折线图面积图模板 (50)
各种图表模板
下图也可以用
来替换。
31%
40%
15% 14%
饼/环形图
简要说明 右图由圆环图表设置而成； 可根据需要修改对应比例； 注意数字也同时需要修改； 可辅助文字加以补充说明； 颜色可根据需要进行修改。
25% 50% 75% 100%
饼/环形图
简要说明 右图由圆环图表设置而成； 可根据需要修改对应比例； 注意数字也同时需要修改； 可辅助文字加以补充说明； 颜色可根据需要进行修改。
100%
80% 70%
95% 90%
75% 65%
50%
柱/条形图
简要说明 右图由图表设置而成； 可以更改数据及颜色； 可以替换原有矢量图标； 可以辅助文字加以说明。
柱/条形图
简要说明
右图由图形和图表组合而成； 可以更改数据及颜色； 可以替换原有矢量图标； 可以辅助文字加以说明。
柱/条形图
创意来源
简要说明
右击图表，可以修改数据比例； 可根据具体应用增加表示类别的文字或图标。
柱/条形图
简要说明 右图由柱形图表直接设置； 可调整数据比例； 可以辅助文字加以说明； 如需修改颜色，请在右图修改然后粘贴到图表上即可； 若不会上述操作，请参阅布衣公子《流行图表设置》。
简要说明 右图由图标和数据图表组合而成； 可根据需要修改图表数据； 可以辅助文字加以说明； 颜色可以根据需要进行修改。
A solution B solution C solution
饼/环形图
饼/环形图
简要说明 右图由两个同样数据的环形图叠加而成； 使用时需同时修改两个图形的对应数据； 注意数字也同时需要修改； 可以辅助文字加以说明； 颜色可以根据需要进行修改。
30%
如何用EXCEL制作折线图
结束放映
步骤1：点选图表精灵
1、直方图 2、折线图 3、圆面积图
步骤2：点选图表类型（直方图）
步骤2：点选图表类型（折线图）
步骤2：点选图表类型（圆5：输入纵轴数据的地址
步骤6：输入横轴数据标签的地址
步骤7：输入标题
步骤8：点选坐标轴数据
用计算机（Excel）制作折线图
步骤1： 步骤2： 步骤3： 步骤4： 步骤5： 步骤6： 步骤7： 步骤8： 步骤9： 步骤10：
点选图表精灵 点选图表精灵 点选图表类型（长条图，折线图，圆面积图） 点选新增 输入纵轴数据的地址 输入横轴数据标签的地址 输入标题 点选坐标轴数据 点选网格线 点选图例
步骤9：点选网格线
步骤10：点选图例
本节结束
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。
例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【年份】和【销售额】就是它的两个维度，但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。
柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。
⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。
柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。
遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。
如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。
2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。
折线图适合⼆维的⼤数据集，尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。
折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。
在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。
折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。
不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。
3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。
例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。
制作各类图表模型
饼图与环形图
饼图
将数据按照不同的分类以扇形的形式展示，扇形的角度大小代表数据的大小。 适用于展示数据的占比关系，但不适合用于精确比较。
环形图
与饼图类似，但中间有一个空心圆，可以更好地突出数据的占比关系。适用于 需要同时展示多个层次数据的情况。
散点图与气泡图
散点图
通过点的位置来表示两个变量之间的关系，点的分布可以反映变量之间的相关性 和分布规律。适用于展示两个变量之间的相关关系。
导出和分享图表
将制作好的图表导出为 图片或PDF格式，以便 分享和使用。
05 实例分析：制作各类图表模型
柱状图实例：销售额对比
数据准备
收集不同时间段或不同产品的销售额数据。
图表制作
选择柱状图类型，设置横坐标为时间段或产品名称，纵坐标为销售 额。
图表分析
通过对比不同时间段或不同产品的销售额，可以直观地发现销售情况 的变化和差异。
06 总结与展望
回顾本次项目成果
多样化图表模型制
作
成功制作了包括柱状图、折线图 、饼图、散点图等在内的多种图 表模型，满足了不同数据可视化 需求。
高质量数据呈现
通过优化图表设计，使得数据呈 现更加直观、清晰，有效提升了 数据可读性和易理解性。
灵活定制功能
实现了图表的灵活定制，支持用 户根据需求调整图表样式、颜色 、字体等，增强了图表的个性化 和专业化。
保持简洁
避免在图表中添加过多的元素和装饰，以免分散观众的注意力。只保留必要的信息和设计元素，使图表更加清晰 易懂。
合理布局
合理安排图表中的各个元素，如标题、轴标签、图例等，保持整体布局的均衡和美观。同时，要确保图表的可读 性和易理解性。
使用颜色和标签增强可读性
大数据可视化之基础图表
2018-7-23 3
2018-7-23
13
（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。 • 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
2018-7-23
横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。 • 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
2018-7-23
4
直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状 图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
2018-7-23
5
多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
2018-7-23
20
（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
2018-7-23
21
（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。 Ø
Ø Ø 每页显示一日信息的叫日历。 每页显示一个月信息的叫月历 每页显示全年信息的叫年历。
2018-7-23
8
复合饼图
2018-7-23
9
（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。 • 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
《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
pyechartsv1版本学习笔记折线图,面积图
pyechartsv1版本学习笔记折线图,⾯积图折线图折线图基本demoimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()折线图如果有空数据连接import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105],is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],is_connect_nones=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line连接空数据")))c.render_notebook()平滑曲线展⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105], is_smooth=True,is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth")))c.render_notebook()⾯积图:import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()line ⾯积图 (紧贴y轴) 曲线表⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),is_scale=False,boundary_gap=False,) )).set_series_opts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),label_opts=belOpts(is_show=False),)c.render_notebook()对数轴显⽰等⽐import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(xaxis_data=["⼀", "⼆", "三", "四", "五", "六", "七", "⼋", "九"]).add_yaxis("2 的指数",y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).add_yaxis("3 的指数",y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="log",name="y",splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),is_scale=True,),))c.render_notebook()line-markline 平均值import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()混合使⽤折线图最⼤值,最⼩值平均值(着重标注)import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],# markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max"),opts.MarkPointItem(type_="min")]), #点出来 ).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()。
Excel面积图如何做
Excel面积图如何做导语：面积图与折线图、柱形图、散点图一样，都是属于常用的商务图表。
面积图是一种随时间变化而改变范围的图表，主要强调数量与时间的关系。
本文教你用Excel完美展示面积图！免费获取商务图表软件：/businessform/一款实用的面积图制作工具，简单几步轻松绘图亿图图示软件可以轻松绘制面积图，用户只需修改数据，软件便能自动变换面积值。
系统推荐的同一色系的填充颜色，符合大众的审美标准，能让数据自己说话。
亿图图表软件不仅能帮助用户创建面积图，还可以创建直角折线图、散点图、阶梯面积图、线形图等，绝对是制表人士的好帮手。
面积图绘制步骤打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“面积图”——“创建”。
点击创建，就可以启动绘图画布。
绘制面积图如果不借助模板或符号，从零开始绘制面积图，是比较复杂的。
使用者可以从左侧符号库中，选择合适的面积图模板，用鼠标拖动至画布中，即可添加完成。
从文件加载数据亿图图示软件支持使用者批量导入数据，一键生成面积图。
具体的操作方法如下：1、打开数据模板：新建一个空白页面，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。
复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。
2、编辑外部数据：在电脑本地新建txt记事本，将复制的文本内容粘贴于此。
对该模板文本进行编辑，第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。
第二行至第n行是系别，第一列内容为名称，其它列为数据。
值得注意的是，每一处内容，都需要用逗号间隔开。
编辑完成后，保存文本。
3、导入数据：在图表编辑画布里，鼠标移近图表，即可出现浮动按钮。
点击第一项“从文件加载数据”，并选择刚才编辑好的文本，即可一键导入。
4、检查数据：数据被加载后，即生成新的面积图。
如果发现其中数据有误，可以双击文本内容，进行修改。
每一次数据的修改，面积图覆盖的区域也随之发生改变。
5、调节面积图大小：鼠标拖拽黄色的控制点，可以左右调节面积图的宽度。