Excel数据可视化教程揭秘：90%分析师都在用的建模技巧

一、Excel数据可视化的重要性

在当今数据驱动的时代，数据可视化已经成为数据分析中不可或缺的一部分。Excel作为一款广泛使用的办公软件，其强大的数据可视化功能能够帮助我们将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，从而更好地理解数据背后的信息。据统计，90%的分析师在日常工作中都会使用Excel进行数据可视化建模，这足以证明其重要性。

例如，在一家电商公司中，分析师需要对销售数据进行分析。通过Excel数据可视化，他们可以将不同产品的销售额、销售量、销售趋势等数据以柱状图、折线图、饼图等形式展示出来，清晰地呈现出产品的销售情况。这样，管理层可以快速了解哪些产品畅销，哪些产品滞销，从而做出更明智的决策。

二、Excel数据可视化工具介绍

Excel提供了丰富的数据可视化工具，包括图表、图形、条件格式等。其中，图表是最常用的工具之一，它可以帮助我们将数据以直观的方式呈现出来。Excel中的图表类型非常丰富，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、面积图等，每种图表类型都有其适用的场景。

除了图表，Excel还提供了图形工具，如形状、Art等。这些工具可以帮助我们在图表中添加注释、说明等信息，使图表更加清晰易懂。此外，Excel的条件格式功能可以根据数据的大小、颜色等条件，自动对数据进行格式化，从而突出显示重要的数据。

（一）图表工具

图表是Excel数据可视化中最常用的工具之一。在Excel中，我们可以通过以下步骤创建图表：

• 选择要创建图表的数据区域。
• 在“插入”选项卡中，选择要创建的图表类型。
• 根据需要对图表进行格式化，如添加标题、坐标轴标签、数据标签等。

例如，我们要创建一个柱状图来展示不同产品的销售额。首先，选择销售额数据区域，然后在“插入”选项卡中选择“柱状图”，最后对图表进行格式化，添加标题、坐标轴标签等信息。

（二）图形工具

图形工具可以帮助我们在图表中添加注释、说明等信息，使图表更加清晰易懂。在Excel中，我们可以通过以下步骤使用图形工具：

• 在“插入”选项卡中，选择要插入的图形类型，如形状、Art等。
• 根据需要对图形进行格式化，如调整大小、颜色、位置等。
• 在图形中添加文本，如注释、说明等。

例如，我们要在柱状图中添加一个注释，说明某个产品销售额下降的原因。首先，在“插入”选项卡中选择“形状”，然后选择一个合适的形状，如矩形，调整大小、颜色、位置等，最后在矩形中添加文本，说明销售额下降的原因。

（三）条件格式工具

条件格式工具可以根据数据的大小、颜色等条件，自动对数据进行格式化，从而突出显示重要的数据。在Excel中，我们可以通过以下步骤使用条件格式工具：

• 选择要应用条件格式的数据区域。
• 在“开始”选项卡中，选择“条件格式”。
• 根据需要选择条件格式类型，如突出显示单元格规则、项目选取规则等。
• 设置条件格式的条件和格式。

例如，我们要将销售额大于10000的数据以红色字体显示。首先，选择销售额数据区域，然后在“开始”选项卡中选择“条件格式”，接着选择“突出显示单元格规则”，再选择“大于”，最后设置条件为10000，格式为红色字体。

三、Excel数据可视化的最佳实践

虽然Excel提供了丰富的数据可视化工具，但要想创建出优秀的数据可视化图表，还需要遵循一些最佳实践。以下是一些Excel数据可视化的最佳实践：

（一）选择合适的图表类型

选择合适的图表类型是创建优秀数据可视化图表的关键。不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。例如，柱状图适用于比较不同类别之间的数据大小，折线图适用于展示数据的趋势变化，饼图适用于展示数据的占比情况。

在选择图表类型时，我们需要考虑以下因素：

• 数据类型：不同的数据类型需要使用不同的图表类型。例如，数值型数据可以使用柱状图、折线图等图表类型，而分类数据可以使用饼图、条形图等图表类型。
• 分析目的：不同的分析目的需要使用不同的图表类型。例如，如果我们要比较不同产品的销售额，我们可以使用柱状图；如果我们要展示销售额的趋势变化，我们可以使用折线图；如果我们要展示不同产品销售额的占比情况，我们可以使用饼图。
• 数据量：数据量的大小也会影响图表类型的选择。如果数据量较小，我们可以使用简单的图表类型，如柱状图、折线图等；如果数据量较大，我们可以使用复杂的图表类型，如热力图、树状图等。

（二）保持图表简洁明了

保持图表简洁明了是创建优秀数据可视化图表的另一个关键。图表中的元素应该尽可能少，避免使用过多的颜色、字体、线条等元素，以免分散读者的注意力。此外，图表中的标签、标题、坐标轴等元素应该清晰易懂，避免使用过于专业的术语或缩写。

在保持图表简洁明了时，我们需要考虑以下因素：

• 图表布局：图表的布局应该合理，避免出现拥挤、混乱的情况。我们可以使用网格线、坐标轴标签等元素来帮助读者更好地理解图表中的数据。
• 颜色使用：颜色的使用应该谨慎，避免使用过多的颜色，以免分散读者的注意力。我们可以使用对比色来突出显示重要的数据，使用相似色来表示数据之间的关系。
• 字体选择：字体的选择应该清晰易懂，避免使用过于花哨的字体。我们可以使用常用的字体，如宋体、黑体等。

（三）添加必要的注释和说明

添加必要的注释和说明可以帮助读者更好地理解图表中的数据。注释和说明可以包括图表的标题、坐标轴标签、数据标签、图例等元素。此外，我们还可以在图表中添加一些文字说明，解释图表中的数据含义、分析结果等信息。

在添加必要的注释和说明时，我们需要考虑以下因素：

• 注释位置：注释的位置应该合理，避免遮挡图表中的数据。我们可以将注释放在图表的上方、下方、左侧、右侧等位置。
• 注释内容：注释的内容应该简洁明了，避免使用过于复杂的语言。我们可以使用简单的语言解释图表中的数据含义、分析结果等信息。
• 注释格式：注释的格式应该统一，避免使用过多的格式。我们可以使用相同的字体、颜色、大小等格式来表示注释。

四、Excel数据可视化教程揭秘：90%分析师都在用的建模技巧

在了解了Excel数据可视化的重要性、工具和最佳实践之后，我们来揭秘90%分析师都在用的建模技巧。这些技巧可以帮助我们创建出更加专业、美观的数据可视化图表。

（一）数据清洗和预处理

数据清洗和预处理是数据可视化建模的步。在进行数据可视化之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。数据清洗和预处理的内容包括：

• 去除重复数据：重复数据会影响数据的准确性和分析结果，因此我们需要去除重复数据。
• 处理缺失数据：缺失数据会影响数据的完整性和分析结果，因此我们需要处理缺失数据。处理缺失数据的方法包括删除缺失值、填充缺失值等。
• 转换数据格式：不同的数据格式可能会影响数据的可视化效果，因此我们需要转换数据格式。例如，将日期格式转换为文本格式，将数值格式转换为百分比格式等。
• 数据标准化：数据标准化可以将不同量级的数据转换为同一量级的数据，从而方便数据的比较和分析。数据标准化的方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化等。

（二）数据建模和分析

数据建模和分析是数据可视化建模的核心步骤。在进行数据建模和分析之前，我们需要明确分析目的和问题，然后选择合适的数据分析方法和工具。数据建模和分析的内容包括：

• 数据探索：数据探索是数据分析的步，它可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。数据探索的方法包括描述性统计分析、数据可视化等。
• 数据建模：数据建模是数据分析的核心步骤，它可以帮助我们建立数据之间的关系和模型。数据建模的方法包括回归分析、聚类分析、分类分析等。
• 数据分析：数据分析是数据建模的后续步骤，它可以帮助我们验证模型的准确性和可靠性。数据分析的方法包括假设检验、方差分析、相关分析等。

（三）数据可视化和呈现

数据可视化和呈现是数据可视化建模的最后一步。在进行数据可视化和呈现之前，我们需要选择合适的图表类型和工具，然后对图表进行格式化和美化。数据可视化和呈现的内容包括：

• 选择图表类型：选择合适的图表类型是数据可视化的关键。不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。例如，柱状图适用于比较不同类别之间的数据大小，折线图适用于展示数据的趋势变化，饼图适用于展示数据的占比情况。
• 格式化图表：格式化图表可以帮助我们使图表更加美观和专业。格式化图表的内容包括添加标题、坐标轴标签、数据标签、图例等元素，调整图表的颜色、字体、线条等格式。
• 美化图表：美化图表可以帮助我们使图表更加吸引人。美化图表的内容包括添加背景图片、阴影效果、3D效果等。

五、案例分析：Excel数据可视化在企业中的应用

为了更好地说明Excel数据可视化在企业中的应用，我们以一家零售企业为例，介绍如何使用Excel数据可视化工具进行销售数据分析。

（一）问题突出性

该零售企业在销售数据分析中遇到了以下问题：

• 数据量大：该零售企业拥有大量的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区等信息。这些数据量非常大，传统的数据分析方法难以处理。
• 数据分散：该零售企业的销售数据分散在不同的系统和部门中，难以整合和分析。
• 分析效率低：该零售企业的销售数据分析主要依靠人工完成，分析效率低，难以满足企业的决策需求。

（二）解决方案创新性

为了解决上述问题，该零售企业采用了以下解决方案：

• 数据整合：该零售企业使用数据集成工具将分散在不同系统和部门中的销售数据整合到一个数据仓库中，以便进行统一的分析和管理。
• 数据清洗和预处理：该零售企业使用数据清洗和预处理工具对整合后的数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
• 数据建模和分析：该零售企业使用数据分析工具对清洗和预处理后的数据进行建模和分析，以发现数据中的规律和趋势。
• 数据可视化：该零售企业使用Excel数据可视化工具将分析结果以图表的形式展示出来，以便管理层和业务人员更好地理解和使用。

（三）成果显著性

通过采用上述解决方案，该零售企业取得了以下成果：

• 提高了数据分析效率：该零售企业使用Excel数据可视化工具将分析结果以图表的形式展示出来，大大提高了数据分析效率，使管理层和业务人员能够快速了解销售情况和趋势。
• 提升了决策质量：该零售企业使用数据分析工具对销售数据进行建模和分析，发现了数据中的规律和趋势，为管理层和业务人员提供了更加准确和可靠的决策依据。
• 优化了业务流程：该零售企业使用数据集成工具将分散在不同系统和部门中的销售数据整合到一个数据仓库中，优化了业务流程，提高了工作效率。

六、观远数据：一站式智能分析平台

在数据可视化领域，除了Excel，还有许多专业的数据可视化工具和平台。观远数据就是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。

观远数据的核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远数据的创新功能包括：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远数据的应用场景包括：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

七、结论

Excel数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分，它可以帮助我们将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，从而更好地理解数据背后的信息。通过掌握Excel数据可视化的工具和技巧，我们可以创建出更加专业、美观的数据可视化图表，提高数据分析效率和决策质量。

除了Excel，还有许多专业的数据可视化工具和平台，如观远数据。观远数据是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。

在未来，随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断提高，数据可视化技术将会得到更加广泛的应用和发展。我们需要不断学习和掌握新的数据可视化技术和工具，以适应时代的发展和变化。

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