excel优秀图表模板汇总

索引 说明：excel自带的图 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf ，往往只能描述一种分类下的数据（如某公司不同期间的业绩），当分类变多时或者变得有包含/被包含关系时，就有必要用复合图表来对数据可视化 图表 图表说明 图片 图表 图表说明 图片 组合图 该类图表适用于1个系列表达绝对值、1个系列表达相对值 手风琴图 当系列较多，但只需要比较最高的和最低的几个值的时候，手风琴图比较适用 多折线图 该图表适用于当有多个系列随着时间，需要比较大小及走势，需要绘制折线图时，但若堆积在一起相当凌乱，故横向拉伸为栏状内的折线图，能知道单个系列的走势，也能比较多个系列的大小 不等宽柱状图 该类图表用于某变量有2个因子需要比较时，这2个因素的乘积有意义的时候，不适用于单独创建多个柱状图比较，而是用柱状图的高度和宽度来描述2个因素 柏拉图 该图表适用于寻找主要因子或成分时使用，需在百分比为80%左右的系列标明值 多度量的不等宽条形图 当要比较不同组别间本身的比例及组别内的比例时，也就是三个度量时适用，如果懂得VBA，其实直接可以用单元格的高度和宽度实现 瀑布图 该图适用于分层级别为2级，需要比较1级的大小及构成时使用，经常在价值流程项目进度饼图无法表达的成分描述中体现 滑珠图 当要按照不同性质的维度（如性年收入等）比较对某一事物的看法（如xx率）时适用 柱状对比图 此类图表适合单个变量 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 值和实际值的对比，常用于预算使用或者业绩达成比较，又叫温度计图 纵向折线图 当需要纵向观看趋势（如彩票），或者不同对象对若干事物表达分值的看法时使用，和滑珠图很像 子弹图 该类图主要适用于绩效比较，比如比较某成绩和一良优秀的区间；或比较不同业绩潜力的因子的某个时间点上绩效达成和目标的比较 漏斗图 漏斗图一般用于完成目标需要经历若干关键步骤，针对每个步骤监控其转化率，适用于销售漏斗或者网络购买监控 百分比方块图 当数据单一时，如何用图表表达得生动有趣是个难点，这个图不算图表，但是可以用excel的照相机形式形成一个动态的图 旋风图 当需要将2种一系列转化率进行比较的时候，这种对比漏斗图就比较适合 半圆仪表盘 当数据只有1个时，绘制图表是很单调的事情，当这个数是个百分数，表示某种率时，不妨使用仪表盘，会使得图表生动 马赛克图 马赛克图一般用于卡方检验，说明不同对象在某种分类上面区别的显著性 全圆仪表盘 该类图适用需要多个仪表盘来表达时适用，一般这些仪表盘都在某个dashboard里面，相互之间有联动关系，这些小的仪表盘警戒色刻度并不非常精确 不等间距柱状图 当需要体现某系列在不等的时间间隔期间的变化时，可以采用这种图表 阶梯图 阶梯图适合在很长一段时间，有一个统一的标准，需要查看每个时间间隔内的实际值是否达到该标准的情形 半圆气泡图 当在 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 中需要汇报尤其是指数增长/减少的某事情时适用 箱型图 箱型图是判断某变量异常值的时候比较适用，当多个系列一起绘制箱型图时，还能看到他们之间的显著区别 南丁格尔玫瑰图 适用于某变量有多个系列要比较，同时这些系列拥有同样的最值，比如学生的成绩 半圆式饼图 当版面有限而分类也不多时，半圆图也有较强可读性 矩阵图 不同产品在不同地区构成了总的销售，矩阵的面积表示了总的销售业绩，而宽度和高度分别代表不同产品和不同地区的差别 跑道圆环图 当枯燥的展示几个百分比的时候，不如试试这个图，当多个跑道图在一起的时候，可以形成鲜明的对比组合图 原始数据 月份 销售额(万) 增长率 1月 14 65% 2月 24 71% 3月 31 29% 4月 38 23% 5月 40 5% 6月 49 23% 7月 58 18% 8月 67 16% 9月 73 9% 10月 81 11% 11月 86 6% 12月 94 9% 图表 说明： 1、可以通过单元格、绘图等形式加入图表正标 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 、副标题、数据来源 2、该类图表适用于1个系列表达绝对值、1个系列表达相对值多折线图 原始数据 Issues Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Product 23% 21% 21% 15% 22% 25% 18% 22% 21% 16% TMR 18% 18% 19% 18% 16% 15% 16% 24% 24% 21% CompanyService 8% 6% 7% 8% 6% 5% 6% 5% 6% 5% Investment 8% 4% 3% 5% 3% 4% 6% 4% 3% 2% CS 8% 11% 12% 11% 9% 10% 9% 6% 7% 7% Billing 4% 6% 4% 7% 6% 5% 4% 3% 4% 7% Internet&E-service 4% 4% 6% 7% 5% 3% 4% 3% 5% 8% IT 4% 1% 1% 1% 1% 1% 2% 1% 0% 1% BA 4% 5% 3% 2% 2% 1% 4% 2% 2% 1% SalesModel 3% 3% 3% 3% 5% 4% 3% 4% 3% 3% Claims 3% 7% 7% 8% 9% 8% 11% 11% 12% 13% Delivery 3% 1% 1% 1% 2% 2% 2% 2% 2% 2% Branchdistribution 2% 0% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% Sponsor 1% 1% 0% 1% 2% 2% 1% 3% 3% 1% PR 3% 2% 4% 3% 4% 5% 4% 3% 2% 2% PA 3% 10% 7% 7% 7% 8% 7% 5% 6% 8% Doc&Printing 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% 0% 0% 0% UW 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% Legal&Compliance 0% 0% 0% 0% 1% 0% 1% 0% 0% 0% 图表 1、利用单元格填充色作为图表底色、单元格文字作为图表标题、横坐标轴文字、单元格边框作为分栏 2、该图表适用于当有多个系列随着时间，需要比较大小及走势，需要绘制折线图时，但若堆积在一起相当凌乱，故横向拉伸为栏状内的折线图，能知道单个系列的走势，也能比较多个系列的大小 FindingChartdatafromJantoOct Product TMR CS Claims PA CompanyService Billing Internet&E-service Investment SalesModel PR BA Delivery Sponsor IT Branchdistribution Legal&Compliance Doc&Printing UW Jan→Oct 作图数据 处理方法： 1、将数据横向降序，数值大的排列在前面 2、将数据挪位堆积 Issues Product TMR CS Claims PA CompanyService Billing Internet&E-service Investment SalesModel PR BA Delivery Sponsor IT Branchdistribution Legal&Compliance Doc&Printing UW Jan 23% Feb 21% Mar 21% Apr 15% May 22% Jun 25% Jul 18% Aug 22% Sep 21% Oct 16% 18% 18% 19% 18% 16% 15% 16% 24% 24% 21% 8% 11% 12% 11% 9% 10% 9% 6% 7% 7% 3% 7% 7% 8% 9% 8% 11% 11% 12% 13% 3% 10% 7% 7% 7% 8% 7% 5% 6% 8% 8% 6% 7% 8% 6% 5% 6% 5% 6% 5% 4% 6% 4% 7% 6% 5% 4% 3% 4% 7% 4% 4% 6% 7% 5% 3% 4% 3% 5% 8% 8% 4% 3% 5% 3% 4% 6% 4% 3% 2% 3% 3% 3% 3% 5% 4% 3% 4% 3% 3% 3% 2% 4% 3% 4% 5% 4% 3% 2% 2% 4% 5% 3% 2% 2% 1% 4% 2% 2% 1% 3% 1% 1% 1% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 1% 1% 0% 1% 2% 2% 1% 3% 3% 1% 4% 1% 1% 1% 1% 1% 2% 1% 0% 1% 2% 0% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 0% 0% 0% 0% 1% 0% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%柏拉图 原始数据 原因 出现次数 原因1 89 原因10 25 原因11 13 原因2 10 原因3 64 原因4 53 原因5 44 原因6 84 原因7 59 原因8 81 原因9 17 图表 1、利用单元格文字、填充色做图表主标题、副标题、数据来源 2、该图表适用于寻找主要因子或成分时使用，需在百分比为80%左右的系列标明值 原因分析柏拉图通过2/8法则用以判断主要原因 数据来源：本表 作图数据 1、降序并添加累计百分比 原因 出现次数 累积占比 原因1 89 17% 原因6 84 32% 原因8 81 47% 原因3 64 59% 原因7 59 70% 原因4 53 80% 原因5 44 88% 原因10 25 93% 原因9 17 96% 原因11 13 98% 原因2 10 100%瀑布图 原始数据 环节 分钟 增值环节1 6 浪费环节1 21 增值环节2 16 浪费环节2 17 增值环节3 8 浪费环节3 26 增值环节4 30 浪费环节4 9 增值环节5 11 图表 1、利用文本框绘制图表图例 2、该图适用于分层级别为2级，需要比较1级的大小及构成时使用，经常在价值流程图、项目进度表、饼图无法表达的成分描述中体现 作图数据 1、针对原始数据，做1级分类的排序 环节 分钟 增值环节1 6 增值环节2 16 增值环节3 8 增值环节4 30 增值环节5 11 浪费环节1 21 浪费环节2 17 浪费环节3 26 浪费环节4 9 2、利用公式，重新做出适用于堆积柱状图的数据 环节 分钟1 分钟2 增值环节1 0 6 增值环节2 6 16 增值环节3 22 8 增值环节4 30 30 增值环节5 60 11 浪费环节1 71 21 浪费环节2 92 17 浪费环节3 109 26 浪费环节4 135 9 总计 71 73柱状对比图 原始数据 月份 计划（万） 实际完成(万) 完成率 1月 20 14 70% 2月 22 24 109% 3月 25 31 124% 4月 50 38 76% 5月 50 40 80% 6月 50 49 98% 7月 50 58 116% 8月 60 67 112% 9月 80 85 106% 10月 80 88 110% 11月 90 86 96% 12月 90 97 108% 图表 1、通过2个柱状图分别在主次坐标轴，注意2个纵坐标轴的最值应该一致 2、此类图表适合单个变量计划值和实际值的对比，常用于预算使用或者业绩达成比较，又叫温度计图子弹图 原始数据 辅助数据 大区 YTD Target YTDTarget Target70% Target90% Target100% Y R01 498.3028585312 687.0169170984 525.0304323738 480.9118419689 137.4033834197 68.7016917098 7.5 R02 604.7935300363 761.840654745 574.7892751483 533.2884583215 152.368130949 76.1840654745 6.5 R03 510.9212025828 675.6206460893 503.6274773202 472.9344522625 135.1241292179 67.5620646089 5.5 R04 691.8450381713 859.1518689884 644.3473941607 601.4063082919 171.8303737977 85.9151868988 4.5 R05 597.4233004388 762.689933641 569.6231693179 533.8829535487 152.5379867282 76.2689933641 3.5 R06 579.7240199664 705.737355459 553.0499772605 494.0161488213 141.1474710918 70.5737355459 2.5 RSH 139.8048470595 229.3969386949 174.9630728206 160.5778570864 45.879387739 22.9396938695 1.5 RKEY 40.3515475322 58.7378782444 38.7283344342 41.1165147711 11.7475756489 5.8737878244 0.5 图表 1、通过堆积柱状图将年度target分成70%、90%、100%部分，以便了解实际值和这些分段值的比较 2、通过散点图绘制YTDTarget及YTD，将YTD隐藏，绘制YTD的X轴负误差线表达YTD 3、YTD的图例需要用插入图形表达 4、该类图主要适用于绩效比较，比如比较某成绩和一般、良好、优秀的区间；或比较不同业绩潜力的因子的某个时间点上绩效达成和目标的比较百分比方块图 原始数据 完成率 32% 图表 说明 1、利用单元格数据有效性绘制图表，类似于满格为100的进度表达 2、当数据单一时，如何用图表表达得生动有趣是个难点，这个图不算图表，但是可以用excel的照相机形式形成一个动态的图 0.91 0.92 0.93 0.9400000000000001 0.9500000000000001 0.9600000000000001 0.97 0.98 0.99 1.0 0.81 0.8200000000000001 0.8300000000000001 0.8400000000000001 0.8500000000000001 0.8600000000000001 0.8700000000000001 0.8800000000000001 0.89 0.9 0.71 0.72 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.78 0.7899999999999999 0.7999999999999999 0.61 0.62 0.63 0.64 0.65 0.66 0.6699999999999999 0.6799999999999999 0.69 0.7 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56 0.5700000000000001 0.5800000000000001 0.59 0.6 0.41 0.42 0.43 0.43999999999999995 0.44999999999999996 0.45999999999999996 0.47 0.48 0.49 0.5 0.31 0.32 0.33 0.33999999999999997 0.35 0.36 0.37 0.38 0.39 0.4 0.21 0.22 0.22999999999999998 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.16999999999999998 0.18 0.19 0.2 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.060000000000000005 0.06999999999999999 0.08 0.09 0.1半圆仪表盘 原数据 完成率 33% 图表 1、利用圆环图绘制基本的刻度及预警刻度；利用三角函数将百分比转换成刻度盘上的散点值(x,y) 2、当数据只有1个时，绘制图表是很单调的事情，当这个数是个百分数，表示某种率时，不妨使用仪表盘，会使得图表生动 作图数据 1、因为是半圆仪表盘，所以，环图第1扇区从270度开始，且需要用辅助数据占据位置 2、完成率主要影响圆点的x、y值，从而影响该图表的表达 显示刻度 刻度值 刻度预警 刻度范围 指针系列 X Y 10 18 60% 108 圆点 1.407233 0.155703 20 18 80% 36 指针 1 0.5 30 18 100% 36 40 18 180 50 18 60 18 70 18 80 18 90 18 100 18 110 180全圆仪表盘 原始数据 辅助数据1 销售收入 净利润 毛利率 当期值 5000 130 239 124 1% 5 0 0 0 0 0 0 最大值 10000 230 500 236 50% 355 图表 1、利用3个环图设置外环、警戒色环、刻度环； 2、利用饼图绘制指针，指针其实是份额为0的一份饼图，只是边框和填充变为了红色，利用内圈的最后一个标签设置实际值 3、该类图适用需要多个仪表盘来表达时适用，一般这些仪表盘都在某个dashboard里面，相互之间有联动关系，这些小的仪表盘警戒色刻度并不非常精确 辅助数据2 刻度标签1 刻度标签2 刻度标签3 0 0 0 0% 10 1000 50 5% 20 2000 100 10% 30 3000 150 15% 40 4000 200 20% 50 5000 250 25% 60 6000 300 30% 70 7000 350 35% 80 8000 400 40% 90 9000 450 45% 100 10000 500 50% 0 5000 239 1%阶梯图 原始数据 辅助数据 日期 实际值 X误差 Y误差 7/1/14 78.37% 1 0 7/2/14 81.38% 1 3.01% 7/3/14 85.50% 1 4.12% 7/4/14 81.43% 1 -4.07% 7/5/14 86.42% 1 4.99% 7/6/14 81.16% 1 -5.26% 7/7/14 80.52% 1 -0.64% 7/8/14 82.08% 1 1.55% 7/9/14 81.75% 1 -0.33% 7/10/14 86.50% 1 4.75% 7/11/14 79.00% 1 -7.50% 7/12/14 85.32% 1 6.32% 7/13/14 81.41% 1 -3.91% 7/14/14 83.00% 1 1.59% 7/15/14 82.98% 1 -0.02% 7/16/14 80.75% 1 -2.22% 7/17/14 83.56% 1 2.81% 7/18/14 84.36% 1 0.80% 7/19/14 83.48% 1 -0.88% 7/20/14 84.84% 1 1.36% 7/21/14 83.71% 1 -1.13% 7/22/14 83.99% 1 0.28% 7/23/14 83.66% 1 -0.33% 7/24/14 82.41% 1 -1.25% 7/25/14 82.81% 1 0.40% 7/26/14 80.68% 1 -2.13% 7/27/14 81.66% 1 0.98% 图表 1、首先要绘制x轴为1，2，3.....y轴为实际值的散点图，然后绘制误差线 2、x轴采用正误差，值为1或点对应值的xn+1-xn，y轴采用负误差，值为yn-yn-1，第一个值的误差值为0，x轴和y轴的交点可以是y轴的要求值 3、阶梯图适合在很长一段时间，有一个统一的标准，需要查看每个时间间隔内的实际值是否达到该标准的情形箱型图 原始数据 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Jan 2,702 4,785 1,580 2,429 994 4,911 Feb 1,647 2,404 4,638 4,443 1,399 3,628 Mar 3,570 3,352 931 4,056 3,120 3,548 Apr 3,568 3,634 3,638 3,852 2,037 1,225 May 2,156 3,119 2,913 4,705 1,314 3,795 Jun 4,151 1,912 2,724 5,733 1,141 1,289 Jul 1,861 4,613 2,468 2,029 1,139 4,101 Aug 4,103 2,398 4,555 1,091 654 528 Sep 958 657 1,040 4,780 882 3,275 Oct 3,484 2,141 587 1,783 4,812 2,272 Nov 3,780 701 1,640 3,659 4,558 2,840 Dec 2,796 801 3,800 4,714 996 3,325 辅助数据1 1 2 3 4 5 6 25% 2,082 1,634 1,445 2,329 996 2,026 Min 958 657 587 1,091 654 528 Midd 3,140 2,401 2,596 3,954 1,228 3,300 Max 4,151 4,785 4,638 5,733 4,276 4,911 75% 3,623 3,423 3,679 4,707 2,308 3,670 均值 2,898 2,543 2,543 3,606 1,921 2,895 图表 1、通过折线图和涨跌柱，可以绘制五分位数及均值；通过散点图，也能添加点，从而判断异常值 2、箱型图是判断某变量异常值的时候比较适用，当多个系列一起绘制箱型图时，还能看到他们之间的显著区别 辅助数据2 1 2,702 2 4,785 3 1,580 4 2,429 5 994 6 4,911 1 1,647 2 2,404 3 4,638 4 4,443 5 1,399 6 3,628 1 3,570 2 3,352 3 931 4 4,056 5 3,120 6 3,548 1 3,568 2 3,634 3 3,638 4 3,852 5 2,037 6 1,225 1 2,156 2 3,119 3 2,913 4 4,705 5 1,314 6 3,795 1 4,151 2 1,912 3 2,724 4 5,733 5 1,141 6 1,289 1 1,861 2 4,613 3 2,468 4 2,029 5 1,139 6 4,101 1 4,103 2 2,398 3 4,555 4 1,091 5 654 6 528 1 958 2 657 3 1,040 4 4,780 5 882 6 3,275 1 3,484 2 2,141 3 587 4 1,783 5 4,812 6 2,272 1 3,780 2 701 3 1,640 4 3,659 5 4,558 6 2,840 1 2,796 2 801 3 3,800 4 4,714 5 996 6 3,325半圆式饼图 原始数据 类别1 40 类别2 25 类别3 10 类别4 9 类别5 11 类别6 5 Total 100 图表 1、通过Total设置占位，第一扇区从270度开始 2、当版面有限而分类也不多时，半圆图也有较强可读性手风琴图 原始数据 序号 省份 数据 1 江苏 120 2 福建 110 3 天津 95 4 云南 91 5 四川 91 …… …… 27 西藏 58 28 陕西 57 29 内蒙 52 30 安徽 52 31 重庆 51 作图 1、通过堆积条形图，绘制要比较的数据，然后将若干数据压缩在中间部分，只用给与形象的大小值即可 2、当系列较多，但只需要比较最高的和最低的几个值的时候，手风琴图比较适用 辅助数据 前5名 后5名 中间 1 江苏 120 1 2 福建 110 2 3 天津 95 3 4 云南 91 4 5 四川 91 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 西藏 58 11 12 陕西 57 12 13 内蒙 52 13 14 安徽 52 14 15 重庆 51 15 16 17 18 19 20 90 21 89.5 22 89 23 88.5 24 88 25 87.5 26 87 27 86.5 28 86 29 85.5 30 85 31 84.5 32 84 33 83.5 34 83 35 82.5 36 82 37 81.5 38 81 39 80.5 40 80 41 79.5 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60不等宽柱状图 原始数据 用户规模 ARPU 产品1 50 30 产品2 25 25 产品3 15 45 产品4 10 65 图表 1、横轴为用户规模，纵轴为ARPU，绘制图形时用B列作为坐标轴，绘制好后改为A列 2、该类图表用于某变量有2个因子需要比较时，这2个因素的乘积有意义的时候，不适用于单独创建多个柱状图比较，而是用柱状图的高度和宽度来描述2个因素 作图数据 X坐标轴2 X坐标轴1 产品1 产品2 产品3 产品4 1 30 2 30 3 30 4 30 5 30 6 30 7 30 8 30 9 30 10 30 11 30 12 30 13 30 14 30 50 15 30 16 30 17 30 18 30 19 30 20 30 21 30 22 30 23 30 24 30 25 30 26 30 27 30 28 30 29 30 30 30 31 30 32 30 33 30 34 30 35 30 36 30 37 30 38 30 39 30 40 30 41 30 42 30 43 30 44 30 45 30 46 30 47 30 48 30 49 30 50 30 51 25 52 25 53 25 54 25 55 25 56 25 57 25 25 58 25 59 25 60 25 61 25 62 25 63 25 64 25 65 25 66 25 67 25 68 25 69 25 70 25 71 25 72 25 73 25 74 25 75 25 76 45 77 45 78 45 79 45 80 45 81 45 82 45 15 83 45 84 45 85 45 86 45 87 45 88 45 89 45 90 45 91 65 92 65 93 65 94 65 95 65 10 96 65 97 65 98 65 99 65 100 65多度量的不等宽条形图 原始数据 AGE VOTE% Obama 中立 McCain 累积选举率 18-24 10% 66% 2% 32% 10% 25-29 8% 66% 3% 31% 18% 30-39 18% 54% 2% 44% 36% 40-49 21% 49% 2% 49% 57% 50-64 26% 50% 1% 49% 83% 65+ 17% 45% 2% 53% 100% 图表 1、利用单元格特殊符号做图例、纵坐标轴 2、当要比较不同组别间本身的比例及组别内的比例时，也就是三个度量时适用，如果懂得VBA，其实直接可以用单元格的高度和宽度实现 ▊▉▉▉▉Obama ▊▉▉▉▉McCain 18-2410% 25-298% 30-3918% 40-4921% 50-6426% 65+17% 作图数据 1% 66% 2% 32% 2% 66% 2% 32% 3% 66% 2% 32% 4% 66% 2% 32% 5% 66% 2% 32% 6% 66% 2% 32% 7% 66% 2% 32% 8% 66% 2% 32% 9% 66% 2% 32% 10% 66% 2% 32% 11% 66% 3% 31% 12% 66% 3% 31% 13% 66% 3% 31% 14% 66% 3% 31% 15% 66% 3% 31% 16% 66% 3% 31% 17% 66% 3% 31% 18% 66% 3% 31% 19% 54% 2% 44% 20% 54% 2% 44% 21% 54% 2% 44% 22% 54% 2% 44% 23% 54% 2% 44% 24% 54% 2% 44% 25% 54% 2% 44% 26% 54% 2% 44% 27% 54% 2% 44% 28% 54% 2% 44% 29% 54% 2% 44% 30% 54% 2% 44% 31% 54% 2% 44% 32% 54% 2% 44% 33% 54% 2% 44% 34% 54% 2% 44% 35% 54% 2% 44% 36% 54% 2% 44% 37% 49% 2% 49% 38% 49% 2% 49% 39% 49% 2% 49% 40% 49% 2% 49% 41% 49% 2% 49% 42% 49% 2% 49% 43% 49% 2% 49% 44% 49% 2% 49% 45% 49% 2% 49% 46% 49% 2% 49% 47% 49% 2% 49% 48% 49% 2% 49% 49% 49% 2% 49% 50% 49% 2% 49% 51% 49% 2% 49% 52% 49% 2% 49% 53% 49% 2% 49% 54% 49% 2% 49% 55% 49% 2% 49% 56% 49% 2% 49% 57% 49% 2% 49% 58% 50% 1% 49% 59% 50% 1% 49% 60% 50% 1% 49% 61% 50% 1% 49% 62% 50% 1% 49% 63% 50% 1% 49% 64% 50% 1% 49% 65% 50% 1% 49% 66% 50% 1% 49% 67% 50% 1% 49% 68% 50% 1% 49% 69% 50% 1% 49% 70% 50% 1% 49% 71% 50% 1% 49% 72% 50% 1% 49% 73% 50% 1% 49% 74% 50% 1% 49% 75% 50% 1% 49% 76% 50% 1% 49% 77% 50% 1% 49% 78% 50% 1% 49% 79% 50% 1% 49% 80% 50% 1% 49% 81% 50% 1% 49% 82% 50% 1% 49% 83% 50% 1% 49% 84% 45% 2% 53% 85% 45% 2% 53% 86% 45% 2% 53% 87% 45% 2% 53% 88% 45% 2% 53% 89% 45% 2% 53% 90% 45% 2% 53% 91% 45% 2% 53% 92% 45% 2% 53% 93% 45% 2% 53% 94% 45% 2% 53% 95% 45% 2% 53% 96% 45% 2% 53% 97% 45% 2% 53% 98% 45% 2% 53% 99% 45% 2% 53% 100% 45% 2% 53%滑珠图 原始数据 辅助数据 2007 2008 dummy y 项目1 80 90 100 9.5 项目2 58 70 100 8.5 项目3 45 50 100 7.5 项目4 30 42 100 6.5 项目5 25 40 100 5.5 项目6 25 35 100 4.5 项目7 25 28 100 3.5 项目8 24 28 100 2.5 项目9 28 30 100 1.5 项目10 18 20 100 0.5 图表 1、先绘制栏图，后绘制散点图 2、当要按照不同性质的维度（如性别、年龄、收入等）比较对某一事物的看法（如xx率）时适用纵向折线图 原始数据 辅助数据 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 方1 评价方2 bar 纵坐标 针对事项1的评价 25 58 100 7.5 针对事项2的评价 51 60 0 6.5 针对事项3的评价 30 38 100 5.5 针对事项4的评价 36 64 0 4.5 针对事项5的评价 38 47 100 3.5 针对事项6的评价 58 36 0 2.5 针对事项7的评价 43 58 100 1.5 图表 1、先将B/C/D列绘制为栏图，再将评价方1、2的数据改为散点图，x轴为实际值，y轴为纵坐标 2、当需要纵向观看趋势（如彩票），或者不同对象对若干事物表达分值的看法时使用，和滑珠图很像漏斗图 原始数据 辅助数据 环节 数量 每环节转化率 总体转化率 占位 浏览商品 1000 100% 100% 0 放入购物车 400 40% 40% 300 生成订单 300 75% 30% 350 支付订单 200 67% 20% 400 完成交易 170 85% 17% 415 图表 1、利用占位，绘制堆积栏状图 2、漏斗图一般用于完成目标需要经历若干关键步骤，针对每个步骤监控其转化率，适用于销售漏斗或者网络购买监控旋风图 原始数据 环节 理论数量 实际数据 浏览商品 1000 1000 放入购物车 400 500 生成订单 300 250 支付订单 200 170 完成交易 170 100 图表 1、将理论值和实际数据绘制栏状图，将实际数据绘制在次坐标轴，将主次纵横坐标轴调出，微调即可，需要逆转一个X轴坐标以便栏向左伸出 2、当需要将2种一系列转化率进行比较的时候，这种对比漏斗图就比较适合马赛克图 原始数据 药物1 药物2 有效 82 77 无效 35 23 图表 1、绘制堆积柱状图，然后将分类间距设为0 2、马赛克图一般用于卡方检验，说明不同对象在某种分类上面区别的显著性不等间距柱状图 原始数据 辅助数据 月数 利息 3 1.71 0 6 1.98 0 12 2.25 0 24 2.79 0 36 3.33 0 60 3.6 0 图表 1、利用x轴设置为时间，将绝对值数据变为不等距数据 2、当需要体现某系列在不等的时间间隔期间的变化时，可以采用这种图表半圆气泡图 原始数据 辅助数据 年份 倍数 辅助1 辅助2 辅助3 2011年 1 0 1 2 2012年 4 0 2 8 2013年 7 0 2.6457513111 17.2915026221 2014年 16 0 4 30.5830052443 图表 1、其实是气泡图，通过微调x轴、y轴及气泡的缩放程度 2、当在报告中需要汇报尤其是指数增长/减少的某事情时适用南丁格尔玫瑰图 扇区数量 扇区数量 14 扇区数 最多20 stepbystep 1 62.1 1 单片角度 25.7142857143 每个扇区的角度：=360/E1 1、数据准备 2 3.4 1 思路： 2、选择F10：F370区域，绘制雷达图 3 94.3 1 不同半径的饼图。扇区数量最大是20，单片扇区的角度是360/扇区数量 4 57.6 1 数据点的采集，定在360度，每一度一个数据点。用雷达图模拟半径不同的饼图 5 26.5 1 如果半径相同，就变成为雷达图，如果半径不同，意味着每个雷达具有不同扇区数量 6 45.0 1 如何判断每个数据点属于哪一个扇区？用数据点/单片角度计算。例如，扇区数量为2， 7 32.7 1 单片角度为180.那么角度小于180的点属于1扇区，而大于180的点属于2扇区 8 6.4 1 9 40.3 1 数据点 0.0 转换 D10：D370为数据点编号 10 82.0 1 1 1 0 E10：E370为落入的扇区编号 11 67.6 1 2 1 62.1066333961 公式为：=CEILING(D11/$E$2,1)向上取整得出。 12 42.9 1 3 1 62.1066333961 各数据点的取值，根据所落入扇区的编号获得， 13 6.1 1 4 1 62.1066333961 公式：=INDEX($C$6:$C$25,I6)。 14 61.3 1 5 1 62.1066333961 为了能区分扇区边界，增加一个判断， 15 65.7 1 6 1 62.1066333961 IF(E11=E10,INDEX($B$2:$B$21,E11),0) 16 28.8 1 7 1 62.1066333961 即每个扇区的起始数据点取值为0，以绘制出一条到原点的边界线 17 58.1 1 8 1 62.1066333961 3、去掉标签和坐标轴 18 46.4 1 9 1 62.1066333961 <F9刷新> 19 62.5 1 10 1 62.1066333961 20 0.4 1 11 1 62.1066333961 12 1 62.1066333961 13 1 62.1066333961 14 1 62.1066333961 15 1 62.1066333961 16 1 62.1066333961 17 1 62.1066333961 18 1 62.1066333961 19 1 62.1066333961 20 1 62.1066333961 21 1 62.1066333961 22 1 62.1066333961 23 1 62.1066333961 4、添加新系列，B2：B21，修改为饼图，并添加数据标签。 24 1 62.1066333961 25 1 62.1066333961 26 2 0 27 2 3.3644506823 28 2 3.3644506823 29 2 3.3644506823 30 2 3.3644506823 31 2 3.3644506823 32 2 3.3644506823 33 2 3.3644506823 34 2 3.3644506823 35 2 3.3644506823 36 2 3.3644506823 37 2 3.3644506823 offset函数说明: 5、这时的饼图的标签不能与玫瑰图自适应（20个扇区全部显示） 38 2 3.3644506823 以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。 定义以下两个动态名称： 标签1：=OFFSET(Sheet1!$C$2,0,0,Sheet1!$E$1,1) 39 2 3.3644506823 返回的引用可以为一个单元格或单元格区域。 （参照系A2单元格，偏移0行0列，返回区域E1行，1列） 40 2 3.3644506823 并可以指定返回的行数或列数。 6、将图表的饼图序列的数据源修改为：标签1 41 2 3.3644506823 OFFSET(reference,rows,cols,[height],[width]) 42 2 3.3644506823 Reference    必需。作为偏移量参照系的引用区域 43 2 3.3644506823 Rows    必需。相对于偏移量参照系的左上角单元格，上（下）偏移的行数 44 2 3.3644506823 Cols    必需。相对于偏移量参照系的左上角单元格，左（右）偏移的列数。 45 2 3.3644506823 Height    可选。高度，即所要返回的引用区域的行数。 46 2 3.3644506823 Width    可选。宽度，即所要返回的引用区域的列数。 47 2 3.3644506823 ’=OFFSET(C3,2,3,1,1)显示单元格F5的值 48 2 3.3644506823 49 2 3.3644506823 50 2 3.3644506823 51 2 3.3644506823 52 3 0 53 3 94.3186136799 54 3 94.3186136799 55 3 94.3186136799 7、美化图表 56 3 94.3186136799 57 3 94.3186136799 58 3 94.3186136799 59 3 94.3186136799 60 3 94.3186136799 61 3 94.3186136799 62 3 94.3186136799 63 3 94.3186136799 64 3 94.3186136799 65 3 94.3186136799 66 3 94.3186136799 67 3 94.3186136799 68 3 94.3186136799 69 3 94.3186136799 70 3 94.3186136799 71 3 94.3186136799 72 3 94.3186136799 73 3 94.3186136799 74 3 94.3186136799 75 3 94.3186136799 76 3 94.3186136799 77 3 94.3186136799 78 4 0 79 4 57.6340301764 80 4 57.6340301764 81 4 57.6340301764 82 4 57.6340301764 83 4 57.6340301764 84 4 57.6340301764 85 4 57.6340301764 86 4 57.6340301764 87 4 57.6340301764 88 4 57.6340301764 89 4 57.6340301764 90 4 57.6340301764 91 4 57.6340301764 92 4 57.6340301764 93 4 57.6340301764 94 4 57.6340301764 95 4 57.6340301764 96 4 57.6340301764 97 4 57.6340301764 98 4 57.6340301764 99 4 57.6340301764 100 4 57.6340301764 101 4 57.6340301764 102 4 57.6340301764 103 5 0 104 5 26.487995277 105 5 26.487995277 106 5 26.487995277 107 5 26.487995277 108 5 26.487995277 109 5 26.487995277 110 5 26.487995277 111 5 26.487995277 112 5 26.487995277 113 5 26.487995277 114 5 26.487995277 115 5 26.487995277 116 5 26.487995277 117 5 26.487995277 118 5 26.487995277 119 5 26.487995277 120 5 26.487995277 121 5 26.487995277 122 5 26.487995277 123 5 26.487995277 124 5 26.487995277 125 5 26.487995277 126 5 26.487995277 127 5 26.487995277 128 5 26.487995277 129 6 0 130 6 45.0296909451 131 6 45.0296909451 132 6 45.0296909451 133 6 45.0296909451 134 6 45.0296909451 135 6 45.0296909451 136 6 45.0296909451 137 6 45.0296909451 138 6 45.0296909451 139 6 45.0296909451 140 6 45.0296909451 141 6 45.0296909451 142 6 45.0296909451 143 6 45.0296909451 144 6 45.0296909451 145 6 45.0296909451 146 6 45.0296909451 147 6 45.0296909451 148 6 45.0296909451 149 6 45.0296909451 150 6 45.0296909451 151 6 45.0296909451 152 6 45.0296909451 153 6 45.0296909451 154 6 45.0296909451 155 7 0 156 7 32.6839671955 157 7 32.6839671955 158 7 32.6839671955 159 7 32.6839671955 160 7 32.6839671955 161 7 32.6839671955 162 7 32.6839671955 163 7 32.6839671955 164 7 32.6839671955 165 7 32.6839671955 166 7 32.6839671955 167 7 32.6839671955 168 7 32.6839671955 169 7 32.6839671955 170 7 32.6839671955 171 7 32.6839671955 172 7 32.6839671955 173 7 32.6839671955 174 7 32.6839671955 175 7 32.6839671955 176 7 32.6839671955 177 7 32.6839671955 178 7 32.6839671955 179 7 32.6839671955 180 7 32.6839671955 181 8 0 182 8 6.4236383112 183 8 6.4236383112 184 8 6.4236383112 185 8 6.4236383112 186 8 6.4236383112 187 8 6.4236383112 188 8 6.4236383112 189 8 6.4236383112 190 8 6.4236383112 191 8 6.4236383112 192 8 6.4236383112 193 8 6.4236383112 194 8 6.4236383112 195 8 6.4236383112 196 8 6.4236383112 197 8 6.4236383112 198 8 6.4236383112 199 8 6.4236383112 200 8 6.4236383112 201 8 6.4236383112 202 8 6.4236383112 203 8 6.4236383112 204 8 6.4236383112 205 8 6.4236383112 206 9 0 207 9 40.3234946192 208 9 40.3234946192 209 9 40.3234946192 210 9 40.3234946192 211 9 40.3234946192 212 9 40.3234946192 213 9 40.3234946192 214 9 40.3234946192 215 9 40.3234946192 216 9 40.3234946192 217 9 40.3234946192 218 9 40.3234946192 219 9 40.3234946192 220 9 40.3234946192 221 9 40.3234946192 222 9 40.3234946192 223 9 40.32349