excel表格图叫什么名字

电子表格软件中的图表功能是数据分析的重要工具，但许多用户对各类图表的正式名称和应用场景存在疑惑。本文系统梳理了十二种核心图表类型，从基础的柱状图到高级的瀑布图，详细解析其官方命名规则、数据适配性及实操要点。内容基于微软官方文档，结合典型应用案例，帮助用户精准选择并创建专业级数据可视化方案，提升报表制作效率与呈现效果。

       在日常数据处理工作中，我们经常需要将枯燥的数字转化为直观的图形，电子表格软件中的图表功能正是实现这一目标的核心工具。然而面对众多图表类型，许多使用者会产生一个基础却重要的问题：这些形态各异的图表究竟应该如何正确称呼？更关键的是，如何根据数据特点选择最合适的图表类型？本文将深入解析电子表格中十二种核心图表的官方名称、设计原理及实战应用场景，为读者建立系统化的数据可视化知识框架。

       柱状图与条形图：基础对比工具

       作为最常见的图表类型，柱状图（柱形图）通过垂直排列的矩形高度来比较不同类别的数值大小。它特别适合展示离散数据之间的对比关系，例如各季度销售额对比或不同产品销量排名。当类别名称较长时，可选用其变体——条形图（条形图），通过水平方向的矩形长度进行数据比较。根据比较维度的不同，还可进一步细分为簇状柱形图（簇状柱形图）、堆积柱形图（堆积柱形图）等子类型，分别适用于多组数据并行对比或部分与整体关系的展示。

       折线图：趋势分析利器

       折线图（折线图）通过连接连续数据点的线段来展示数据随时间变化的趋势，是时间序列数据分析的首选工具。它能够清晰呈现指标的上升、下降或波动规律，常见于股票走势、销售额趋势等场景。在使用时需注意时间间隔的均匀性，若X轴为非连续变量（如不同部门），则应改用柱状图。高级应用中还可添加趋势线（趋势线）进行预测分析，或使用带数据标记的折线图（带数据标记的折线图）突出关键数据点。

       饼图与圆环图：比例关系展示

       饼图（饼图）通过扇形面积表示各部分在整体中的占比关系，适用于展示单一维度的构成比例。微软官方建议饼图的分块数量不宜超过七块，重要部分可从整体中分离以增强视觉效果。其升级版本圆环图（圆环图）在中心留出空白区域，既可显示比例关系又能放置总计数据。需要注意的是，当需要比较多个整体中各部分的占比时，应使用百分比堆积柱形图（百分比堆积柱形图）而非多个饼图。

       散点图：变量关联探针

       散点图（散点图）将两个数值变量分别映射到坐标轴上，通过点的分布形态揭示变量间的相关性。当需要研究如广告投入与销售额的关系、身高与体重的关联等问题时，散点图是最佳选择。若图中存在大量数据点聚集，可结合气泡图（气泡图）引入第三个维度——通过气泡大小表示另一个数值变量，实现多变量同步分析。进阶用法包括添加趋势线计算相关系数，或使用颜色区分不同组别的数据点。

       面积图：累积效应可视化

       面积图（面积图）可视为折线图与坐标轴之间的填充区域，既能显示趋势变化又能强调数量累积效果。标准面积图（面积图）适用于展示单个指标随时间变化的累积量，而堆积面积图（堆积面积图）则可展示多个部分叠加形成的整体变化趋势。在使用时需注意数据遮挡问题——位于上方的系列会遮盖下方系列，此时可选用百分比堆积面积图（百分比堆积面积图）来突出各部分占比的变化规律。

       雷达图：多维性能评估

       雷达图（雷达图）又称蜘蛛网图（蜘蛛网图），通过从中心点辐射出的多个轴展示多元数据的相对位置。每个轴代表一个变量，数据点与中心的距离表示该变量的数值大小。这种图表特别适合综合能力评估，如员工技能测评、产品特性对比等场景。但需注意变量顺序会影响图形形态，且过多变量会导致图表难以阅读，一般建议将变量数量控制在六到八个以内。

       树状图：层级数据映射

       树状图（树状图）通过嵌套矩形的方式直观展示层级数据的结构和比例关系。每个矩形的面积与对应数据的数值成正比，颜色则可表示另一个维度（如增长率）。它能够高效利用空间展示大量分类数据，特别适合展示文件目录大小分布、销售品类结构等。阅读时需配合图例理解颜色含义，并注意矩形面积比较需基于同一层级。

       直方图：分布规律呈现

       直方图（直方图）外表类似柱状图，但本质是用于展示连续数据的分布情况。它将数据划分为若干区间（组距），通过柱形高度表示落入各区间的频数。关键在于各柱形之间没有间隙，表明数据的连续性。常用于分析产品质量指标分布、考试成绩区间等。制作时需特别注意组距划分的合理性——过细会导致图形破碎，过粗则会掩盖分布特征。

       箱形图：统计特征摘要

       箱形图（箱形图）采用五数概括法（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）直观展示数据分布特征。箱体包含中间50%的数据，箱须延伸至非异常值范围，单独点表示异常值。这种图表特别适合比较多个数据集的数据分散程度和偏态情况，在科研统计和质量管理中应用广泛。通过观察箱体位置、长度和异常点，可快速判断数据的集中趋势和离散程度。

       瀑布图：累计过程分解

       瀑布图（瀑布图）通过浮动柱形展示初始值经过一系列正负调整后得到最终值的过程。第一个柱形表示起点，后续上升或下降的柱形表示增加或减少的量，最终柱形表示结果值。这种图表完美呈现了财务分析中的利润构成、库存变化等场景。制作时需通过颜色区分增減方向，并确保衔接柱形的准确对齐。

       组合图表：多维信息整合

       组合图表（组合图表）将两种及以上图表类型整合在同一坐标系中，如柱状图与折线图的组合可同时展示实际值与达成率。最常见的应用是主次坐标轴组合，允许不同量纲的数据系列共用图表空间。创建时需要合理分配系列类型和坐标轴，确保数据关系清晰可辨。电子表格软件通常提供预设组合模板，也支持用户自定义组合方式。

       地图图表：空间数据定位

       地图图表（地图图表）将地理信息与数值数据结合，通过区域着色（填充地图）或气泡大小（点密度地图）展示空间分布规律。现代电子表格软件已集成基础地图功能，可直接识别国家、省份等地理名称并自动匹配坐标。适用于销售区域分析、人口密度可视化等场景。使用时需确保地理名称的标准性，并注意地图投影方式可能带来的面积失真问题。

       通过系统掌握这些图表的正确名称和应用逻辑，用户能够根据"比较、分布、构成、关联"四类数据分析需求快速选择最佳可视化方案。例如：比较少量类别用柱状图，展示趋势用折线图，分析占比用饼图，考察相关性用散点图。在实际操作中，电子表格软件还提供了丰富的图表元素自定义功能，包括坐标轴刻度、数据标签、图例位置等，这些辅助元素的合理配置能显著提升图表的专业性和可读性。

       需要特别注意的是，图表选择应服务于数据故事讲述的目的。优秀的可视化不仅要求技术正确，更需要考虑受众的认知习惯。避免使用三维效果扭曲数据比例，谨慎选择颜色搭配确保色盲人群可辨识，这些都是专业图表制作的基本准则。随着电子表格软件的持续升级，诸如漏斗图（漏斗图）、旭日图（旭日图）等新型图表也不断丰富着数据可视化的工具箱，但其核心原则始终是：用最恰当的图形语言准确传达数据内涵。

       掌握这些图表的正式名称只是第一步，更深层的价值在于理解每种图表背后的设计逻辑和应用边界。建议读者在实际工作中建立图表选择清单，针对常见分析场景预设可视化方案。同时定期回顾微软官方文档中的图表制作规范，关注软件更新带来的新图表类型。通过持续实践与反思，逐步培养数据可视化的专业判断力，让每一张图表都成为传递洞察的有效载体。