PPT常用数据分析图表(全)
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可视化数据分析统计图表PPT模板
Visual data analysis chart
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可视化数据分析图表
Visual data analysis chart
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1.5 1
LOGO
数据分析图表
|适用于数据分析报告|工作总结|工作汇报|会议报告等|
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数据分析图表
|适用于数据分析报告|工作总结|工作汇报|会议报告等|
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PPT常用数据分析图表(全)
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62% In 2013
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56% In 2012
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PPT图表模板(很全)
果。
04
图表模板应用场景
工作汇报
总结工作成果
使用图表模板可以直观地展示工作进 度、完成情况以及存在的问题，有助 于汇报者简洁明了地总结工作成果。
呈现项目进度
通过图表模板展示项目各个阶段的完 成情况和时间节点，有助于汇报者清 晰地呈现项目进度，让听众了解项目 的整体推进情况。
市场分析
展示市场份额
PPT图表模板(很全)
目录
• 图表类型介绍 • 图表设计技巧 • 图表制作工具 • 图表模板应用场景 • 图表模板使用注意事项
01
图表类型介绍
柱状图
总结词
用于比较不同类别之间的数据
详细描述
柱状图通过不同高度的柱子来展示不同类别的数据，常用于比较不同类别之间 的数值大小和差异。
折线图
总结词
用于展示数据随时间变化的趋势
适用场景
PowerPoint是最常用的演示文 稿软件，适合制作各种类型的图 表，包括柱状图、折线图、饼图
等。
优点
操作简单，易于上手，内置丰富 的图表样式和模板，可快速创建
美观的图表。
缺点
图表功能相对基础，对于复杂的 数据可视化需求可能不够强大。
Excel
适用场景
Excel是强大的电子表格软件，适合制作各种数据 分析图表，如柱状图、折线图、散点图等。
数据可视化
图表类型选择
根据数据特点和展示需求 选择合适的图表类型，如 柱状图、折线图、饼图等。
数据标签
在图表中添加数据标签， 直接展示具体数值，增强 数据的可读性。
数据可视化细节
利用图表元素和细节处理， 如数据点、线条粗细、阴 影等，提高数据可视化效 果。
图表布局
统计图表ppt.课件
案例五：产品满意度调查表
总结词
通过柱状图和饼图展示产品的满意度调查结 果，包括各评价维度的得分和占比。
详细描述
使用柱状图表示各评价维度的得分情况，使 用饼图展示各评价维度的占比，并添加相应 的文字说明和图表注解。
THANKS
感谢观看
统计图表的设计原则
01
明确目的
根据展示需求选择合 适的图表类型，确保 图表能够准确传达信 息。
02
简洁明了
避免过多的图表元素 和复杂的图表设计， 保持图表的简洁和易 读性。
03
数据可视化
将数据以直观、易懂 的方式呈现，突出关 键信息和数据变化。
04
对比与参照
合理运用对比和参照 ，帮助读者更好地理 解和分析数据。
科学研究
总结词
在科学研究中，统计图表是呈现实验结果和科学发现的常用 手段，有助于推动科学知识的传播和发展。
详细描述
利用曲线图记录实验过程中各项指标的变化趋势；通过表格 呈现详细的实验数据；使用流程图说明实验操作步骤和逻辑 关系等。
商业决策
总结词
在商业决策中，统计图表能够为决策 提供数据支持，帮助企业做出科学、 合理的决策，提高经营效率和盈利能 力。
统计图表PPT课件
目录
• 统计图表概述 • 常用统计图表 • 统计图表的应用场景 • 统计图表制作技巧 • 统计图表案例分析
01
统计图表概述
Chapter
统计图表的定义与作用
定义
统计图表是一种可视化工具，通过图形和表格的形 式展示数据，帮助人们快速理解和分析数据。
作用
统计图表能够清晰地呈现数据的分布、趋势和关系 ，提高数据的可读性和易理解性，有助于做出正确 的决策和判断。
《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
常用的数据分析方法PPT模板
1．方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响，方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类，一类是不可控的随 机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联，可以挖掘顾客的购物习惯， 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
20
在众多的关联规则数据挖掘算法中，最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途，而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等，这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
15
1．聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高，组间对象相似性较低。
在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决， 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中，用户分类是最常见的情况。
24
1．大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的， 因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护 多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行 的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此 外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本 比较低，任何人都可以使用。
数据图表及分析(11张PPT)
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
课堂活动 ●
总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
课堂导入 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
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课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
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时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
课堂活动 ●
总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
课堂导入 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
各类数据图表汇报ppt模板,鱼骨图,甘特图,柏拉图,冰山图,雷达图,效果验证图,目标达成图,流程图
改善后柏拉图
90
96.67%
86.67%
98.89%
80
93.33%
82.22%
90.00%
70
72.22%
77.78%
60
61.11%
66.67%
50 54.44%
45.56%
40
34.44%
30
20.00% 20
100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00%
改善后
在此输入文字，字数 不要太多；
效果维持
在此输入文字，字数 不要太多；
效果持续查检图
在此添加标题
在此输入文字，字数不要太多；在此输入文字，字数不要太多；在此输入 文字，字数不要太多；在此输入文字，字数不要太多；在此输入文字，字 数不要太多；
改善前
在此输入文字，字数 不要太多；
改善后
在此输入文字，字数 不要太多；
各类数据图表
小组汇报常用图表
鱼骨图 丨 甘特图 丨 柏拉图 丨 冰山图 丨 雷达图
效果持效续果查确检认表
08
16% 14% 12% 10%
8% 6% 4% 2% 0%
改善前
改善前、中、后数据：（查检表）
改善中
改善后 发生率
效果维持 目标值
9.21~10.21
11.3~12.5
效果持续查检图
30%
12.43%
20 22 19 16 15 14 12 12 11 11 10 9 8 7 6 5
0 影影影影影影影影影影影影影影影 响响响响响响响响响响响响响响响 因因因因因因因因因因因因因因因 素素素素素素素素素素素素素素素 一二三四五六七八九十十十十十十 一二三四五
2024版新版数据分析常用的20种图表
环形图的缺点同样是在分类较多的情况下可能会导致数据展示的混乱和 难以区分。
20
南丁格尔玫瑰图
1
南丁格尔玫瑰图是一种基于极坐标的占比类图表， 它以扇形的半径长度表示数据的大小。
2
南丁格尔玫瑰图的优点是可以直观地展示各类别 的占比，并且可以通过扇形的角度和颜色等属性 进行更加丰富的数据表达。
3
南丁格尔玫瑰图的缺点是在分类较多的情况下可 能会导致数据展示的混乱和难以区分，同时对于 某些数据可能不太适用。
9
常用20种图表简介
帕累托图（Pareto Chart）
用于识别主要因素和次要因素对结果的影响程度。
控制图（Control Chart）
用于监控过程稳定性和异常情况。
瀑布图（Waterfall Chart）
用于展示数据的累计变化过程。
2024/1/26
10
常用20种图表简介
漏斗图（Funnel Chart）
饼图的缺点是在分类较多的情况下， 可能会导致数据展示的混乱和难以区 分。
2024/1/26
饼图的优点是可以直观地展示各类别 的占比，且易于理解。
19
环形图
环形图是饼图的一种变种，它将饼图的中心部分挖空，形成一个环形。
2024/1/26
环形图的优点是可以同时展示多个不同分类数据的占比情况，且相对于 饼图更加美观。
新版数据分析常用的 20种图表
Байду номын сангаас
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 图表类型概述 • 趋势类图表 • 占比类图表 • 分布类图表 • 关系类图表 • 序列类图表 • 总结与展望
2
01
20
南丁格尔玫瑰图
1
南丁格尔玫瑰图是一种基于极坐标的占比类图表， 它以扇形的半径长度表示数据的大小。
2
南丁格尔玫瑰图的优点是可以直观地展示各类别 的占比，并且可以通过扇形的角度和颜色等属性 进行更加丰富的数据表达。
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南丁格尔玫瑰图的缺点是在分类较多的情况下可 能会导致数据展示的混乱和难以区分，同时对于 某些数据可能不太适用。
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常用20种图表简介
帕累托图（Pareto Chart）
用于识别主要因素和次要因素对结果的影响程度。
控制图（Control Chart）
用于监控过程稳定性和异常情况。
瀑布图（Waterfall Chart）
用于展示数据的累计变化过程。
2024/1/26
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常用20种图表简介
漏斗图（Funnel Chart）
饼图的缺点是在分类较多的情况下， 可能会导致数据展示的混乱和难以区 分。
2024/1/26
饼图的优点是可以直观地展示各类别 的占比，且易于理解。
19
环形图
环形图是饼图的一种变种，它将饼图的中心部分挖空，形成一个环形。
2024/1/26
环形图的优点是可以同时展示多个不同分类数据的占比情况，且相对于 饼图更加美观。
新版数据分析常用的 20种图表
Байду номын сангаас
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 图表类型概述 • 趋势类图表 • 占比类图表 • 分布类图表 • 关系类图表 • 序列类图表 • 总结与展望
2
01
图表数据分析PPT模板(2024)
22
案例解析：综合运用各种方法进行数据分析
2024/1/29
案例一
电商网站用户行为分析。通过描述性统计方法分析用户访问量、购买量等指标；通过推论 性统计方法分析用户留存率、转化率等关键指标；通过多元统计方法分析用户画像、购买 偏好等深层次信息。
案例二
金融市场风险评估。通过描述性统计方法分析市场波动率、收益率等指标；通过推论性统 计方法检验投资策略的有效性；通过多元统计方法构建风险评估模型，预测未来市场风险 。
方差分析
用于比较不同组别之间的 差异是否显著，以及差异 的来源。
21
多元统计分析方法
多元线性回归
用于分析多个自变量对因变量的 影响程度，并给出回归方程。
2024/1/29
主成分分析
通过降维技术将多个变量转化为少 数几个主成分，便于分析和可视化 。
聚类分析
根据数据的相似性或距离将数据分 为不同的类别，便于发现数据的内 在结构。
突出重点
通过使用颜色、大小、形状等视觉元素，突出图表中的关键数据和趋 势，引导观众关注重要信息。
16
常用数据可视化工具介绍
Excel
Excel是一款功能强大的电子表格 软件，提供了丰富的图表类型和可 视化工具，方便用户快速创建和编 辑图表。
Tableau
Tableau是一款专业的数据可视化 工具，支持多种数据源和数据类型 ，提供了丰富的可视化选项和交互 式功能。
数据分析与解读
运用统计学等方法对数据进行 分析，挖掘数据背后的信息， 并对图表进行解读。
明确分析目标
确定要解决的问题或达成的目 标，为数据分析提供方向。
2024/1/29
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目标，选 择最合适的图表类型进行可视 化。
案例解析：综合运用各种方法进行数据分析
2024/1/29
案例一
电商网站用户行为分析。通过描述性统计方法分析用户访问量、购买量等指标；通过推论 性统计方法分析用户留存率、转化率等关键指标；通过多元统计方法分析用户画像、购买 偏好等深层次信息。
案例二
金融市场风险评估。通过描述性统计方法分析市场波动率、收益率等指标；通过推论性统 计方法检验投资策略的有效性；通过多元统计方法构建风险评估模型，预测未来市场风险 。
方差分析
用于比较不同组别之间的 差异是否显著，以及差异 的来源。
21
多元统计分析方法
多元线性回归
用于分析多个自变量对因变量的 影响程度，并给出回归方程。
2024/1/29
主成分分析
通过降维技术将多个变量转化为少 数几个主成分，便于分析和可视化 。
聚类分析
根据数据的相似性或距离将数据分 为不同的类别，便于发现数据的内 在结构。
突出重点
通过使用颜色、大小、形状等视觉元素，突出图表中的关键数据和趋 势，引导观众关注重要信息。
16
常用数据可视化工具介绍
Excel
Excel是一款功能强大的电子表格 软件，提供了丰富的图表类型和可 视化工具，方便用户快速创建和编 辑图表。
Tableau
Tableau是一款专业的数据可视化 工具，支持多种数据源和数据类型 ，提供了丰富的可视化选项和交互 式功能。
数据分析与解读
运用统计学等方法对数据进行 分析，挖掘数据背后的信息， 并对图表进行解读。
明确分析目标
确定要解决的问题或达成的目 标，为数据分析提供方向。
2024/1/29
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目标，选 择最合适的图表类型进行可视 化。
大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
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个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
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数据分析常用的20种图表ppt课件
培训评估数据
课程有必要 课程有针对性
课程很有效 讲师课前准备充分 讲师课堂组织能力强 讲师语言表达能力强 讲师鼓动学员互动参与 培训信息的传递及时 培训场地设备有保障
培训服务到位
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课程一
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可以反映出每堂课学员对评估各项指标的满意度。
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课前准备
课程内容
语言表达
学员互动
平均分
反映某位讲师3月份的4堂课，每堂课各项评估指标分数的对比，同时反映平均分趋势线。
5、两轴线-柱图
一季度课程开发各科室工作统计
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0 一科
二科
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开发课件
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开发课件使用率
反映一季度课程开发各个科室开发的课件、授课课时、课件使用率
目录常见图表特殊图表1折线图2柱形图3堆积柱形图5两轴线柱图6条形图8复合饼图9双子饼图10母子饼图11面积图12圆柱图13分割图横向纵向14甘特图15大事迹图16步进图17纵向折线图18多列堆积图19自动筛选动态图表20定义名称动态图表行列1折线图反映17月份培训部新增课件光盘和杂志数量的增减趋势和对比17月份新增课程资源统计10111317121518课件光盘杂志2柱形图反映各部门计划内训数量和实际内训数量的对比10计划商务部培训部网络营销部广告部计划次数实际次数计划商务部培训部网络营销部广告部计划次数实际次数3堆积柱形图反映14月份各项目开展次数对比14个月各项目开展次数101520次数项目一项目二项目三项目四101520次数14月各项目开展次数项目一项目二项目三项目四反映某位讲师3月份的4堂课每堂课各项评估指标分数的对比同时反映平均分趋势线
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