先选中数据的区域

然后找到插入键选择你合适的图表单击确定

选择好了之后就是这样，标题可以修改成你的数据相关内容

前几篇我们给大家分享了一些数据处理过程的方法和一些需要注意的小技巧。仔细把EXCEL的菜单翻来覆去看了好几遍，发现也没有什么常用的功能没提到了。所以本篇大家讲下图表的使用方法。本篇图表的方法讲完后，EXCEL的应用以及小技巧先告一段落。刚好，EXCEL图表的应用主要是用在PPT（Powerpoint）里进行数据的展示。等本篇讲完，下一篇我们开始一起来看一些PPT的应用技巧和方法。

好了，下边我们来一起看下本篇关于EXCEL图表的一些使用方法和技巧。

我们点到插入这个菜单栏，可以看到插入图表以及很多样式不同的图标样式，代表各种类型的图表。我们通过实际需求案例来看几个常用的图表类型及其使用方法。

我们看上图，看过我介绍透视表的那一篇文章的都应该还记得。废话一句，透视表其实也是为了最终形成合适的数据展示方式，再通过图表来展示出来，达到最终美观大方的PPT。

第一种，如下这种一般有时间的数据展示，建议大家以折线图展示。折线图能很好的用于展示有随时间变化趋势的数据。

先选中数据透视表的区域，然后点击插入-插入折线图，先别点，移动到每个不同样式的折线图小图标上，可以看到每一动到一个图标上底下会出现一个对应样式的图表。看最终展示的数据需求，可以选择不同的样式，有带节点的有不带的。

第二种，比如我们要对比总工资的高低，那这种建议大家选择柱状图，一般也都会选择柱状图。柱状图有横版型和竖版型两个种类，大家可以根据自己的需求，和刚才一样，先鼠标移动到上边查看预览的样式，选一个最合适的就可以。总结一句，但凡对比高低的都优先用柱状图。

第三种，如果我们要用图来展示各个人的工资占比尼？这种涉及占比的都建议用饼图，环形图，也有人叫扇形图。

基本上最常用的就是这三种类型的图表，总结一下，大家可以记一下，后边遇到数据时可以依据数据来选择图表。有趋势变化的用折线图，对比高低的用柱状图，涉及占比的用扇形图。

本篇就到这里，有问题的欢迎大家留言。

之前分享的内容《让数据图表更具视觉上的对比效果》，多个网友反馈说讲的太匆忙，不是很明白，因此，公子后续又推出了《PPT三步实现非字型对比数据图表》的技能分享，是对原有分享的细化和升级。

本次针对图形植入图表的效果，进一步细化讲解，期望大家能够清楚明白，但纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。大家一定要自己动手操作哦。

偶然发现图中的这种图表，非常的生动和直观，好奇怪这是如何设计的呢？是一个个排列出来的吗？但貌似也不像啊。

当然，外行看热闹，内行看门道。经公子分析，这其实就是「非」字型数据对比图表中置入了矢量图标。「非」字型数据对比图表的设计方法，请大家详见《PPT三步实现非字型对比数据图表》这篇文章。

在前面的教程中，我们详细分享了「非」字型数据对比图表的设计方法，此处直接拿过来借用。然后，再找两个相似的图标，选中图标并按【Ctrl+C】复制，再单击条形图中的条形，按【Ctrl+V】粘贴，并设置填充模式为【层叠】。

【动手案例】请大家使用图中的四种水果图标来制作封面的案例图表。首先，请大家到该地址下载水果图标（58pic/newpic/18896924.html），并使用AI软件将水果图标导入到PPT中备用。

请大家注意，在源矢量素材中，水果图标外部有白色的框和阴影，可多次双击后，删除它们或只选择中间的水果，然后拖入到PPT中备用。具体操作过程请您看阅动态的演示（说明：gif录制使用免安装的软件LICEcap）。

为避免如前所述的图标间缺乏空隙，需要对图标进行必要的设置。是否也需要借用一个透明图框来设置图标的外围空隙呢？根据布衣公子的经验，这是不需要的。

一般矢量素材导入到PPT中在取消组合后外部都有一个透明框。因此，一次取消组合后，直接选中那个透明的图框，将其往外拉伸一些即可。具体操作过程请您看阅动态的演示（说明：gif录制使用免安装的软件LICEcap）。

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。

随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

图表类型-思维指南（点击图片查看原图）

接下来本文将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

01 柱状图

展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用：对比分类数据。局限：分类过多则无法展示数据特点。相似图表：

1）堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2）百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。

02 条形图

类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。

适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。局限：分类过多则无法展示数据特点 。相似图表：

1）堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2）百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。3）双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。

03 折线图

展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

适用：有序的类别，比如时间。局限：无序的类别无法展示数据特点。相似图表：

1）面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。2）堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。3）百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。

04 柱线图

结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。

适用：要同时展现两个项目数据的特点。局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。

05 散点图

用于发现各变量之间的关系。

适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。局限：数据量小的时候会比较混乱。相似图表：气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。

06 饼图

用来展示各类别占比，比如男女比例。

适用：了解数据的分布情况。缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。相似图表：

1）环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。2）玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。3）旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。

07 地图

用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

适合：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等。局限：数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解。相似图表：

1）气泡地图。用气泡大小展现数据量大小。2）点状地图。用描点展现数据在区域的分布情况。3）轨迹地图。展现运动轨迹。

08 热力图

以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。

适合：可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点。局限：不适用于数值字段是汇总值，需要连续数值数据分布。

09 矩形树图

展现同一层级的不同分类的占比情况，还可以同一个分类下子级的占比情况，比如商品品类等。

适用：展示父子层级占比的树形数据。缺陷：不适合展现不同层级的数据，比如组织架构图，每个分类不适合放在一起看占比情况。

10 指标卡

突出显示一两个关键的数据结果，比如同比环比。

适合：展示最终结果和关键数据。缺陷：没有分类对比，只展示单一数据。

11 词云

展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。

适合：在大量文本中提取关键词。局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。

12 仪表盘

展现某个指标的完成情况。

适合：展示项目进度。局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。

13 雷达图

将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。

适用：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异。局限：分类过多或变量过多，会比较混乱。

14 漏斗图

用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。

适用：有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率。局限：无序的类别或者没有流程关系的变量。

15 瀑布图

采用绝对值与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况。

适合：展示数据的累计变化过程。局限：各类别数据差别太大则难以比较。

16 桑葚图

一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。比如能量流动等。

适合：用来表示数据的流向。局限：不适用于边的起始流量和结束流量不同的场景。比如使用手机的品牌变化。相似图表：1）和弦图。展现矩阵中数据间相互关系和流量变化。数据节点如果过多则不适用。

17 箱线图

是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。

适用：用来展示一组数据分散情况，特别用于对几个样本的比较。局限：对于大数据量，反应的形状信息更加模糊。

End.

作者：安琪Angela

来源：简书

原文链接：https://jianshu/p/28c4b43c396d

在我们展示数据的过程中，为了更好的直观的展示出不同数据的相关性，通常会在做图表的时候将多组数据一同加入到表格当中，同时采用不同的图表样式进行展示。下面我们将以柱形图和折线图的为例，来讲解具体怎么操作（如下图）。

▼操作方法▼

第一、选择数据区域，点击插入—柱形图；

第二、点击图表红色柱形图，右键—更改系列图标类型—选择折线图；

第三、为使图标变得更加美观，调整一下以下样式；

1、调整表格字体。工作中标准的字体为微软雅黑；点击图表，开始—字体设置为微软雅黑；

2、添加数据。将柱形图和折线图添加对应的数据值；点击对应的数据图右键—添加数据标签；

3、添加标题名称，更改图例位置。选择图表，点击布局—图表标题展示为图表上方；选择图例—在顶部显示图例。

你有数据，你有问题。你知道那里有一个图表或图表会显示你想要查看的数据，但是在没有一些试验和错误的情况下知道哪个图表适合你并不容易。

本文中厦门艾科思移动报表平台将图表与您正在分析的数据类型以及您想要回答的问题进行配对，以帮助您找到适合您需求的图表。

那么，哪张图表适合你？将数据转换为有效的可视化（任何类型的图表）或仪表板是让数据产生影响的第一步。以下是进行有意义的视觉分析的一些最佳做法：

1.条形图

条形图是最常见的数据可视化之一。借助它们，您可以快速分辨类别之间的差异，清楚地显示趋势和异常值，并一目了然地显示历史高点和低点。条形图在您可以将数据分成多个类别时尤其有效。

条形图适用于：

比较跨类别的数据。条形图最适合于可以分成几个组的数据。例如，不同大小的衬衫数量，网站流量以及部门开支的百分比。

提示：

在仪表板上包含多个条形图。同时比较多个条形图要比试图在多个幻灯片上查找模式要容易得多。

为图表添加色彩以添加辨识度，可以轻松进行深入比较。

使用堆叠栅格或并排栅格。堆叠式和并列式条形图使您可以进一步细分数据，从而为您的分析提供更多深度。

将条形图与地图组合在一起。地图是一种强大而直观的数据可视化方式。使用地图作为过滤器，观众可以深入了解并找到详细的答案。

绘制沿同一轴的正面和负面数据点使趋势和异常值脱颖而出。

通过结合条形图和表格计算来尝试帕累托分析。使用表格计算创建帕累托图表，显示多个类别的积累。

折线图

折线图或曲线图是另一种用于显示数据的熟悉方法。它连接了几个不同的数据点，将它们呈现为一个持续的演变。结果是一种简单直接的方式，可以将一个值相对于另一个值的变化可视化。

折线图适用于会随着时间的推移有某种趋势的数据。折线图通常用于显示随时间变化的数据，但不限于此。任何维度日期类型，时间间隔和其他序数据都可以用作横轴。例如，五年内的股价变化，一个月内的网站浏览量以及四分之一的收入增长。

提示：

将折线图与条形图组合在一起。条形图和折线图能有效地相辅相成。在同一轴上显示两种信息可为数据增加强大的数据关联。

根据线条阴影区域。根据折线图阴影区域提供了一个直观的数量视觉提示，并且可以改善图形的外观和感觉。当您的图形包含多行时，请使用多种颜色显示每一行对整体的相对贡献。

饼形图

饼图对于向其他可视化添加细节功能强大。单独一个饼图不能让观众快速准确地比较信息。由于观看者必须自己创建上下文，因此您的数据中的关键点会被忽略。不要将饼图作为仪表板的焦点，而是尝试使用它们深入研究其他可视化。这种方法使用饼图的简单性来添加信息，而不会从大图中分散注意力。

饼图适用于：

用于向其他类型的图表和图表添加信息时，饼图的影响力最大。

深入研究其他可视化。这种方法使用饼图的简单性来添加信息和关联性，而不会从大图中分散注意力。

提示：

限制种类数量。如果您有太多的比例可供比较，观众可能无法从图表中获得意义。同样，将仪表板限制为小数量的饼图。

覆盖饼图在地图上。饼图可以进一步分解数据中的地理趋势，创建引人注目的可视化。

地图

无论是邮政编码，省市地区，国家名称还是您自己的自定义地理编码，地图对于任何类型的位置信息的可视化都是不费吹灰之力。地图以每个人都知道和理解的格式突出显示地理趋势。

地图适用于显示地理编码数据。如果您的地理信息与您的数据相关联，则地图是一种简单而有说服力的方式，可以显示位置与数据趋势之间的关系。例如，各省市的保险索赔，各国的产品出口目的地，邮政编码的车祸以及自定义销售区域。

提示：

使用地图作为其他类型的图表，图表和表格的过滤器。地图提供了直观的方式来深入了解您的数据。用户可以一目了然地看到大趋势，并使用筛选器操作快速进一步调查。

地图上的图层数据点。标记可以叠加在地图上以更精确地显示单个数据点。尝试改变它们的大小，为分析添加更多视觉细节。

将数据放在单独的静态图中会限制您可以解决的问题的数量和深度。让你的分析成为企业的核心，用它来加速勘探。组合相关的图表，添加地图，提供过滤器以深入挖掘。它的影力响？那就是直接的业务洞察力和对实际推动业务决策的问题的答案。

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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

经常使用图表的朋友们都知道：折线图与散布图在呈现数据上，不仅方便比较，还可知道分布的走势。相信大家在会议报告上经常使用。不过，除了基本的趋势呈现之外，如果还能加上后续的走势，就更能凸显出你的资料分析能力。

在Excel 2016中，提供了名为「预测工作表」的工具，可从历年的数据中来分析后续的走势，方便你可以先拟定下个月或是下一季的策略方向。

前言：

如前面所提，需有历年的数据外，数据的时间间隔也必须要一致，如下图，每笔数据的纪录点皆为每个月的1号。不能一下是1号，一下是15号。

数据都确认好，我们就来看如何制作预测分析图来。

Step1

将数据范围选取后，开启预测工作表

Step2

马上就会看到一张图表，图表后方橘色的部分，就是预测趋势走向。系统也会自动帮你抓取预测结束时间，如下图示，预测结束日期为2019/1/1。但，怎么怪怪的，后续走势怎么可能都是水平，这是因为我们还没设定季节性数据，这部分后面会再说明。

Step3

点击画面左下的「选项」，开启更多设定功能，将季节性改为手动设定，并输入对应的设定。

Step4

因给予的数值不同，走向也会有所改变。最好的判断方式就是透过已有的历史数据中的最后一期走势来判断。首先，将预测开始改为「2018/4/1」。

Step5

接着，调整季节性中的手动设定值，直到让橘色的走势线与原本的蓝色相同。以下图来说，小编在设定为15时，是最符合原始走向的，这样一来，后续数据的准确性也会相对比较可观。

Step6

图中的三条橘线，由上至下分别为「较高的信赖联系结」、「趋势预测」、「较低的信赖联系结」。可以把它想成是误差范围，至于修改，就是设定窗口中的「信赖区间」，预设为95%，下图小编将它改为30%，可以看到间距就相对变小了许多。

Step7

设定完成后，就可以按下「建立」来产生图表与数据，下表就是预测出来后续的销售状况表。

Step8

虽然制作出来的资料并非绝对，但仍有参考的价值，针对数据，就可以先大胆的预设后续的销售状况，先做好销售策略的规划。产生的图表，也可比照一班的图表方式，修改呈现的样式。

结论：你一定会好奇，到底Excel是怎么预测的呢？其实是基于FORECAST.ETS 的函数功能实现的，有兴趣的可以参考官方文件。

有了走势图，再加上你的营销规划，相信在会议上，一定会让老板对你刮目相看。不仅只是报告了近期的状况，更进一步想到后续的策略，不加分都很难了，快来试试看吧。如果你觉得这篇文章很实用，也别忘了分享给你的亲友们喔！

一组数据，和一张图表放在你面前，你会选择看哪个？

为什么我们会选择图表呢？

因为现在的我们越来越不爱看字，与大量数字相比，图表更简洁直观，效率也会更高。

这就是我们喜欢图表的原因：易懂，直观，简洁！

那我们该怎样制作数据图表呢？

首先我们来了解图表的构成：一个图表主要是由标题，图例，坐标轴，数据系列四部分构成的。

标题的设置技巧

这个例子有很多错误，我们分析一下：

（1）英文标题不要全大写，尽量不要加底色，描述性文字不要加粗或倾斜，这些操作反而画蛇添足，对内容是一种干扰，影响阅读体验！

（2）不要使用艺术字等特殊字体，以免难以辨别！

（3）类别轴上的信息文字不要倾斜，增加阅读困难。

说了这么多，那正确的做法是什么呢？

（1）英文标题区分大小写，如果要强调，可以设置粗体或加大字号，描述性文字是次要的不需要加粗或倾斜，常规做法就可以！

（2）中文字体选择常规字体！保证易读性！

（3）类别轴上的信息文字保持水平排版，体验更好。

图表的颜色选择技巧

不要使用过多的颜色，尤其颜色还很鲜艳，会令人感到杂乱，难以找到重点，甚至产生反感，比如下图：

同一变量建议使用同一颜色，需要强调的数据再加深颜色或者换其他颜色

如果是多组数据变量，需要区分不同数据的区别，肯定不能使用同一颜色，这时我们尽量选择同一色系的，如果真的想要设置其他颜色，建议参考专业配色！

常用类型图表设计技巧

【柱状图】

柱状图图标条的宽度要适中，太窄了会导致视线集中在空白区域，偏离重点，建议间距为直条宽度的2倍

垂直坐标轴一般以零基线为起始点，否则可能有误导性，除特殊需要体现数据差异性的情况，建议以0为起点，体现数据真实性。

【饼图】

饼图的片数不要切的太多，如果太多会看不清楚各个部分细节，建议不超过5个切片

如果一片里确实数据比较多，怎么办？那我们可以设计为复合饼图，如下图，这样既能展现数据，也更美观

实际操作：选择原图表，在设计菜单栏下，更改图表类型，选择复合条饼图，当然也可以选其他类型复合图表

点击图表，调节设置，自己动手试一下

还要注意饼图在扇区的排列上，一般以12点钟的方向为基准点，最大扇区部分在其右边，第二大扇区部分在其左边，如下图：

这样排列是因为我们的视觉最先看到的是正中心的位置，将重要的部分放在左右两侧，更容易被看到

实际操作：选中饼图调整第一扇区的角度，旋转图表的位置，直到正确

【折线图】

折线图的线条粗细要适中，太细了会导致难以辨识，太粗了，可能丢失细节，导致数据无法辨识，因此，线条粗细一定要适中！

另外在垂直坐标的设置上，要注意：

基准点不要设置的太低，这样曲线过于水平，可能掩盖数据信息

太高也不行，会导致夸大数据趋势，不符合实际

建议，曲线占图表区域的三分之二为佳

【条形图】

条形图的数据要顺序排列，这样更直观；像那种长短短长排列的不利于数据的比较，如下图，右边的图就很直观的看出谁多谁少

如果数据有正有负，坐标设置左为负，右为正

综上，不同类型的图表在制作上基本从：

数据展示技巧

坐标轴设置技巧

两大方面考虑的

我们再来看两个其他的图表设计：

第一个图表设计的很漂亮，但是过于花哨，不利于数据的表达和阅读，违背了图表直观，易懂的原则

第二个图表设计的也很精致，但是设计起来很复杂，耗时耗力，对设计水准要求也很高，在我们的实际工作中极少出现和使用；除有特殊需要建议不要制作这种图表

上图这种简洁设计的图表，不失美感的同时也能令我们很直观的读懂数据！是最常见也是最常用的一种图表，如果我们只是日常工作中使用，这种图表最合适不过！

再次强调，制作图表要以实用准确为本，简洁，直观，易懂！不要过于追求设计，失去图表的本真！