折线图面积图模板 (50)
各种图表模板
下图也可以用
来替换。
31%
40%
15% 14%
饼/环形图
简要说明 右图由圆环图表设置而成； 可根据需要修改对应比例； 注意数字也同时需要修改； 可辅助文字加以补充说明； 颜色可根据需要进行修改。
25% 50% 75% 100%
饼/环形图
简要说明 右图由圆环图表设置而成； 可根据需要修改对应比例； 注意数字也同时需要修改； 可辅助文字加以补充说明； 颜色可根据需要进行修改。
100%
80% 70%
95% 90%
75% 65%
50%
柱/条形图
简要说明 右图由图表设置而成； 可以更改数据及颜色； 可以替换原有矢量图标； 可以辅助文字加以说明。
柱/条形图
简要说明
右图由图形和图表组合而成； 可以更改数据及颜色； 可以替换原有矢量图标； 可以辅助文字加以说明。
柱/条形图
创意来源
简要说明
右击图表，可以修改数据比例； 可根据具体应用增加表示类别的文字或图标。
柱/条形图
简要说明 右图由柱形图表直接设置； 可调整数据比例； 可以辅助文字加以说明； 如需修改颜色，请在右图修改然后粘贴到图表上即可； 若不会上述操作，请参阅布衣公子《流行图表设置》。
简要说明 右图由图标和数据图表组合而成； 可根据需要修改图表数据； 可以辅助文字加以说明； 颜色可以根据需要进行修改。
A solution B solution C solution
饼/环形图
饼/环形图
简要说明 右图由两个同样数据的环形图叠加而成； 使用时需同时修改两个图形的对应数据； 注意数字也同时需要修改； 可以辅助文字加以说明； 颜色可以根据需要进行修改。
30%
如何用EXCEL制作折线图
结束放映
步骤1：点选图表精灵
1、直方图 2、折线图 3、圆面积图
步骤2：点选图表类型（直方图）
步骤2：点选图表类型（折线图）
步骤2：点选图表类型（圆5：输入纵轴数据的地址
步骤6：输入横轴数据标签的地址
步骤7：输入标题
步骤8：点选坐标轴数据
用计算机（Excel）制作折线图
步骤1： 步骤2： 步骤3： 步骤4： 步骤5： 步骤6： 步骤7： 步骤8： 步骤9： 步骤10：
点选图表精灵 点选图表精灵 点选图表类型（长条图，折线图，圆面积图） 点选新增 输入纵轴数据的地址 输入横轴数据标签的地址 输入标题 点选坐标轴数据 点选网格线 点选图例
步骤9：点选网格线
步骤10：点选图例
本节结束
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。
例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【年份】和【销售额】就是它的两个维度，但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。
柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。
⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。
柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。
遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。
如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。
2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。
折线图适合⼆维的⼤数据集，尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。
折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。
在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。
折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。
不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。
3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。
例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。
制作各类图表模型
饼图与环形图
饼图
将数据按照不同的分类以扇形的形式展示，扇形的角度大小代表数据的大小。 适用于展示数据的占比关系，但不适合用于精确比较。
环形图
与饼图类似，但中间有一个空心圆，可以更好地突出数据的占比关系。适用于 需要同时展示多个层次数据的情况。
散点图与气泡图
散点图
通过点的位置来表示两个变量之间的关系，点的分布可以反映变量之间的相关性 和分布规律。适用于展示两个变量之间的相关关系。
导出和分享图表
将制作好的图表导出为 图片或PDF格式，以便 分享和使用。
05 实例分析：制作各类图表模型
柱状图实例：销售额对比
数据准备
收集不同时间段或不同产品的销售额数据。
图表制作
选择柱状图类型，设置横坐标为时间段或产品名称，纵坐标为销售 额。
图表分析
通过对比不同时间段或不同产品的销售额，可以直观地发现销售情况 的变化和差异。
06 总结与展望
回顾本次项目成果
多样化图表模型制
作
成功制作了包括柱状图、折线图 、饼图、散点图等在内的多种图 表模型，满足了不同数据可视化 需求。
高质量数据呈现
通过优化图表设计，使得数据呈 现更加直观、清晰，有效提升了 数据可读性和易理解性。
灵活定制功能
实现了图表的灵活定制，支持用 户根据需求调整图表样式、颜色 、字体等，增强了图表的个性化 和专业化。
保持简洁
避免在图表中添加过多的元素和装饰，以免分散观众的注意力。只保留必要的信息和设计元素，使图表更加清晰 易懂。
合理布局
合理安排图表中的各个元素，如标题、轴标签、图例等，保持整体布局的均衡和美观。同时，要确保图表的可读 性和易理解性。
使用颜色和标签增强可读性
大数据可视化之基础图表
2018-7-23 3
2018-7-23
13
（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。 • 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
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横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。 • 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
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4
直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状 图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
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多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
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（13）气泡图
• 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进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。 Ø
Ø Ø 每页显示一日信息的叫日历。 每页显示一个月信息的叫月历 每页显示全年信息的叫年历。
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复合饼图
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（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。 • 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
《数据分析常用的20种图表》
序列数据。
并排条形图比较效果展示
并排条形图的定义
并排条形图是将两个或多个条形图并排放置，以便比较不 同类别数据之间的差异。
并排条形图的优点
能够直观地比较不同类别数据的大小和差异，便于分析和 决策。
并排条形图的缺点
当类别过多时，并排条形图可能会显得拥挤和难以阅读。
堆叠条形图及其变体应用
堆叠条形图的定义
中心空白
环形图与饼图的主要区别在于中心有一个空白区域，这使得环形图 可以在中心区域展示额外的信息，如标题、数据标签或占比等。
色彩与标签
使用对比鲜明的色彩来区分不同的数据类别，同时添加数据标签和 百分比，使图表更加易于理解。
排序与强调
可以按照数据的大小对扇形进行排序，并通过调整扇形的颜色或添加 动画效果来强调特定的数据类别。
《数据分析常用的 20种图表》
目录
• 图表概述与数据分析重要性 • 柱形图系列 • 折线图与面积图系列 • 饼图与环形图系列 • 散点图与气泡图系列 • 条形图系列 • 其他常用图表类型介绍 • 图表组合与交互设计策略
01
CATALOGUE
图表概述与数据分析重要性
图表定义及作用
图表定义
图表是一种将数据可视化表示的工 具，通过图形、线条、颜色等元素 展示数据的分布、趋势和关系。
3
数据可读性 热力图的图形呈现方式使得数据易于理解和解读， 同时可以通过颜色的变化来呈现数据的动态变化。
地图在地理空间数据可视化中应用
地理空间数据可视化 地图适用于地理空间数据的可视化，可以直观地呈现数据 在地理空间上的分布情况。
数据比较 通过地图可以方便地比较不同地区之间的差异，以及数据 在地理空间上的变化趋势。
多层饼图和复合饼图展示技巧
pyechartsv1版本学习笔记折线图,面积图
pyechartsv1版本学习笔记折线图,⾯积图折线图折线图基本demoimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()折线图如果有空数据连接import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105],is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],is_connect_nones=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line连接空数据")))c.render_notebook()平滑曲线展⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105], is_smooth=True,is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth")))c.render_notebook()⾯积图:import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()line ⾯积图 (紧贴y轴) 曲线表⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),is_scale=False,boundary_gap=False,) )).set_series_opts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),label_opts=belOpts(is_show=False),)c.render_notebook()对数轴显⽰等⽐import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(xaxis_data=["⼀", "⼆", "三", "四", "五", "六", "七", "⼋", "九"]).add_yaxis("2 的指数",y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).add_yaxis("3 的指数",y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="log",name="y",splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),is_scale=True,),))c.render_notebook()line-markline 平均值import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()混合使⽤折线图最⼤值,最⼩值平均值(着重标注)import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],# markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max"),opts.MarkPointItem(type_="min")]), #点出来 ).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()。
Excel面积图如何做
Excel面积图如何做导语：面积图与折线图、柱形图、散点图一样，都是属于常用的商务图表。
面积图是一种随时间变化而改变范围的图表，主要强调数量与时间的关系。
本文教你用Excel完美展示面积图！免费获取商务图表软件：/businessform/一款实用的面积图制作工具，简单几步轻松绘图亿图图示软件可以轻松绘制面积图，用户只需修改数据，软件便能自动变换面积值。
系统推荐的同一色系的填充颜色，符合大众的审美标准，能让数据自己说话。
亿图图表软件不仅能帮助用户创建面积图，还可以创建直角折线图、散点图、阶梯面积图、线形图等，绝对是制表人士的好帮手。
面积图绘制步骤打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“面积图”——“创建”。
点击创建，就可以启动绘图画布。
绘制面积图如果不借助模板或符号，从零开始绘制面积图，是比较复杂的。
使用者可以从左侧符号库中，选择合适的面积图模板，用鼠标拖动至画布中，即可添加完成。
从文件加载数据亿图图示软件支持使用者批量导入数据，一键生成面积图。
具体的操作方法如下：1、打开数据模板：新建一个空白页面，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。
复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。
2、编辑外部数据：在电脑本地新建txt记事本，将复制的文本内容粘贴于此。
对该模板文本进行编辑，第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。
第二行至第n行是系别，第一列内容为名称，其它列为数据。
值得注意的是，每一处内容，都需要用逗号间隔开。
编辑完成后，保存文本。
3、导入数据：在图表编辑画布里，鼠标移近图表，即可出现浮动按钮。
点击第一项“从文件加载数据”，并选择刚才编辑好的文本，即可一键导入。
4、检查数据：数据被加载后，即生成新的面积图。
如果发现其中数据有误，可以双击文本内容，进行修改。
每一次数据的修改，面积图覆盖的区域也随之发生改变。
5、调节面积图大小：鼠标拖拽黄色的控制点，可以左右调节面积图的宽度。
图表1
多行列的簇状 三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、 垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点 进行比较。 当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行 比较时，可以使用三维柱形图。
柱形图的圆柱图、圆锥图和棱锥图
圆柱图、圆锥图和棱锥图也可以使用为矩形柱形图提供的 簇状图、堆积图、百分比堆积图和三维图表类型，并且它 们以完全相同的方式显示和比较数据。唯一的区别是这些 图表类型显示圆柱、圆锥和棱锥形状而不是矩形。
2.选择图表类型
3.修改图表布局：“图表工具”→
4.使用其他数据视图（切换行列） 5.更改图表类型
“设计”→ “图表布局”
6.更改图表样式（显示的样式取决于工作薄的主题）
调整图表大小（拖动| 移动图表
格式→ 大小 ）
直接拖动 使用剪贴板
1.
2.
开始→ 剪贴板→ 剪切（或者按Ctrl +X键)。
如果分类标签是文本并且代表均匀分布的数值（如月、季度或财政 年度），则应该使用折线图 当有多个系列时，尤其适合使用折线图 （对于一个系列，应该考虑 使用类别图。） 如果有几个均匀分布的数值标签（尤其是年），也应该使用折线图。 如果拥有的数值标签多于十个，请改用散点图。柱形图--百分比堆积柱形图以二维垂直百分比堆积矩
形显示数值。 2.三维百分比堆积柱形图--三维百分比堆积柱形图以三维格式显示 垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。 说明：当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时， 尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。
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图表呈现出一张图，在一个经过很好构思的图表中显 示数据能使数字更加容易理解。 在创建图表前，必须有一些数字，有时称做数据。
应用统计学第2章--统计表统计图
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能：返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种： 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据，用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超
标签下选“平滑线”复选框，就将折线图转换 为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的
一类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强
度，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎)，每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的，以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图，可以将整数作为茎，把小数(叶) 化整。例如，数值5.40，它的茎(行)是5，叶是4；数值 4.30，它的茎(行)是4，叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎，个位数作为叶。
拆线图与面积图及与柱形图对比
7月 8月 9月
10月 11月 12月
手机销量
888 796 504
623 1052 715
869 989 1198
1290 1021 1631
小计
2188 2390 3056 3942
柱子的绝对高度转`` 换成百分比高度
柱形图折线图组合
4500 小米手机2018年季度销量情况
4000
32 23
项目2部
项目3部
本季度``入库量
35 项目4部
柱形图折线图组合
700
年度工程量情况
600 年度, 上地项目部, 530
年度, 南京项目部, 588 年度, 海州项目部, 545
500
年度, 长沙项目部, 451
年度, 青岛项目部, 385 400
300
200
169182
100
69
0 上地项目部
折线图系列
折线图 面积图
用直线将各数据连接起来，以折线的方式来反 映数据随时间变化的趋势。
柱形图
柱形图也可以反映的区域。在一定程度上 可以与折线图相互替代。
1.柱形图主要反映数据的绝对大小，折线图则更强调数据的变化趋势。
2.柱形图适用于少量数据组，折线图则更适合数据比较多的情况。
165 78 63
长沙项目部
132 75 80
青岛项目部
169175 132
南京项目部
169 116
78
海州项目部
第1季度 第2季度 第3季度 第4季度 年度
组合柱形图与折线图，可利用各自的特点同时展现多组数据
``
折线图与折线图对比 小米手机2018年度销量表
Excel数据可视化应用（直方图、折线图、饼状图）
Excel数据可视化应⽤（直⽅图、折线图、饼状图）直⽅图：对⽐关系 直⽅图是⼀种统计报告图，是表⽰资料变化情况的主要⼯具。
直⽅图由⼀系列⾼度不等的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。
例1： 1.右键单击图表的纵坐标轴数据，选择“设置坐标轴格式”命令打开窗格，在“坐标轴选项”下，各类数据设置如下： 2.右键单击图例，选择设置图例格式，选择靠上（或点击图表空⽩处，点击上⽅图表⼯具中的设计，选择下⽅左侧的“添加图表元素”，选择“图例”、“顶部”） 3.右键单击任⼀直条（单击⼀下会⾃动选择全部直条），选择“添加数据标签”中的“添加数据标签” 4.单击图表空⽩处，选择“更改图表类型”，选择“三维簇壮柱形图”（三维簇状图可能会造成数据上的歧义，最好使⽤三维圆锥图） 例2： 右键单击直条，选择“设置数据系列格式”，调整分类间距（如这⾥可以调整为80%） 例3： 右键单击直条，选择“设置数据系列格式”，选择“效果”，点击下⽅的“阴影”，在预设中选择“内部下⽅”（如果是外部可能会有增⾼效果，会造成数据上的歧义），可根据实际效果调整“模糊”、“⾓度”、“距离”，也可调整阴影的颜⾊ 例4： 1.由图可知“完成率”是红⾊直条，右键单击任⼀红⾊直条，选择“设置数据系列格式”，选择“填充与线条”，点击“线条”选择“图案填充”，选择“宽上对⾓线” 2.在设置系列格式中选择“系列选项”，调整下⽅“系列重叠”为100%折线图：按时间或类别显⽰趋势 在折线图中，可以显⽰数据点以表⽰单个数据，也可以不显⽰这些数据点，⽽表⽰某类数据的趋势。
如果有很多数据点且它们的顺序很重要时，折线图尤其有⽤。
当有多个类别或数值是近似的，⼀般使⽤不带数据标签的折线图较为合适。
折线图中的线条的数量最好不要超过四个，否则会显得很繁杂。
例1： 右键单击Y轴，选择“设置坐标轴格式”，“边界”和“单位”值设置如下： 例2： 1.右键单击代表“平板电视”的折线，选择“设置系列格式”，选择“填充与线条”，其下⽅点击“标记”，选择“数据标记选项”，选择“内置”，设置其“类型”与“⼤⼩”，其余两条折线均是此操作 2.其最⼤值为“4⽉：180”，左键单击⼀下会选择全部值，再单击⼀下则会选择我们所要选择的值（不要双击，单击⼀下后停顿⼏秒再单击⼀下），选择好了后右键选择“添加数据标签”中的“添加数据标签”，最⼩值也是此操作 例3：⾯积图 1.选中表格数据，点击“插⼊”，选择图表中的折线图其中需要将图表中的“单价”删去，需要将横坐标轴的数据进⾏修改右键单击任⼀条，点击“选择数据”，在弹出框中将左边“图例项（系列）”中的“单价”除去，选择右边“⽔平（分类）轴标签”中的“编辑”，然后选择“单价”⾏（只选择数据） 2.将第⼀个销售额的折线图添加数据标记点，右键单击图例或折线，选择“更改图标类型”，将第⼆个销售额的图表类型设置为⾯积图 3.右键单击⾯积图选择“设置数据系列格式”，选择“填充与线条”，单击“填充”中的“纯⾊填充”，可更改颜⾊设置透明度饼状图：部分占总体的⽐例 圆饼图是⽤扇形⾯积，也就是圆⼼⾓的度数来表⽰数量。
图表ppt课件
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20
15
10
5
4
0 1998
7
1999
16
2000
32 25
2001
2002E
CAGR 1998-2002
68%
图表中除特 殊强调及标 题性文字等 其它文本部 分均要使用 大小适中的 黑色字。
图表中的英 文和数字统 一使用Arial 字体，或加 粗，或斜体 字号视具体 规定。
图表要素制作规范
建议在使用时摁住 “shift” 键
35
30
25
20
15
10
5
4
0 1995
7 1996
32 25 16
1997
1998E
1999E
典型错例（有些是难以分类和量化语言规范的，在下面的错例中我们将逐一认识体会）
图表应是在PowerPoint中直接产生的,切不可从其它软件导入粘贴 确保图表调整时纵横比一致 如果文字变型，立即恢复原样
0.0
0.86 0.78 0.60 0.38 0.18 0.12 0.04 0.16
0.50
0.60
0.21 0.18
0.35 0.24
0.84 1.06
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
轴标题
项目
一般规则 柱形图和条形图 折线图和组合图 面积图 饼图 和雷达图 散点图和气泡图
基本线性图
数据点标记为5号大小 形状如图,颜色与数据线 一致
38
23 1997
69
39 1998
97
52 1999
132 67 2000
新版数据分析常用的20种图表
03
用于展示两个变量之间的关系和分布。
常用20种图表简介
1 2
饼图（Pie Chart）
用于展示分类数据的占比情况。
直方图（Histogram）
用于展示连续变量的分布情况。
3
箱线图（Box Plot）
用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四 分位数和异常值。
常用20种图表简介
热力图（Heat Map）
相关系数热力图
• 相关系数热力图：用于展示多个变量之间的相关系数，通过颜色的深浅来表示相关系数的值，可以直观地观察出哪些变量 之间存在较强的相关性。
对应分析图
• 对应分析图：用于展示两个分类变量之间的关系，通过将分 类变量的各个类别映射到二维平面上，可以观察出类别之间 的相似性和差异性。
06
序列类图表
柱状图是以垂直的柱形来展示数 据，而条形图则是以水平的条形
来展示数据。
在使用柱状图和条形图时，需要 注意选择合适的柱形或条形宽度 和颜色，以便更好地展示数据的
差异和比较。
瀑布图
瀑布图是一种特殊的柱状图，主 要用于展示数据从一个初始值到
最终值的变化过程。
瀑布图的优点在于可以直观地展 示数据的增减变化和累计效果， 适用于财务分析、销售分析等场
和分析。
漏斗图
流程分析
漏斗图主要用于分析具有流程性质的数据，如用户转化路径、销 售流程等，可以直观地展示各个环节的转化率和流失情况。
环节对比
通过对比不同环节的转化率，可以找出流程中的瓶颈和问题所在， 为优化流程提供数据支持。
可定制化
漏斗图通常支持定制化设置，如调整环节顺序、设置颜色、添加标 签等，以满足不同场景下的分析需求。
小提琴图
折线统计图
折线统计图的种类与用途
种类
根据数据的特点和需要，折线统计图可以分为简单折线图、分组折线图、堆叠折 线图、面积折线图等。
用途
折线统计图通常用于表示和比较连续数据的变化趋势，分析时间序列数据的长期 趋势、季节性变化等特点，以及探索类别变量上的关联关系等。
02
折线统计图的制作方法
数据准备
收集数据
从可靠来源获取需要的数据，确保数据具有代表性。
整理数据
对数据进行清洗、排序和分组，以备绘制图表。
选用合适的软件
Microsoft Excel
01
适合制作简单折线图，操作方便，易于学习。
Origin
02
适合科学数据分析，支持多种图形绘制。
GraphPad Prism
03
专为生物统计学设计，绘制出的折线图专业美观。
输入数据
打开软件
打开所选软件，并选择创建新图表。
导入数据
将数据导入到软件中，通常是将数据复制并粘贴到指定区域。
调整格式
根据需要对数据进行格式调整，如设置数据标签、颜色等。
生成图表
选择折线图
在软件中选择折线图模板，并调整图表 的参数和样式。
添加标题和图例
为图表添加标题和图例，以明确表示图 表的主题和数据。
调整布局
根据需要调整图表的布局和元素，使其 更加美观易读。
医学领域
疾病发病率分析
医生可以通过折线图观察某种疾病的发病率随时间的变化情况，以便制定出 相应的预防和治疗方案。
药物疗效对比
在临床试验中，可以使用折线图来比较不同药物治疗效果的差异，为医生提 供参考。
气候领域
气温变化趋势
通过绘制气温折线图，气象学家可以研究全球气温变化的趋势，以评估气候变化 的影响。