选择恰当的图表类型
论文写作中的实验结果呈现与解读
论文写作中的实验结果呈现与解读在学术研究中，实验结果的呈现与解读对于论文的质量和影响力起着至关重要的作用。
准确、详细并合乎逻辑的实验结果展示和解读，能够为读者提供清晰的信息，帮助他们理解研究的方法和发现。
本文将探讨论文写作中实验结果呈现与解读的几个关键方面，以及如何有效地编写这一部分的内容。
一、实验结果的呈现在论文中，实验结果的呈现需要精确、简洁、可读性强。
以下是一些应该注意的要点：1. 使用恰当的图表：图表是展示实验结果的重要工具。
在选择图表形式时，应根据具体的数据类型和研究目的进行选择。
常见的图表类型包括条形图、折线图、散点图、表格等。
确保图表的标题和标签清晰，并附上相应的图例和单位，以便读者理解。
2. 适当呈现数据：在呈现实验数据时，应根据研究目的选择适当的方式。
可以使用平均值、标准差、百分比、置信区间或其他统计指标进行总结和描述。
同时，数据的呈现要具备可比性和可读性，可以考虑使用颜色、图例、标记等方式突出重点。
3. 提供关键结果：除了完整呈现实验数据外，还应提取并突出显示关键结果。
这些关键结果应与研究目的和问题紧密关联，并能够回答研究假设。
通过精准的描述和适当的推理，确保读者能够准确理解你的发现。
二、实验结果的解读实验结果的解读是指通过分析、比较和解释实验数据，得出结论并说明其意义。
以下是一些在实验结果解读中应该注意的要点：1. 分析数据：对实验结果进行全面细致的数据分析是解读的基础。
这包括描述主要趋势、关键差异、统计显著性以及其他重要的统计数据。
数据分析可以通过文字叙述、图表注释、统计表格等方式进行。
2. 解释结果：在解读实验结果时，应提供针对性的解释，并将其与研究问题和目的联系起来。
解释过程中应采用客观、准确和有条理的语言，避免主观臆断和未经验证的推测。
解释中可以使用引用文献或其他相关研究来支持自己的观点。
3. 讨论结果：在论文中，实验结果的讨论部分是对结果解释的深入分析和扩展。
在讨论中，可以进一步探讨结果的原因、潜在机制、与其他研究的一致性或差异性等方面。
图表说明
957 720
519
562
610 510
2002
2003
2004
2005
2006
2007
*资源来源：甲公司，调研部门 资源来源：甲公司， 资源来源
1.
标题
标题可以分成两部分， 标题可以分成两部分，图表标题和说明标题
2.
单位
当有具体数据的时候， 当有具体数据的时候，一定要有单位
3.
背景色和网络线
背景色和网络线本意是帮助大家浏览图表， 背景色和网络线本意是帮助大家浏览图表，实际上往往直到干扰作用
调整为专业的演示图表： 调整为专业的演示图表：
专业的饼图制作原则
专业饼图制作原则： 专业饼图制作原则： 1. 单一饼图所比较的项目应该保持在5项以内 2. 各区块应该由大到小依序呈现，最大的区 块由12点钟方向开始，顺时针方向显示； 3. 将各区块由浅色到深色依序标示，最大的 区块颜色最浅，最小的区块颜色最深。 4. 去掉图例说明，直接将数据项、百分比或 数值直接标识在各饼块。
2% 1% 2% 2% 4%
A
20%
B C D E F
36% 19%
G H I
14%
问题3 问题3：选择了不恰当的图表类型
选择恰当的图表类型
7.2 如何制作专业的演示图表？ 如何制作专业的演示图表？
演示图表设计的减法原则
减法原则： 1. 去除所有非必须的表格背景 图案； 2. 去除非必要的图表坐标轴； 3. 将数据直接表示在图表对应 的数据系列上； 4. 选择清晰易读的图表字体； 5. 适当地添加图注；
如何选择适当的图表类型？ 如何选择适当的图表类型？
建 议 采 用 图 表 类 型 要表达的数据和信息 整体的一部分 不同数据的比较 饼图 垂直柱 水平柱 线图 气泡 其他
如何进行精确的测量数据处理
如何进行精确的测量数据处理引言在科学研究、工程技术和各行各业中，精确的测量数据处理是非常重要的。
通过对测量数据进行准确、全面的分析和处理，我们能够得出可靠的结论和决策。
本文将探讨如何进行精确的测量数据处理，包括数据收集、数据清理、数据分析与解释等方面。
数据收集数据收集是进行精确测量数据处理的第一步。
为了确保数据的准确性，我们可以采取以下措施：1.选择适当的测量方法：根据研究和测量的目的，选择合适的测量方法。
确保测量方法具有高精度和可重复性，避免使用测量方法存在系统误差的情况。
2.确定测量仪器的准确性：在进行测量之前，对测量仪器进行校准和检验。
确保仪器的准确度符合要求，并进行必要的调整。
3.选择代表性的样本：在进行数据收集时，选择具有代表性的样本。
样本应该能够全面反映研究对象的特征，并且数量足够大，以提高数据的可信度。
数据清理数据清理是保证数据质量的关键步骤。
在进行数据清理时，我们应该：1.排除异常值：通过对数据进行检查，排除异常值对结果的干扰。
异常值可能是由于测量错误或记录错误引起的，应该进行修正或删除。
2.填补缺失值：在数据中存在缺失值时，需要进行合理填补。
可以使用插值法、均值法等方法来填补缺失值，并在填补后再次验证数据的准确性。
3.检查数据的一致性：对于多个变量或指标的数据，需要确保数据之间的一致性。
例如，对于身高和体重的数据，身高与体重之间应该存在合理的关联。
数据分析与解释在进行数据分析与解释时，应该遵循以下原则：1.选择合适的统计方法：根据数据类型和研究目的，选择合适的统计方法。
常用的统计方法包括描述统计、相关性分析、回归分析、方差分析等。
2.进行统计显著性测试：通过进行统计显著性测试，确定结果的可信度。
可以使用t检验、方差分析等方法，判断两组数据之间或多组数据之间的差异是否显著。
3.对结果进行解释：在结果解释时，应该考虑结果的实际意义和背景知识。
避免简单地依赖统计分析结果，而忽略实际情况的复杂性。
财务风险的种类及财务分析经典图表分析
财务风险种类探讨财务风险有广义和狭义之分。
从广义上看，财务风险是指在企业各项财务活动中，由于内外部环境及各种难以预料或无法控制的因素使财务系统运行偏离预期目标而形成的经济损失的机会性或可能性。
这里所说的财务活动结果包括两个方面，一是财务活动成果即收益；二是财务状况即企业的偿债、营运、获利能力。
一般情况下，财务风险是指财务成果减少，财务状况变坏的可能性。
尽管每一个企业都希望尽可能地提高财务成果，优化财务状况，但财务风险是难以避免的。
企业主管及企业财务人员的责任就在于全面认识财务风险产生的环节，并能加以识别，采取相应措施予以防范和控制，尽量避免财务成果的损失和财务状况的恶化。
财务风险按不同的标准可以划分为不同的种类。
一、根据广义财务风险形成的原因划分根据广义财务风险形成的原因划分为政治风险、法律风险、利率风险、市场竞争风险、经营风险。
（一）政治风险政治风险又名政策风险，是指影响企业的所有与政治因素有关的风险，从而导致企业财务损失的风险。
如国家政策的调整、领导人的更替、外交关系的变化、战争的爆发等。
（二）法律风险法律风险是指法律因素给企业财务带来损失的风险。
在知识经济时代，随着经济全球体化产生了许多新的约束企业行为的法律规范与制度条例。
法律变更的不确定性、就使得企业的经营决策、财务目标的不确定性变得更大，从而风险也越来越大。
（三）利率风险利率风险也称为市场风险，是指由于利率的变化引起的资产价格变动所带来的风险。
（四）市场竞争风险市场竞争风险是指外部市场环境变化给企业财务带来损失的风险。
竞争是企业生存和发展的压力与动力，竞争会给企业财务目标、财务收益带来极大的风险性。
（五）经营风险经营风险是由于企业内部的一些因素造成的风险，如重大投资失败、关键诉讼失败、企业重大管理决策的调整等都是企业经营风险的主要来源。
二、根据资本运动的过程划分根据资本运动的过程可划分为筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险。
论文写作中的实证结果展示技巧
论文写作中的实证结果展示技巧在论文写作中，实证结果的展示是至关重要的一步。
准确、清晰、恰当地呈现实证结果，可以提高论文的可读性和可信度。
本文将介绍几种有效的实证结果展示技巧。
1. 图表展示图表是一种直观有效的实证结果展示方式，可以帮助读者更好地理解研究数据。
在使用图表时，需要选择恰当的类型，如柱状图、折线图、饼图等，并确保图表的标题、标签和刻度清晰可读。
此外，还需要注意图表的编号和引用，在正文中对图表进行简要的注释解读。
2. 统计描述除了图表展示，一些统计描述方法也可以用于展示实证结果。
例如，可以使用均值、标准差、百分比等统计指标来描述样本特征或者变量之间的关系。
在使用统计描述时，需要确保描述准确、简明，并配以适当的文字说明。
避免使用过多的技术术语，以免让读者难以理解。
3. 逻辑关系展示在实证结果展示中，逻辑关系的展示也是重要的一环。
通过对实证结果的逻辑解释，可以使读者更好地理解研究过程和结论。
可以使用文字叙述或者箭头图等方式，清晰地展示变量之间的关系和研究假设的验证情况。
同时，需要确保逻辑关系的表达准确、简明，并与实证结果相互印证。
4. 正反对比展示在一些研究中，正反对比展示可以帮助读者更好地理解实证结果的影响。
通过对不同情况、不同组别或者不同变量的对比，可以突出实证结果的重要性和显著性。
可以使用表格、文本对比或者图示等方式进行展示，并在正文中进行解读和说明。
5. 模型展示一些复杂的实证研究可能涉及到多个变量之间的关系和模型构建。
在这种情况下，模型展示是必要的一项技巧。
可以使用结构方程模型、回归模型或者其他模型图示的方式，清晰地展示变量之间的关系和模型的整体结构。
在展示模型时，需要确保图示简洁明了，并提供详细的解释和说明。
总之，实证结果的展示是论文写作中关键的一步。
通过合适的图表展示、统计描述、逻辑关系展示、正反对比展示和模型展示等技巧，可以有效提高论文的可读性和可信度。
当然，在展示实证结果时，需要考虑读者的背景知识和理解能力，尽量以简明的方式来呈现，以确保读者能够准确理解和消化实证结果。
图表在MTI论文中的正确使用技巧
图表在MTI论文中的正确使用技巧MTI（机器翻译国际硕士）论文的撰写过程涉及各种学术技巧和规范。
其中，使用图表是一种重要的方式来展示数据和结果，以便读者更好地理解论文的内容。
然而，不正确或不恰当地使用图表可能误导读者，降低论文的可信度和可读性。
因此，在MTI论文中，正确使用图表是至关重要的。
首先，确保图表与论文内容相关联。
一张图表应该是论文中的有力证据，反映和支持研究结果。
选择适当的图表类型是成功使用图表的关键。
根据数据类型和目标，可以选择折线图、柱状图、饼图等不同类型的图表。
不同的图表类型有不同的优势，例如折线图适用于显示趋势，柱状图适用于比较数据，饼图适用于展示比例等。
关键是选择最能突出研究结果的图表类型。
其次，图表应该清晰明了。
图表应该有简洁明了的标题，描述具体的内容，以便读者能够准确理解。
图表中的标签和刻度应该清晰可读，以避免引起歧义。
同时，图表的颜色和线条应该相互区分清晰，以便读者能够区分不同的数据或者趋势。
此外，图表应该恰当地缩放，确保有效地显示数据，而不是过分拥挤或过度分散。
另外，图表应该具备足够的数据支持。
单一的数据点或图表可能并不足以支持论文的结论。
为了增加图表的可信度，应该收集足够的样本，并确保数据的代表性。
如果数据较为有限，建议使用均值、中位数或其他统计指标来展示总体趋势。
此外，图表的来源也应该被明确标注，以避免任何潜在的学术不端行为。
此外，对于大量的数据或者复杂的关系，可以考虑使用多个单独的图表来呈现。
分开的图表可以使数据更加易于理解和比较。
在这种情况下，应该在图表之间提供清晰的导向，以引导读者理解数据的变化和关联。
例如，可以使用不同的图表标题或者注释来说明数据的变化原因或作用。
在使用图表的过程中，也需要注意版权问题。
如果论文中使用了他人的图表，必须确保获得了授予权限并进行适当引用。
切勿滥用他人的图表，以免侵权或引起学术争议。
最后，论文撰写完成后，应该仔细检查每个图表的准确性和一致性。
如何恰当地表示数据
如何恰当地表示数据数据是现代社会中不可或缺的一部分，我们利用数据来进行决策、分析趋势、发现问题等等。
然而，当我们需要在文章中表示数据时，往往会面临一些挑战。
本文将探讨如何恰当地表示数据，以确保读者能够清晰、准确地理解和解读这些数据。
1. 图表的运用图表是最常见和直观的数据表示方式之一。
通过使用图表，我们能够将复杂的数据信息以简洁、易读的形式呈现给读者。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图等。
根据具体需求，选择最合适的图表类型，以达到最佳的表达效果。
2. 表格的运用与图表相比，表格更适合呈现详细的数据，特别是当需要列举多个指标或进行对比时。
通过合理排列表格的行和列，我们能够清晰地展示数据之间的关系和规律。
使用表格时，注意表头的设计，确保每一列的含义清晰明确，同时提供适当的注释和单位，以便读者正确理解数据。
3. 文字描述的辅助除了图表和表格，文字描述也是重要的数据表示方式。
在使用图表和表格的同时，结合文字描述对数据进行解读，有助于读者更准确地理解数据背后的意义。
文字描述应简洁明了，重点突出，避免冗长和重复。
同时，使用术语和专业名词时，应给予适当解释或提供相关背景知识。
4. 标注和注解为了进一步增强数据表达的准确性和可读性，标注和注解是必不可少的。
在图表和表格中，采用一定形式的标注和注解，将关键数据、趋势、特殊情况等信息直观地呈现给读者。
标注和注解可以以文字、颜色、符号等形式存在，通过合理运用，能够使数据更为鲜活、易懂。
5. 数据的可视化工具随着科技的发展，数据的可视化工具也日益丰富和多样化。
通过使用这些工具，我们能够以更具吸引力和互动性的方式展示数据。
例如，数据可视化工具可以生成交互式图表、热力图、地图等，使读者能够更加深入地探索和理解数据。
但值得注意的是，选择适当的可视化工具时，要考虑读者的需求和技术水平，避免过度使用复杂的技术和效果。
总结起来，恰当地表示数据需要结合图表、表格、文字描述、标注和注解等多种手段来进行。
五年级上册数学课本统计图表解读
五年级上册数学课本统计图表解读在五年级上册数学课本中，我们学习了很多关于统计图表解读的知识。
统计图表是用来展示数据分布和关系的工具，而对于我们来说，掌握这些知识不仅可以帮助我们更好地理解数学问题，还可以应用到我们的日常生活中。
首先，我们需要了解几种常见的统计图表，它们分别是折线图、柱状图和饼图。
折线图用来表示数据随时间或某种变化而变化的趋势，柱状图用来对比不同类别的数据大小，而饼图则用来表示整体中各部分的占比关系。
接下来，我们需要学会如何读懂这些统计图表。
在折线图中，我们需要注意趋势的方向和变化幅度；在柱状图中，需要注意不同类别数据的高度差别以及横轴上类别的不同；在饼图中，需要注意每个部分的占比关系。
除此之外，我们还需要学会制作这些图表。
在制作图表时，需要注意选择恰当的图表类型、清晰地标明横轴和纵轴、使用恰当的单位和刻度等。
通过学习统计图表，我们可以更好地理解数学问题，以及日常生活中的一些数据。
比如，当我们需要了解某种商品在市场上的销售情况时，我们可以使用柱状图来表示不同商品的销售量，再结合折线图来表示销售量随时间的变化趋势；当我们需要了解某个国家的人口情况时，我们可以使用饼图来表示不同年龄段人口的占比关系。
综上所述，学会统计图表解读不仅可以帮助我们更好地理解数学问题，还可以应用到我们的日常生活中，因此，我们应该重视对这些知识的学习和掌握。
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选择恰当的图表类型用图表来表现数据、传递信息，很重要的一个环节是如何根据应用场景，选择合适、有效的图表类型。
如果图表类型不合适，图表再漂亮也是无效的。
本章将介绍数据统计图表的基本类型和选用原则，以及如何避免常见的图表类型选择误区。
5.1 一份图表的产生过程很多人经常问：“看看我这个数据怎么作图好看？”我们说这个说法的出发点和目的都是有问题的。
因为不是仅有数据就可以决定图表选择，图表的目的也不仅仅是为了好看。
平时我们做一个图表，由于熟练和习惯的原因，可能很快就完成了，并不会有太多的思考。
但事实上，一个完整的从数据到图表的过程应该包括以下步骤。
首先，我们要对数据进行分析，得出自己的结论，明确需要表达的信息和主题。
然后根据这个信息的数据关系，决定选择何种图表类型，以及要对图表作何种特别处理。
最后才是动手制作图表，并对图表进行美化、检查，直至确认完成。
由此可见，决定使用何种图表类型的，并不仅仅是你的数据本身，更重要的是你所要表达的主题和观点。
这其实就是我们常说的具体问题具体分析原则。
所谓“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，同样的一份数据，因为不同的立场和价值判断，不同的人所发现的信息、得出的观点很可能不一样，那么所选用的图表类型也可能不一样。
即使选用的图表类型一样，也可能因为要强调的地方不一样而采用不同的处理方式。
这取决于几个因素：你从数据中分析提炼出的信息；这种信息所属的数据关系种类；你想通过图表表达的观点；你想要强调的重点。
当然，数据本身对图表选择也会有影响，但这种影响是相当有限的。
比如当数据存在差异悬殊、重叠覆盖等情况，可能会导致原本合适的图表类型变得凌乱、不易阅读等问题，这时可以考虑替代的图表类型或处理方式。
5.2 图表的基本类型及其选择（1）Excel 2003 中提供了11 类共73 种图表类型，Excel 2007、Excel 2010 完全继承这些图表类型，未做任何增减。
在我看来这里面至少75％以上都属于无效垃圾图表，不适宜在商务场合使用。
譬如各种3D 形式的图表类型就是首先需要排除的，所谓的自定义图表类型也是惨不忍睹，根本无需考虑。
尽管我们见到的数据图表种类繁多，但其基本类型只有以下几种：曲线图用来反映随时间变化的趋势；柱形图用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势；条形图用来反映分类项目之间的比较；饼图用来反映构成，即部分占总体的比例；散点图用来反映相关性或分布关系；地图用来反映区域之间的分类比较。
我们所见到的林林总总、各式各样的图表，有的就是基本类型，有的是由这些基本类型变化或组合而来。
譬如麦肯锡的瀑布图是由柱形图变化而来，质量管理中的柏拉图是由柱形图和曲线图组合而成，等等。
商务工作中需要用图表反映数据的场景五花八门，但按数据关系/ 模式分类无非以下几种情况，每种数据关系都有其对应的合适的图表类型，如表5-1 所示。
表5-1 数据关系及其适用的图表类型也存在以上数据关系的综合比较情况，那么对应的图表类型也将是基本类型的综合运用。
如比较多个时间点上构成的比较，多个时间序列趋势的对比。
国外专家Andrew Abela 曾整理了一份图表类型选择指南图示，他将图表展示的关系分为4 类：比较分布构成联系然后根据这个分类和数据的状况给出了对应的图表类型建议。
确定你想展示数据的关系类型后，只要按图索骥，就可以找到相应的图表类型建议。
这是一个很不错的总结，经作者同意，这里将其翻译为中文，供大家参考，见图5-1。
不过，我认为图中雷达图应放在基于分类的比较而不是基于时间的比较。
（点击查看大图）图5-1 Andrew Abela整理的图表类型选择指南，列出了4类数据关系下适用的常见图表类型5.2 图表的基本类型及其选择（2）在图表插件Chart Tamer 中，对图表类型的运用进行了更加严格的限制，仅保留了柱形图、条形图、曲线图等极少数最基本的图表类型，同时增加了3 个特有的图表类型。
Chart Tamer 将数据关系分为6 种：值的比较时间序列构成或排序关系分布（单重）分布（多重）当你选择了某个特定的数据关系后，将只有特定的、合适的图表类型可被选择，其他的则被禁止选择，如图5-2 所示。
这样做的目的是为了确保引导用户选择到最合适的图表类型。
这个做法是专家智慧的结晶，我们在选择图表类型时也可以参考。
5.3 图表类型选择辨析有些图表类型可以反映多种数据关系，有些数据关系也可以用多种图表类型反映，这时的图表选择应如何分辨其中细微的区别呢？以下问题比较常见。
1. 柱形图和条形图都可以表示分类项目的比较，如何在二者之间进行选择？我们看到某些商业杂志偏爱条形图，某些商业杂志又偏爱柱形图，你可以根据自己的喜好选择。
当分类项目的标签文本比较长的时候，柱形图的标签会出现重叠、或者倾斜，需要阅读者歪着脖子看。
这时使用条形图则可以很好地解决这个问题；由于汉字可以竖排，于是有人将柱形图的分类标签由斜排改为竖排来解决这个问题。
这是一种可行的做法，但其占用的空间仍然太大，也会影响阅读者目光的移动方向；我们的眼睛似乎更容易比较水平条形的长度。
2. 柱形图和曲线图都可以表示时间序列的趋势，如何在二者之间进行选择？一般来说，我们建议使用曲线图反映趋势。
二者细微的差异；柱形图更强调各数据点的值及其之间的差异，曲线图更强调起伏变化的趋势印象，而带数据点的曲线图则同时具备二者的特点；柱形图更适于表现离散型的时间序列，曲线图更适合于表现连续型的时间序列。
当数据点较少时可以使用柱形图，数据点较多时建议使用曲线图；需要放大波动幅度而使用非零起点坐标时，建议使用曲线图。
柱形图使用非零起点坐标存在夸大差异的嫌疑，曲线图则不会存在这种问题，因为曲线图强调的是起伏变化的趋势感，也就是曲线图的斜率。
当然，不管使用何种类型，只要使用了非零起点坐标，都建议标上截断标记。
3. 面积图和曲线图都可以表示时间序列的趋势，如何在二者之间进行选择？当只有一个数据系列的时候，二者完全等价，都可以使用。
一般来说曲线图应用得更多，但我们看到《商业周刊》比较偏爱面积图。
当在大型会议室演示时，坐在后排的人很可能无法看清曲线图的线条，而面积图则更易让人看清楚；当比较多个数据系列的趋势时，建议使用曲线图。
因为使用多系列面积图时，可能出现数据系列之间相互遮挡的情况，更大的问题是我们往往很难判断这种面积图是堆积的还是普通的。
并且，堆积面积图除靠近X轴的那个系列较易看出趋势外，其他的系列因没有一个固定的底座而难以观察出变化趋势。
4. 关于饼图的争议：我应该避免使用饼图吗？很多专家会告诉你应避免使用饼图，建议使用条形图来替代饼图，因为条形图更易于比较数据点的差异。
从精确比较的角度而言确实如此，很多情况下饼图也确实可以用条形图来代替。
但每个图表都有它的长处，饼图会给我们一种整体和构成的印象，看到饼图我们就会想起100％，而这是条形图所没有的。
所以你仍需要根据自己的目标选择合适的图表类型。
5. 连线的散点图与曲线图有何区别？带连线的散点图也可以用来替代制作一个表现趋势的曲线图。
多在需要X 轴不等距间隔效果时使用，如不同存款期限的利息水平。
此时的散点图类似于时间刻度X 轴的曲线图。
时间刻度的曲线图其实仅支持按天的时间，对于按小时计的并不能反映。
使用散点图则无此限制。
下面我们以两个典型的应用场景为例讨论图表类型的选择。
5.4 实绩与预算比较的图表选择将实绩与预算进行比较，分析预算完成情况，这是实际工作中最常见的应用场景。
它属于值的比较类型，包括横向的分类比较和纵向的趋势比较。
1. 横向比较比较各分公司某项预算的完成率，可以使用这种类似温度计式的柱形图或条形图。
温度计让人清晰看出实绩与预算的差距。
喜好豪华的朋友可以把图表做成水晶易表风格的温度计，更加形象逼真。
若各分公司间的预算目标或预算进度并不一致，图表将是如下形式。
到了下半年，实绩会逐渐超过预算，红色柱形将超出灰色柱形，这时需要将红色柱形调窄一点，以便能清晰分辨。
这时候有些Bullet 图表的风格了。
不过，最好还是将目标系列的图形调整为不连续的小横线，二者的比较会更加清晰。
需要注意的是，横向比较中不宜将目标系列（以及完成率系列）做成连续的折线图，因为它们的关系是分类对比而不是时间趋势。
2. 纵向比较在时间上的纵向比较，显然更强调变化趋势，可使用如下的曲线图或曲线图＋面积图。
为突出实绩与预算之间的偏差，可以添加涨跌柱线，突出显示预算的超产或欠产。
但涨跌柱线易干扰曲线图而显得凌乱，我们可以将实绩与预算的偏差做成柱形图，放在图表底部，这样既有变化趋势又有正负偏差提示。
5.5 百分比数据比较的图表选择经营分析中经常要做不同时点、不同分类的百分比数据比较，如今年和去年的市场份额，不同公司的产品构成、收入构成等。
如何有效地反映这种百分比数据的比较呢？1. 两个或多个饼图很多人都知道表现份额和构成关系一般要用饼图，那么很自然的想到，反映两个时点的比例数据就用两个饼图了，于是做成图5-3 的形式。
这种做法非常普遍，但并不是很有效的图表形式。
其缺点是我们不能直接、准确地看出各个分类项目的变化趋势及其幅度。
阅读者需要在两个饼图之间反复进行比较，判断各项比例数据是增加了还是减少了，以及增减了多少。
如果变化比较细微的话，很难准确看出变化之处，最后还是要看数字才知道。
因此，一般并不建议这样作图。
2. 百分比堆积柱形图麦肯锡和罗兰·贝格都喜欢用图5-4 中的堆积百分比图，相对于两个饼图而言要好很多。
但只有放在最底下和最上面的数据系列，我们可以比较准确地看出其是增加还是减少，其他的则还是因为缺乏共同的基准而难于直观看出。
有时候，数据的取值还会使分类标签不是那么好安排位置。
相比前一种方法，这是一种可行的选择。
3. Bumps Charts我们不妨考虑图5-5 所示的图表，老外称之为Bumps Chart，其实是个曲线图而已，只不过只有两个时间点。
Bumps Chart 可以很清晰地反映两个时点的数据变化趋势，因为我们的眼睛能很轻松地分清上升和下降的曲线。
并且，在图表的左右两边，数据点从上到下正好是从大到小排序的，相互之间的差距也很容易看出，从左到右也反映了名次的变化。
一般来说，这种图要做得窄、高一些，以使曲线的斜率更大，读者更易看出其中的变化趋势。
当分类较多时，可将部分线条使用淡色弱化以使其他部分线条得到强调。
5.6 图表类型选择的误区（1）一般来说，只要我们了解数据关系与基本图表类型之间的对应关系，正确选择图表类型，做出的图表应该可以符合规范。
但在实际工作中往往有另一种误区，有些人不是不会作图，而是太会作图了。
他们喜欢运用所谓的技巧、自我欣赏式的创新，做出让人无法看懂的复杂图表，这就与图表的目的背道而驰，是需要了解和避免的。