性分析用来评估两个变量是否有相关性，还可用来定位异常点。通常使用散点图进行相关性分析，如下所示：

注意：两个变量之间存在相关性并不意味着他们构成因果关系。

组合分析

对于3个变量的组合式分析（如：产品、客户、供应商、工厂等），使用气泡图：

第三步 选择恰当形状

黄金规则三：同类图表中选择最佳的图形。

一旦确定了正确的图表和可视化方案，接下来做出最后一步：在这类图表中具体用哪种形式呢？人们常常不严谨考虑要表达的是什么数据，如果用柱形图，也总是使用默认形式的柱状图。其实应该针对不同的值类型选择不同的形式，这通常称之为：同类图表选型。如下所示：

例如：表示价格的柱形图比表示收益的柱形图要细。这是很符合直觉的：收益通常比价格要大很多，而表示收益率则可用针形图（就是常说的“棒棒糖”图）。考虑到收益率是一个比率，没有任何单位，所以其图形使用没有宽度的针形。思考下无宽度的针形表示比率，细的表示价格，正常的表示销售额或收益。当读者看到商业报告的图形时，不用看标签就是在看的是什么，这就是专业级报告。这尤其适用于那些不断重复的过程，如月度报告中。

提示：拒绝千篇一律地默认一种柱形图，根据不同的KPI值类型使用不同的柱状类型。

与柱形图的同类图表选型类似，还可以使用相同的模式应对实际、预算、预测、去年同期。如：

有关如何有效的表达，参考IBCS（国际商务交流标准）获得更多信息。

商业图表的一致性至关重要！

如果商业报告里只有一个图表也就不存在一致性的问题了，问题就在于通常一份商业报告中含有很多商业图表，才能充分传达信息给到读者。通常一份商业报告由多页构成，一个BI仪表板也很能是多屏的，这就导致一致性问题变得非常重要。正如红绿灯总是同样的颜色和形状表示始终如一的含义一样，商业报告中的元素也必须是一致的。也就是说，应该使用同样的形状、颜色、模式等来表示始终如一的含义。

提示：正如红绿灯的同样颜色和形状总是意味着同样的含义，商业报告、仪表板也应该保证这种一致性。

如何强调某个值或趋势

人类视觉认知心理学已经印证，图表本身其实已经确定了人们理解图表的方式，不同的图表形状将传达不同的信息。例如有些图表适合强调单个值，而有些则适合显示趋势，如下所示：

虽然从此图也能看出趋势，不过每个柱形的高度以及清晰的间隔则更容易引导我们去比价这些值（例如比较七月和八月）。当时间区间不多且能图形显示可充分容纳列和X轴各类别标签时可采用此图。

此图的线性趋向明显地反映了趋势，即使各个标记点也标识了不同的单个值。此图相对于能够显示单值的不同，更容易引导理解值的变化趋势。

此图已经没有能支撑单值比较的明显迹象，想要比较相邻月份的值差异变得很难。现在只剩下一条能够反映趋势的线。

提示：使用柱形进行值的比较，使用线形揭示变化趋势。

因此，不同的形状从视觉认知上直接影响人们的感知。从纵向的柱形到渐渐水平线形，如下：

还是不知道如何进行选择？这里有两个技巧可以参考：

如果单值重要性更高，选择上述靠左的图形 (如：年度或月度销售额) 以及当你希望读者来比较彼此的值时(如：月度环比)。需要注意的是图形外观上应该足够大，至少能显示出所有列和X轴各类别标签。如果宏观趋势更重要，选择上述靠右的图形。另外，如果没有足够的空间显示列或X轴各类别标签，应尽量选择线形图。

小结

图，以酷炫吸引眼球，但大道至简，商业需要的是在瞬间获取价值，而不是淹没在信息中。这些图在Excel中没见过对吗？那他们都是Excel做的，而且我们只需要有限的几种商务图表就可以表示几乎所有商业标准信息(而不是追求酷炫，何况这也已经很酷炫了)。

使用Excel处理数据是个非常枯燥无味的事情，一个数据庞大的表格也常常让人看不出重点来，而使用恰当的图表可以使数据活跃起来，并且主次分明。尤其是当你需要给领导汇报工作时，试想，你的领导是愿意看一堆枯燥的数据还是愿意看一个形象漂亮又能说明问题的图表？下文以连衣裙进价售价数据表格为例，介绍如何快速制作一个图表。

1. 选中数据，点击“插入”--》“推荐的图表”。

2. 从“推荐的图表”中选择一个合适的图表样式，或者从“所有图表”中选择一个自己喜欢的图表。点击左侧的图表或图表类型名称时，会在右侧看到这个图表的缩略图，一种图表类型下，可能会有多个风格不同的子类型，根据你的数据查看哪种更适合自己。

3. 这样就会看到一个基本的图表啦。图表的基本元素：标题、坐标轴、图表主体等都有啦。

4. 接下来要做的就是美化图表，增加一些元素使图表看起来更清晰。双击图表，这样就会看到一个“设计”菜单，这个菜单专门用于修改图表。一般来说，推荐先选一个“图表样式”、点击“更改颜色”选择一个合适的颜色组合，点击“快速布局”选择一个喜欢的布局。

图表样式和颜色应根据数据和演示图表的背景颜色进行选择；有时候需要将Excel表格和图表都复制到ppt或word中去演示，ppt或word篇幅有限放不下这么多内容，那下图的布局5就是一个非常适合的选择。

5. 这样之后，再单击“坐标轴标题”和“图表标题”修改标题名称。

6. 双击坐标轴，这样就会在界面右侧看到“设置坐标轴格式”，在这个菜单下，可以修改所有跟坐标轴有关的内容，例如常见的就是修改坐标轴单位和零点坐标。

一个基本的图表就是这样制作的，还有很多细节可以调整，你需要修改哪一部分，就双击（或单击）那部分，在界面右侧或右键菜单中有很多可供修改的选项。另外，步骤4-7是没有顺序的，随便先设置哪个都行，不设置也是可以的。不过，小编建议按照上面的顺序，先从整体上去设置图表，再慢慢修改一些细节。

来源：解晴新生，点击文章开头的“解晴新生”或“关注”可以查看更多相关文章哦。方便的话，请点赞支持下，谢谢！

大家好，上周介绍完饼图之后，您有没有亲自动手尝试一下呢？

今天小数要带大家熟悉的是散点图，本文图表生成所用工具仍然是大众熟知的Excel。

说到散点图，它既能用来呈现数据点的分布，表现两个元素的相关性，也能像折线图一样表示时间推移下的发展趋势。可以说是最灵活多变的图表类型。

大数据时代，人们更关注数据之间的相关关系而非因果关系。那么如何考量各变量之间的相关关系呢？散点图就是一种最直观简单的形式。

散点图的特点？

适用于展现两个或三个变量之间的关系

数据量越大，散点图发挥的作用越好

需要关注离群点（异常点）对整体的影响

普通散点图与可视化

在实际应用中使用频率最多的是二维散点图和三维散点图，而三维散点图又与气泡图有密切关系，我们后面会提到。

二维散点图的制作相对简单，无需特殊设置。可视化方面其实也还是咱们的老套路，这里再通过一个例子带大家简单过一遍。

小数收集了某餐馆服务满意度与排队时间相关的15组数据，导入Excel ，直接生成散点图如下：

可视化操作步骤：

背景颜色应用（还是以 DataHunter 的 logo 绿为主哦~）

字体颜色、数据点颜色调整

淡化坐标网格线

插入趋势线。这是散点图的特色，为了分析两个变量之间的关系，我们通常会引入趋势线，Excel中目前给我们提供了线性、指数、线性预测、双周期移动平均等多种类型选择。

现实操作中判断两个变量之间的关系类型，还需要引入回归分析等方法，我在这里只是作为可视化的一个简单举例，所以就直接插入了线性趋势线。

优化后如下图所示：

曲线图

在Excel 的散点图分类中，我们还可以看到一类变体的散点图——曲线图。它经常被用来表示某个变量随时间变量变化的趋势，与折线图的功能类似。

我将自己最近30天的步行数作为数据源，然后生成曲线图。

这里不再赘述可视化过程，与普通散点图基本相同（通过线条填充半透明处理、背景渐变填充、日期格式和坐标轴调整等）

气泡图

气泡图与散点图最直观的区别为：散点图中的数据点长得都一样，气泡图中的气泡却大小不同。因为气泡图在原先散点图的基础上引入了第三个值来控制气泡的大小。

举个例子，我将某校30名学生的期末成绩与其对应的出勤率作为x值和y值，并引入“去图书馆的时间”作为z值，默认生成气泡图如下：

气泡挤在一起了，怎么办呢？

调整坐标轴，将出勤率和分数的最小值和最大值进行修改，调整相应颜色，然后再插入趋势线，就得到了下图：

可以看出，除了出勤率与分数之间有简单的正相关关系外，分数越高的同学，去图书馆的时间也相对较高（气泡普遍更大）。

最后再强调一下：散点图实际应用中更适合大范围的数据，本篇文章中的举例只是为了说明问题，所以数据量都不大。

小结

散点图适用于研究大规模数据中两个变量之间的相关关系

气泡图可用于研究展示三个变量之间的关系

曲线图作为一种特殊的散点图，适用于研究连续变量的变化趋势。

题外话：其实看到这些散点图，总让小数想起一款大圆吃小圆的网页游戏，当初我也是沉溺其中，无法自拔，它的页面如下图，游戏规则挺有意思的，感兴趣的小伙伴可以去体验一下~

最后，基础图表篇的可视化系列文章很快就要结束啦，下个系列大家想了解点啥呢？留言给小数，你想要的内容，统统给你！

在之前的推文中，我向大家介绍了散点图，以及它在Excel中可实现的几种图表形式。

可点击查看：Excel图表｜散点图（气泡图）

在今天这篇推文中，我将着重教大家如何将分类变量轻松映射给不同颜色的散点，以表现另一个分类变量。

以制作下图为例（图一）：

数据来源：网络 | 数据分析：数据挖掘与可视化分析

1、在Excel中，制作一般的二维散点图时，数据组的罗列形式如下表（表一）：

2、现在我们将上表的数据罗列成下表（表二）的形式：

3、选中“中国”列，在“插入—图表”中选择插入“散点图”（表三、表四）：

4、选中上面的散点图（表四），点击“设计—选择数据”（表五），会出现一个对话框（表六）：

5、在表六的图例项中，点击“添加”，将另外两个国家的数据添加进来，如下表（表七）：

同时，也可以在“编辑”中更改“系列名称”，用上下键调换系列的前后位置（最终生成图表的颜色覆盖层次会随之发生变化）。

在此，敲黑板敲黑板！！！

在选择X轴和Y轴系列值的过程中，只需选择数值，一定不要把变量标题选进来哦！！

6、添加完成后，对话框如下表（表八）所示，点击“确定”，即可生成图表（图二）：

通过调整上图（图二）的格式，最终可以生成图一的图标样式。

上述的这种方式并不是最简单的，但可以让大家明白这种图表制作方法的原理所在。

下面教大家更简单的方法：

在生成表二后，全选它，然后选择“插入—图表—散点图”，马上就可以得到下图（图三）：

点击选中上图（图三）后，点击“设计—选择数据”（表五），出现下面的对话框（表九）：

关注我们获得更多精彩内容

平时见得最多的也许是柱形图了，但我个人最喜欢的却是散点图。在讲散点图之前，我先阐述一个不太严谨的个人观点。我认为，所有的数据图表都可以分为两类，一类是偏重于展示，一类是偏重于研究。

如何理解？偏重于展示的图表，往往是将某个指标所蕴含的信息更为直观地表达，即该类图表中获取得的信息，是可以直接应用于业务决策的。比如某公司全国各省的销售员人均销售业绩的柱形图，孰高孰低被展现得很明显，那么哪些地区需要努力，或者哪些地区需要裁员，就可以进行决策了。

偏重于研究的图表，往往是显现出指标间的某些隐藏的关系，从图中得到的信息往往需要进一步的研究，才能落地为具体的业务判断或执行策略。

比如某公司人均销售业绩与员工离职率的散点图，你或许能看到两者存在某种数学关系，但你并不能获得显性的结论，而是需要通过进一步的研究，比如回归建模，才能提取出这种关系。

研究型的图表就像一扇门，经常能帮助我们打开另一番天地，获得的信息价值也更高；但相对的，也有更高的风险，许多时候你投入很多时间，获得的结论却没有价值。

散点图最核心的价值在于发现变量之间的关系，千万不要狭隘地将这个关系理解为线性回归关系。指标间的关系有很多，如线性关系、多项式关系、指数关系、对数关系等等，当然，没有关系也是一种重要的关系。

最基本的散点图我们来看一个典型的散点图，下图展示了一家外卖配送公司配送员人均负荷（一天需送掉的订单量）与订单的准时送达率。

散点图的基本元素就是点，即通过两个变量（纵坐标轴和横坐标轴）的数值，将点打在图表对应的位置上，通过散点的分布，来观察两个变量之间的相互关系。通过上图我们就能直观地看到，人均配送负载和订单的准时送达率是负相关的关系，即人均配送负载越高，准时送达率越低，而人均配送负载越低，则准时送达率越高。我们通过添加一条趋势线，来使得这个关系更为明显。

对于一家外卖配送公司，这个结论似乎是一个常识，当一个人一天要配送的订单越多，则他就越难准时将所有订单送到。

其实，这个逻辑未必是成立的，真正的解读是：如果订单是循序渐进，在时间分布上平缓地递交给配送员，那么单再多，配送员能一单单送完，则超时率是依旧平稳地；但实际情况并非如此，外卖配送需求都是在高峰时间段脉冲式增长，这就导致配送压力大时，配送员同时承接了多个订单，这就导致了手头总有一部分订单会因为绕路配送而超时，这才导致了如下散点图上的反映。

其实散点图的制作只需要三部操作：

1.点出散点图制作控件；2.选择数据；3.调整图表参数首先点击“插入”选项卡下的“图表”模块，在左边的图表选择项中，选择“XY（散点图）”，暂时先选择第一种类型，后面的几种类型会慢慢介绍。

如图2-2，点击“确定”按钮后，就会生成一个空的散点图。如图2-3，右键点击图形，选择“选择数据”，就会出现如图2-4的数据源选择框，在这里点击“编辑”按钮，进入如图2-5显示的“编辑数据序列”界面。在“编辑数据序列”这个界面当中，我们需要设置三个数据，第一个是图标标题，你可以选择某个单元格，会出现对你选中单元格的绝对引用参数；第二个是X轴上要显示的指标，你可以操作鼠标在Excel表中圈选，也可以自己输入绝对引用语句；第三个是Y轴上要显示的指标，方式与第二个相同。

图2-2

图2-3

图2-4

选好数据后，一个最初级的散点图就会展现在你面前了。需要注意的是，最初的这个图往往没有你想象的漂亮，经常你会发现散点集中在某几个较小的区域。如图2-6，不要惊慌，这样的原因往往是你没有调整好横纵坐标轴的“坐标轴选项”。双击坐标轴，将数据展现区间调整好合适的范围。如图2-6，原来的横坐标轴区间是0.0-0.95，但是我们大部分的点集中在0.75-0.95之间，因此我们将横坐标轴区间调整到0.75-0.95，这样图表看上去就美观多了，更重要的数据间的关系也被清晰地呈现出来了。除了对坐标轴缩放的操作，我们还经常会用到“坐标轴选项”里的“单位”和网格线的格式，因为有时我们需要调整坐标轴的颗粒度，以使得散点的位置展示得更为精确。当散点较多且较为细密时，我们需要将网格线调整为虚线并弱化颜色，使得散点间的关系能更为突出。

图2-5

散点图只表达了两个变量的关系？不是的，我们还可以在点上做文章。可以用点的大小来衡量另一个变量。这样，散点图就变成了气泡图。为什么叫气泡图？答案非常直观，有大有小的圈圈，最像的就是气泡了。且我们在制作气泡图时，往往会设置颜色的透明度，以展示气泡的密集程度。这么一来，气泡图就更直观了~

图2-8

如图2-8，我们用气泡的大小来表示配送费收入，这样我们就可以观察三个变量之间的关系了。我们看到，无论从人均负载的角度还是准时送达率的角度，配送费都没有呈现出与其他两个指标的相关关系。

小结一下，从图2-8中，我们能够获得的认知有如下几条：

1. 人均配送负载与准时送达率有明显的负相关关系，即一个指标随着另一个指标的增长而减少。2. 每单的配送费与人均配送负载和准时送达率都没有呈现出明显的相关关系。3. 样本点大部分集中在准时送达率87%-93%，人均负载11-15的区间范围内，说明配送员的一般状态就在这个范围内。

通过以上几点，相信大家以及能领略到散点图的强大了。我们更近一步，给散点图再增加一个变量，即用气泡的颜色来代表另一个变量。需要注意的是，用颜色代表的变量，不适合再用连续型变量了，最好是用类型变量或有序变量。在Excel中，我们不能直接通过导入数据来用颜色来代表某个变量。这是一点小小的遗憾，但我们依然可以手动将效果做出来。

图2-9

如图2-9，四种气泡的颜色代表了四个配送团队。我们会明显的看到，红色的配送团队的准时率显著领先于其他团队，但在人均配送负载上则比较低，说明红色团队的工作量不是很大，因此效率较高。黑色团队的人均配送负荷较高，准时送达率较低，与红色团队的状况正好相反。蓝色团队的成员则分布非常分散，有的人负载高准时率低，有的人负载低准时率高，可见蓝色团队的管理方式和其他三个团队或许非常的不同，值得进一步的调查分析。

通过从散点图到气泡图的应用，我们不断地窥探出数据指标间的关系，并且挖掘出了许多新的信息，这真的是一个欣喜的发现过程。所以，你们应该能理解为什么我喜欢散点图了吧。

作者：胡晨川（中国统计网特邀认证作者）

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以2003及其以下版本为例：

1、生成散点图时，不要选择无数据点的散点图，可选“散点图”、“平滑线散点图”、“折线散点图”等。

对于已经生成图表的，可以点图表区——右键——图表类型——改选以上介绍的几种类型。

2、点图表区——右键——图表选项——数据标志：勾选“X值”（或“Y值”）——确定。

3、还可以只选择你想要知道的具体点——右键——数据点格式——数据标志：同样勾选X值（或Y值）——确定。

2007及其以上版本，其数据标签在：

点图表——菜单栏——图表工具——布局——标签版块——数据标签：选你要的。其他操作大同小异。

（本文内容由百度知道网友Stcxj贡献）

【特点】条形图上漂亮的滑珠

【原理】1.构造辅助列；2.条形图+散点图

【制作技巧】

Step1：构造数据。在A:E列构造下列数据，其中A:B两列数据为随机生成，公式=RANDBETWEEN(10,80)，E2=COUNT(B2:B6)-0.5，双击得到E列数据，结果如图。

Step2：插入图表。选中A1:D6单元格——插入——簇状条形图，选中纵轴——右键——设置单元格格式——逆序类别，将横轴最大值设为100，结果如图。

Step3：更改图表。选中A支行系列图表——右键——更改图表类型，改为散点图，次坐标轴，对于B支行系列图表采取相同的处理方式，结果如图。

Step4：利用辅助列。点击A支行系列散点图——右键——选择数据，将X轴系列选为B2：B6，Y轴系列选为E2：E6，点击确定。然后对于B支行系列散点图采取相同的处理方式，只是X轴系列改为C2：C6，最终结果如图。

Step5：美化图表。将图例、网格线、次坐标轴、图表标题等去掉，结果如图。

这座城市，一半人在拼命，一半人在认命；一半人在抢时间，一半人在耗时间；一半人在燃烧青春，一半人在虚度青春。

今天有学员，私信问我，纵向的折线图，如何来制作，并且发来了一张截图给我，我仔细看了一下，其实这个图表的真正表达应该叫散点图，每个新手在学习的过程中，都会或多或少的遇到表达上的不准确，但这都没有关系，最重要的是动起来。

不管做什么，关键是要先做起来。

如何才能做到图片中的效果呢，简单来说，可以分为4步，进行散点图的制作，接下来就跟大家说一下是哪四步。

1.框选数据插入散点图

2.将默认的数据源删除

3.添加新的数据系列值

4.设置图表格式，将线框，图表名称等数据全部删除

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