数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、原始数据

包含月份和对应的销量和产量。

时间 销量 产量
1月 60 72
2月 38 67
3月 28 34
4月 58 68
5月 67 59
6月 72 35
7月 61 42
8月 24 31
9月 55 67
10月 24 35
11月 12 21
12月 26 45

二、原始的图表设计-采用Excel自带模板

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

三、优化思路

1、删除多余元素

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

 数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

2、弱化次要元素

  对于可以弱化的元素,应尽量调整,使其不抢眼。

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

 3、添加缺少的元素

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

 数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘 

 4、调整布局细节设计

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

 数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

5、配色并优化字体和位置

 柱形图用浅绿填充

折线用深蓝(淡色60%)填充。

数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作),数据分析,数据分析,数据挖掘

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-624779.html

 

 

 

到了这里,关于数据分析基础-Excel图表的美化操作(按照教程一步步操作)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包赞助服务器费用

相关文章

  • R语言数据分析笔记——方差分析(单因素方差分析、双因素方差分析)在Excel、SPSS、R语言中的操作)

    R语言数据分析笔记——方差分析(单因素方差分析、双因素方差分析)在Excel、SPSS、R语言中的操作)

    前言:本文为个人学习笔记,为各大网站上的教学内容之综合整理,综合整理了①方差分析的基础知识、②方差分析(单因素方差分析、双因素方差分析)在Excel、SPSS、R语言中的操作),尽量标明出处。另因能力所限或有纰漏之处,故仅供参考,欢迎交流指正。 基本概念 指

    2024年02月05日
    浏览(11)
  • Python数据分析实战-提取DataFrame(Excel)某行(记录)最全操作(附源码和实现效果)

    Python数据分析实战-提取DataFrame(Excel)某行(记录)最全操作(附源码和实现效果)

    提取DataFrame(Excel)某行(记录) 本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作,对数据挖掘有一定认知和理解,会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。 致力于只做原创,以最简

    2024年02月14日
    浏览(10)
  • Python数据分析实战-提取DataFrame(Excel)某列(字段)最全操作(附源码和实现效果)

    Python数据分析实战-提取DataFrame(Excel)某列(字段)最全操作(附源码和实现效果)

    实现功能: Python数据分析实战-提取DataFrame(Excel)某列(字段)最全操作,代码演示了单列提取和多列提取两种情况,其中单列提取有返回series格式和dataframe两种情况,在日常数据分析中经常会出现混淆和使用错误,本文对此都做了对比和说明。读者可以自行编码,感受一下

    2024年02月15日
    浏览(10)
  • 第五章. 可视化数据分析图表—常用图表的绘制4—箱形图,3D图表

    第五章. 可视化数据分析图表—常用图表的绘制4—箱形图,3D图表

    第五章. 可视化数据分析图 本节主要介绍常用图表的绘制,主要包括箱形图,3D柱形图,3D曲面图。 ·箱形图又称箱线图、盒须图或盒式图 ·用于显示一组数据分散情况的统计图 ·优点:不受异常值的影响,可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况,也常用于异常值

    2024年02月03日
    浏览(18)
  • 人人都是数据分析师-数据分析之数据图表可视化(上)

    人人都是数据分析师-数据分析之数据图表可视化(上)

      BI报表、运营同学的汇报报告中数据图表大多为 表格、折线图、柱状图和饼图,但是实际上还有很多具有代表性的可视化图表,因此将对常见的可视化图表进行介绍,希望这些图表可视化方法能够更好的提供数据的可用性。 数据是我们在数据分析工作中最坚实的朋友,但是

    2023年04月10日
    浏览(8)
  • PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解

    PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解

    目录 前言 一、PySpark基础功能  1.Spark SQL 和DataFrame 2.Pandas API on Spark 3.Streaming 4.MLBase/MLlib 5.Spark Core 二、PySpark依赖 Dependencies 三、DataFrame 1.创建 创建不输入schema格式的DataFrame 创建带有schema的DataFrame 从Pandas DataFrame创建 通过由元组列表组成的RDD创建 2.查看 DataFrame.show() spark.sql.

    2024年01月18日
    浏览(11)
  • 数据分析笔记:基本概念,常用图表,报告大纲

    数据分析笔记:基本概念,常用图表,报告大纲

    对数据进行分析。 数据分析是为了 提取有用信息和形成结论 而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 在实际工作中,帮助管理者 判断和决策 。 数据分析的基本步骤包括明确思路,制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写。 明确思路 :分析的目

    2024年02月06日
    浏览(6)
  • 可视化图表组件之股票数据分析应用

    可视化图表组件之股票数据分析应用

    股市是市场经济的必然产物,在一个国家的金融领域之中有着举足轻重的地位。在过去,人们对于市场走势的把握主要依赖于经验和直觉,往往容易受到主观因素的影响,导致决策上出现偏差。如今,通过数据可视化呈现,便可将历年数据和市场情报进行深度挖掘、分析,从

    2024年02月07日
    浏览(17)
  • echart 图表添加数据分析功能,(右上控制选择)

    echart 图表添加数据分析功能,(右上控制选择)

    echart 图表添加数据分析功能,可区域选择数据,右上按钮,控制echart行为

    2024年02月11日
    浏览(11)
  • 大数据分析工具Power BI(十三):制作占比分析图表

    大数据分析工具Power BI(十三):制作占比分析图表

    文章目录 制作占比分析图表 一、饼图 二、环形图 三、树状图

    2023年04月18日
    浏览(12)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包