excel图表分为什么方式

在工作与学习中，我们经常需要利用数据可视化工具来呈现信息，而图表是其中最为直观的方式之一。不同的数据特性和分析目的，决定了我们需要选择不同类型的图表进行展示。本文将系统性地介绍图表的主要分类方式，并辅以实际案例，帮助读者深入理解如何根据具体场景选择合适的图表类型。

       依据数据关系与展示目的的分类方式

       图表的核心价值在于将抽象的数字转化为直观的图形，而选择合适的图表类型，首先需要明确数据之间的关系和展示目标。这种分类方式主要关注数据的内在结构，比如比较、分布、构成或联系等。理解这些基础关系，是精准选择图表的第一步。

       例如，当我们需要比较不同项目在同一指标下的数值大小时，柱形图（柱状图）是最直接有效的选择。它的高度或长度差异能让人一目了然地看出排名和差距。像比较公司不同季度销售额这类场景，使用簇状柱形图就能清晰呈现。

       再比如，当分析目标是展示部分与整体的比例关系时，饼图或环形图就非常合适。它们能直观地显示每一个组成部分占总量的百分比。分析年度市场占有率时，使用饼图可以立刻看出各家公司的份额对比。

       基于图表维度的划分

       图表的维度通常指其展示数据时所处的空间层次，主要分为二维图表和三维图表。二维图表在平面上呈现，结构简洁，信息传达高效，是日常应用最广泛的类型。而三维图表则通过增加深度维度，营造立体感，但在数据读取的精确性上可能稍逊一筹。

       二维图表的一个典型应用是折线图，它非常适合展示数据随时间变化的趋势。追踪过去一年网站每日访问量波动情况，使用二维折线图可以平滑地连接各个数据点，趋势走向清晰可见。

       三维图表有时用于增强视觉冲击力，例如在展示不同地区、不同产品类别和对应销售额这三个维度的数据时，可能会使用三维柱形图。但这种图表需谨慎使用，避免因透视角度问题导致数据误读。

       根据创建方式的差异

       从创建流程来看，图表可以分为标准图表和组合图表。标准图表是指软件内置的、通过简单选择数据区域并插入即可生成的基础图表类型。组合图表则是将两种或以上的标准图表类型结合在一个坐标系中，以满足更复杂的分析需求。

       标准图表的例子比比皆是，比如使用条形图来比较多个项目的数值，因为其水平布局尤其适合项目名称较长的情况，如比较不同部门员工满意度得分。

       组合图表的一个常见场景是同时分析销售额（数值较大）和增长率（百分比，数值较小）。我们可以将销售额用柱形图表示，而将增长率用折线图表示，并放置在次坐标轴上，这样两者都能清晰展示。

       静态图表与动态图表的区别

       静态图表一经生成，其展示的数据范围和形式就是固定的。而动态图表则具备交互性，允许用户通过控件（如下拉菜单、滑块）来动态改变图表所反映的数据子集或时间范围，从而实现更深入的探索性分析。

       一份打印出来的年度销售报告中的图表就是典型的静态图表，它呈现的是固定的、已汇总的数据。

       在交互式报表中，我们常会看到动态图表。例如，创建一个包含下拉选择框的仪表盘，用户可以通过选择不同产品名称，图表就会动态更新，显示该产品在不同地区的销售情况。

       按数据更新特性划分

       根据图表与源数据的链接关系，可分为链接图表和图像图表。链接图表与原始数据单元格保持动态关联，当源数据被修改时，图表会自动更新。图像图表则失去了这种链接，通常以图片格式存在，数据变更时不会随之改变。

       我们日常在工作表中创建的绝大多数图表都是链接图表。当我们在数据表中修正某个月份的销售额后，对应的柱形图或折线图会立即调整高度或位置。

       有时为了将图表粘贴到演示文稿中并确保其外观固定不变，我们可能会选择将其“粘贴为图片”。这样生成的图像图表就不再随源数据变化，适合用于最终定版的展示。

       从应用场景和专业领域角度分类

       某些图表类型是为了满足特定行业或专业领域的分析需求而设计的，它们具有独特的结构和解读方式。这些专业图表能够高效地解决特定问题，但可能需要使用者具备一定的专业知识。

       在质量控制领域，控制图被广泛用于监控生产过程是否处于稳定状态。它包含中心线、上下控制限等，用以区分过程中的普通原因变异和特殊原因变异。

       雷达图（蛛网图）常用于多维度性能比较，比如评估一名员工在沟通能力、专业技能、团队合作等多个考核指标上的表现，能够直观显示其优势与短板。

       基于图表复杂程度的分类

       图表的复杂程度可以有很大差异，从单一数据系列的简单图表，到包含多个数据系列、次坐标轴、趋势线、数据标签等元素的复杂图表。简单图表易于快速制作和理解，复杂图表则能承载和传达更丰富的信息。

       一个只展示公司单月总销售额的饼图，就属于简单图表，信息焦点非常集中。

       一份包含过去三年每月销售额、同时叠加了平均线、突出显示了最高和最低点、并预测了未来半年趋势的图表，就是一个复杂图表。它集成了比较、趋势、分布等多种分析于一身。

       按色彩使用意图划分

       色彩在图表中不仅是为了美观，更重要的是传递信息。据此可分为定性用色和定量用色。定性用色通常用于区分不同类别，如不同产品线，颜色间差异明显但无顺序意义。定量用色则通过颜色的深浅或特定渐变色调来表示数值的大小。

       在簇状柱形图中，为“产品A”、“产品B”、“产品C”分别赋予蓝色、绿色和橙色，这就是定性用色，目的是清晰区分。

       在地图上，用从浅到深的红色表示不同区域的人口密度，颜色越深代表密度越高，这就是定量用色，色彩本身承载了数值信息。

       依据数据来源的范围

       图表可以根据其数据来源是单一、封闭的数据集，还是能够连接外部数据库并进行动态查询，分为内部数据图表和外部数据链接图表。后者在商业智能分析中尤为重要。

       我们基于一个工作表内的销售记录表创建的图表，就是典型的内部数据图表。

       通过功能，创建数据透视表及其对应的数据透视图，该图表可以连接到大型数据库，并允许用户通过拖拽字段灵活地筛选和汇总数据，这就是外部数据链接图表的强大之处。

       从图表元素的交互性来看

       现代数据可视化工具中的图表，其交互性不仅体现在整体数据的过滤，还深入到图表内部元素。例如，悬停显示数值、点击图例隐藏或显示特定数据系列、数据点之间的动态链接等。

       在一个发布于网页上的交互式图表中，当用户将鼠标悬停在某个柱子上时，会弹出一个提示框，精确显示该柱子代表的具体数值和项目名称。

       在仪表板中，点击折线图上的图例“2023年”，可以隐藏该年度的数据线，从而更清晰地对比其他年份的趋势，这种交互大大增强了分析的灵活性。

       基于时间属性的分类

       数据是否与时间序列相关，也是图表分类的一个重要维度。时间序列图表专门用于展示数据点随时间变化的规律，其横轴通常是时间单位。而非时间序列图表则关注项目间、变量间在某一时间点或静态条件下的关系。

       股票价格走势图是典型的时间序列图表，其横轴是日期，纵轴是股价，重点在于揭示趋势和波动。

       散点图则常用于分析两个变量之间的相关性，如研究广告投入与销售额之间的关系，横纵轴都是数值轴，与时间无关，属于非时间序列图表。

       按图表在新版中的演进

       随着软件版本的更新，会引入一些新的图表类型或增强现有图表的功能。这些新图表往往是为了满足日益复杂的数据分析需求，如可视化统计、层次结构或瀑布变化等。

       瀑布图非常适合展示从一个初始数值开始，经过一系列正值和负值的累积，最终得到最终值的过程，常用于财务分析，如分析净利润的构成。

       旭日图能够清晰地展示多层级的部分与整体关系，比如展示全球销售业绩时，第一层是各大洲，第二层是各个国家，第三层是各省市，层级关系一目了然。

       根据图表在演示中的角色

       在最终输出或演示时，图表可以作为一个独立对象存在，也可以作为更大报告或仪表板的一个组成部分。独立图表通常用于焦点展示，而嵌入式图表则与表格、文本等元素协同传递综合信息。

       在演示文稿中，一页幻灯片可能只放一个关键的趋势图表，并配以简要，这个图表就是独立图表，承担了主要的沟通任务。

       在一份月度经营分析报告中，图表通常会与摘要表格、原因分析文字等并列排版，共同说明一个问题，这种就是嵌入式图表，它是报告整体叙事的一部分。

       从数据映射的图形属性区分

       数据可视化的本质是将数据值映射到视觉元素上，这些视觉元素称为“视觉通道”，包括位置、长度、角度、面积、颜色、体积等。不同的图表类型侧重于使用不同的视觉通道来编码数据。

       柱形图主要依赖长度或高度这个视觉通道来编码数值大小，因为人眼对长度的判断非常准确。

       气泡图则同时使用了两个视觉通道：气泡在横纵轴上的位置分别映射两个变量，而气泡的面积大小则映射第三个数值变量，从而在一个二维平面上展示三个维度的信息。

       基于分析思维模式的分类

       图表也可以根据其驱动的分析思维模式进行分类：是探索性分析还是解释性分析。探索性图表帮助分析者自己从数据中发现模式、异常或洞察，过程可能较为随意。解释性图表则用于向他人清晰地展示已经得出的，设计上更注重简洁和说服力。

       数据分析师在分析初期，可能会快速生成多个不同维度的散点图或直方图，来回切换查看，以寻找数据中的规律或离群点，这些属于探索性图表。

       在最终向管理层汇报时，会精心设计一个或多个关键图表，去除不必要的网格线、优化颜色和标签，确保信息传递精准有力，这就是解释性图表。

       按图表自定义程度划分

       软件提供了丰富的图表格式设置选项，从直接应用内置样式模板，到对每一个图表元素（如坐标轴、标题、数据系列、图例）进行深度自定义。自定义程度高的图表能更好地匹配品牌指南或满足特殊的展示需求。

       对于日常快速分析，直接使用“图表样式”库中的一个预设模板，可以快速得到一个外观整洁的图表。

       在为正式报告或出版物制作图表时，可能需要手动调整字体、颜色以符合公司视觉规范，甚至使用辅助线或文本框添加额外注解，这体现了高度自定义。

       依据数据规模与聚合方式

       图表处理的数据规模差异巨大。有些图表直接绘制原始数据点，适用于数据量较小的情况。而当数据点非常多时，直接绘制会导致图形过于密集难以阅读，此时需要先对数据进行聚合（如分箱、汇总），再使用直方图、箱线图等统计图表来展示分布特征。

       绘制公司50名员工的年龄分布，可以简单地使用点图或一个包含50个柱子的柱形图，因为数据量小。

       如果要分析一个拥有十万条记录的网站访问时长数据，直接绘制折线图会变成一团黑。这时应该使用直方图，将访问时长划分为若干个区间（如0-10秒，10-20秒等），然后统计每个区间内的用户数量，用柱子高度表示，从而清晰显示数据的分布形态。

       综上所述，图表的分类方式是多元且立体的，并非只有一个标准答案。从数据关系、维度、交互性到应用场景，每一种分类视角都为我们提供了选择合适图表的有力指导。在实际工作中，最有效的做法是首先明确分析目标和受众，然后综合考虑多种分类原则，最终选出那个最能清晰、准确、高效传达数据故事的图表类型。掌握这些分类逻辑，将使你的数据可视化能力提升到一个新的高度。