在盘点有哪些数据分析工具之前，我们先看下数据分析的工作都有哪些?主要体现在几个方面：存储原始数据、按要求提取数据、按要求计算数据、将数据做成图表、解读数据，得出结论。

所以我们选择工具一定是能满足我们日常工作要求的，下面我们详细盘点一下都有哪些常用的数据分析工具。

一.EXCEL

基本介绍

Excel是目前最基础、也是应用最广的数据分析工具，能够解决数据分析中80%的问题。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。EXCEL个人感觉是本文介绍的所有工具中最重要的，数据分析工具分类可以分为 EXCEL和其他，尤其是对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。

优点分析

1、入门门槛低，简单易学；

2、只要掌握其中的vlookup、match、indirect、if等几个常用的函数，就可以满足很多日常应用场景；

3、图表绘制很简单， Excel拥有各种丰富的可开发的图表；

4、Excel里有开发工具选项卡，还有分析工具库，可以拓展出大量分析功能；

5、自动汇总功能，Excel更加简便灵活

6、计算公式丰富

学习路线

1、基本操作包括数据的简单处理汇总、图表制作等，属于Excel基础知识，一般大家都能正常使用。

2、熟练掌握常用的函数后，你就可以做简单的数据统计、分析和数据可视化等工作了。

3、为了进一步从不同维度对关心的指标进行上卷、下钻分析，还需要非常熟练地掌握数据透视表，这也是Excel最为强大、使用最为频繁的功能。

4、为了实现复杂的业务分析，解决不同数据源、海量数据的分析问题，我们就需要掌握PowerQuery和PowerPivot，PowerQuery负责整合多种来源数据，并进行数据转换，PowerPivot对整合后的规范化数据进行高效率的透视分析，几百万上千万行数据均不在话下。

同类型工具：VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map

二.BI图形化工具

数据最终是要呈现给业务/管理层查看的，因此到进阶阶段，BI工具也是必须要掌握的一个技能。

现在市面上BI工具很多，主流的就是Tableau、FineBI和PowerBI，本土企业很多用FineBI，外企大多数是用PowerBI和Tableau。

1.PowerBI

基本介绍

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。Power BI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持微软自家产品如Excel，SQL Server等，各类数据库如Oracle，My SQL，IBM DB2等，还支持从R语言脚本，Hdfs文件系统，Spark平台等等地方导数据。

优点分析

1、Power BI有一个免费的基本版本，让用户有机会首先探索它

2、它支持多种方式来整合或导入数据（流数据、云服务、Excel电子表格和第三方连接）

3、它具有实时馈送数据的交互式仪表盘

4、用于将Power BI与应用程序集成的简单API

5、分享报告和仪表板的不同方式

6、多平台支持（Web，桌面，移动）

学习路线官网

(1)Power BI基础

1.初步认识Power BI

2.Power Query 快速数据集成

3.Power Query 数据清洗

4.Power BI 数据模型

5.可视化报表制作

6.Dax函数和表达式

7.发布与服务介绍

(2)Power BI 进阶

1.数据集成与清洗处理经验总结(37分钟6节)

2.函数相关重点(27分钟6节)

3.模型讲解（需注意的地方）(4分钟1节)

4.图表-可视化部分经验分享(54分钟10节)

5.本地与云端-报表的发布管理与权限控制(13分钟2节)

之前转载过一篇文章《小目标 | Power BI新人快速上手手册》，学习Power BI也可以参考一下。

2.FineBI

基本介绍

国内较为领先的BI软件，定位于自助大数据分析的BI工具，提供数据处理、即时分析、多维度分析、可视化等服务。FineBI目前最新版已迭代到 V5.0，主要面向企业客户（个人用户免费全功能使用，但是限制2个并发用户），在国内各行业有着众多的成功应用案例。

优点分析

1、业务人员自己动手制作仪表板，可以根据业务需求组合图表，以便展示更多信息；

2、选中图表类型，将数据字段快速拖曳，就能够实时分析图表；

3、可视化界面便于分析；

4、可以接入多种数据源。包括常用数据库（Hsql、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle）数据、Hbase、Hadoop Hive、阿里云AnalyticDB以及华为云DWS；服务器数据集；本地Excel数据集；sql数据集；自助数据集。

学习路线

这个是国内厂商产品，可以在官网直接试用即可。

同类型工具：PowerBI、Tableau、Qlikview、SAP BI、Oracel BI、FineBI、Yonghong BI

三.数据库及编程语言相关

1.Python

基本介绍

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库 ，而且是这几年最火爆的数据分析工具，没有之一。

优点分析

1、简单易学

Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身，Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

2、速度快

Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

3、免费、开源

Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

4、可移植性

由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。

学习路线

1、Python语言基础

Python语言概述和环境安装丨变量、数据类型和进制丨运算符和分支结构丨循环结构入门丨循环结构的应用

2、常用数据结构和函数

字符串丨列表的应用丨元组和集合丨字典类型的应用丨函数使用入门

函数和面向对象编程

包和模块丨函数的高级用法丨装饰器和生成器丨面向对象编程基础丨面向对象编程进阶

3、Python网络数据采集

爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy

4、数据分析概述和Excel的应用

数据分析和数据分析师概述丨指标和指标体系建设丨Excel的安装和快速上手丨Excel中的函数和公式计算丨Excel透视表、透视图和商业数据看板

5、关系型数据库和SQL

数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库

6、商业智能（BI）工具

MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型

7、Python数据分析

Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析

8、机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

同类型工具：R、Julia、Scala、Spark、Java、Hadoop

2.MySQL

基本介绍

SQL也是必会的工具，因为我们要利用SQL语句来取数、清洗数据。MySQL 作为互联网中非常热门的数据库，在高并发业务场景下，一条好的 MySQL 语句能为企业节省大量的运作时间和成本，这也是为何互联网大厂面试官最爱考察数据库底层和性能调优的原因。

优点分析

1、速度快

分析型数据库MySQL运用新一代超大规模的MPP+DAG融合引擎，采用行列混存技术、自动索引、智能优化器，在瞬间即可对千亿级别的数据进行即时的多维度分析透视，快速发现数据价值。此外，还可以快速扩容至数千节点的超大规模，进一步提升查询响应速度。

2、灵活

分析型数据库MySQL版极度灵活的存储和计算分离架构，您可以随时调整节点数量和动态升降配实例规格。分析型数据库MySQL版同时支持在大存储SATA节点和高性能的SSD节点灵活切换。例如，您可以从8个C4升到12个C8，或从12个C8降到8个C4，企业可以真正做到灵活控制成本。

3、易用

分析型数据库MySQL版作为云端托管的PB级SQL数据仓库，全面兼容MySQL协议和SQL：2003，通过标准SQL和常用BI工具、以及ETL工具平台即可轻松使用分析型数据库MySQL版。分析型数据库MySQL版旨在帮助企业降低实时数据化运营的建设门槛。

4、超大规模

分析型数据库MySQL版是全分布式结构，无任何单点设计，使得数据库实例支持ECU节点动态线性扩容至数千节点。您可以通过横向扩容来大幅度提升查询SQL响应速度、以及增加SQL处理并发。

5、高并发写入

支持您实时化、极速地进行数据写入、更新和高并发查询、交互式分析、ETL一体化。采用RAFT协议，支持超大规模数据写入实时、强一致；对于高并发或大吞吐场景，可按需独立弹性扩展，存储可以从GB级扩展到百PB级，TPS可横向扩展至千万级。

学习路线

MySQL学习这部分，我在上期的内容共创文章【云驻共创】如何有效率地学习MySQL？一文中有详细的描述，这里不单独介绍了。

同类型工具：PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB

四.华为云数据分析相关产品

1.IoT数据分析 IoTA

基本介绍

华为云物联网数据分析服务基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为物联网数据开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。

优点分析

1、物联网资产模型感知

华为云物联网数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务。不同于公有云上的通用型大数据相关产品，物联网数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。

2、一站式开发体验

大数据开发技术门槛较高，而华为云物联网数据分析服务整合了大数据分析领域的最佳实践，为开发者打造一站式数据开发体验，并且跟华为云物联网相关服务（比如设备接入）无缝对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。

3、针对物联网时序数据优化

针对物联网数据具备的显著时序特征，华为云数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力。

2.云数据仓库 GaussDB(DWS)

基本介绍

新一代、全场景数据仓库，一站式分析，性能、容量无限扩展；守护高价值数据、创享高价值分析，企业数字化转型坚实伙伴

优点分析

1.高并发交互式查询秒级响应，分析师工作效率全面提升

单集群480节点，装机容量20PB，支撑数据分析、集市、BI等各种场景；

通过分布式查询优化，实现高并发点查询秒级/毫秒级响应；

资源融合统一，灵活调配，多层级并行计算，效率最优

2.HTAP混合负载，按需弹性，湖仓一体

混合负载：“一库两用”，支持超过100万QPS、10万TPS高并发混合读写，支持事务强一致；

资源管理：可以根据业务优先级进行资源动态分配，实现“快慢通道”；

按需扩容：弹性按需扩容，灵活应对用户数据及负载潮汐变化；

仓湖一体：DWS可以直接读写OBS对象存储系统的数据，支持数据冷热分级。

3.复杂即席查询，实时数据分析，一站式平台

复杂SQL实时查询，10+表格联合运算，秒级返回结果；

实时入仓批流融合60万/秒/节点，T+0完成数据分析；

多源数据融合，一站式统一平台，助力非传统数仓工程师便捷使用数据。

以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道有哪些好用的数据分析工具类软件？》，作者：再见孙悟空_ 。

市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：

1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能

2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码

3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师

专业图表制作网站

1、Flourish

推荐人群：可视化爱好者

我用过最好用的免费可视化在线网站，拥有非常丰富的可视化模板，操作非常便捷，个性化程度稍微差一点，唯一的缺点是界面全英文，看起来有点费劲

2、图表秀

国内免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析。主要看中它几点：图表新颖丰富，操作简单一键替换，支持一键导出PPT、在线动态数据展示。不过和大部分图表制作网站一样，个性化程度不高，样式受模板限制。

除了这种综合性的图表制作网站，还有针对地图、词云图等特殊图表制作的网站，比如：

数据地图：PolyMaps

词云图：微词云

开发工具

1、E charts

百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，需要一定的代码能力

2、D3.js

开源的可视化库，在 JS 绘图界的地位很靠前。功能非常强大，灵活性高，很多其他的库都是基于它所开发。非常适合开发者学习研究，需要牛逼的编程功底，门槛较高。

3、Highcharts

国外的产品，对标的是E charts，两者用起来差不多，图表种类也很丰富，不过和E charts一样都需要进行二次开发，它的优点是它有详细的文档，示例和详细的 CSS，产品稳定性好，缺点是商用版付费。

零代码工具

1、tableau

全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理、数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。

2、FineBI

和tableau类似的一款数据分析工具，国产的，图表制作方法和tableau基本差不多，也带有数据处理、数据链接功能，主打的是数据分析，可视化图表非常丰富，而且带有智能图表推荐功能。操作相比于tableau更加符合中国人的使用习惯，而且个人版免费，功能和收费版相比，没有阉割

现如今，数据可视化已经无处不在，而且比以前任何时候都重要。市面上的可视化工具也越来越多，这里我推荐几个我用过的工具供你们选择，各有各的优点。我先说一下数据可视化的优势，它是将海量的数据转成图表的形式，是一个化繁为简的过程，能更直观的展示数据之间的联系和变化，以便更好的做出决策。

我推荐的几个工具，其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如Java，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。

1.Google Charts

Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。部分静态图像工具包已不再被人们使用，Google图表工具网站现在只提供动态图表工具。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。作为起点，我个人认为这是一个非常好的工具。

主要特点：

• 谷歌利用同样的图表将多个图表组装成直观的仪表板；

• 兼容多个浏览器、多个平台可使用(IOS和安卓设备)；

• 从各种图表中选择；

• 免费；

2.Tableau

Tableau的国外的地位，相当于国内的Excel，是一个简单的、使用友好的用来迅速创建交互式可视化数据，并将它们嵌入你网站的工具。能由开发者、或无开发经验的人使用。

主要特点：

• 可以网上使用，或者下载并处理可视化；

• 桌面端完整版应用程序图片可以在公共服务器进行储存；

• 存储数据空间有50MB(免费计划)；

• 拖拉式界面，不需要编程技巧；

• 官网教学资源丰富；

• 仅公共版本：免费；

3.Ploymap

Polymaps也是一种映射库，它更直接用于数据可视化。这是一个强大的资源库，类似于CSS选择器，可以创建地图独特的风格。这种复杂的地图叠加工具可以加载多种规模的数据，提供多级别缩放功能，大到国家，小到街景。

主要特点：

• 使用可缩放矢量图形(SVG)

• 展示国家、州、城市、社区和街景

• 基本的CSS规则控制设计

• 仅14天免费。

4.D3.js

一个强调网页标准的用来创建数据可视化JavaScript库，不仅可以做简单的条形图和折线图，还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图和字符云。D3值得你拥有，但我不总是建议把D3当成转向库。用D3可以做出复杂的交互，但不意味着必须使用它。选择正确的工具把图像鲜明扼要的展示出来是非常重要的。不建议初学者直接上手，初学者操作有难度。

主要特点：

• 需要编程思维；
  
• 绑定任意数据到DOM；
  
• 创建交互式SVG条形图；
• 从数据集里产生HTML表格；
• 多种组合和插件来增强兼容性；
• 内置的可重复使用的组件以便于编码；
• 免费；

5.Microsoft Excel

Microsoft Excel因为它的数据处理和分析功能而广泛闻名，但是它经常用于创建强大的数据可视化。Excel的最新版本塞满了可视化工具，包括被推荐的图表，不同方法迅速分析并展现数据，有多重控制选择来改变和布局可视化。初级入门的简单可视化，可以优先选择。

主要特点：

• 在同一个程序里运行数据分析并且创建可视化；

• 数据多种展现的方式进行比较；

• 改变平铺、布局和其他格式选择；

• Excel推荐数据最好的可视化方式；

• 能够兼容Microsoft Office产品；

• 不需要编程技巧；

6.Google Maps

谷歌地图提供一些APIs给开发者，例如谷歌地球、谷歌地图图像和谷歌地方信息。这些工具能够使开发者为任何应用程序或网站建立交互式视觉地图程序。映射在网络上非常难用。然而Google Maps，打翻了在线地图如何工作的先入为主的观念。不久之后，谷歌发布了地图API，它允许任何开发人员在自己的网站中嵌入谷歌地图。从那时起，市场成熟了许多。如果你正寻找自己的数据可视化项目中嵌入自定义映射解决方案，目前已有不少的选择，关键决策在于选择最合适的。

主要特点：

• 将地图嵌入网页中；
  

• 提出有关机构、感兴趣的地方和其他位置的数据；
  

• 能够使网站访问者在你的网站限制范围内使用谷歌地球；
  

还有工具不用学很多，选一两个适合自己职业项目的就可以了。如果有编程基础的话，建议可以学习编程语言的可视化库，实用性和灵活性相对来说比较高。如果对你有帮助就留个赞啦~~~

介绍一个“全能”的数据可视化平台：DVP

• MATLAB：美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
• Mathematica：一款科学计算软件，很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接，也是使用最广泛的数学软件之一。
• SAS：一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

作为单一环境，与任何SCE无缝通信。

对不同科学领域的不同图式和方法具有很高的可扩展性。

实时更新，支持来自网络流和公共本地数据库服务器（如SQL、MySQL和Oracle）的数据。

当前的数据可视化软件只能从本地机器存储中静态加载数据。然而，如今很多应用程序的数据源都可以在线获取并实时更新，例如股票市场数据、全球企业数据、雅虎数据等。

DVP能够方便地连接到网络流和不同的在线数据库源，始终保持连接。下图是DVP的在线版本，可以执行所有操作，交互和动态。

可连接不同硬件的API，如树莓派和Arduino芯片。

从硬件中也可以采集数据，比如从树莓派和Arduino芯片中采集。树莓派是一台信用卡大小的计算机，非常简单，任何人都可以对其进行编程。Arduino是一个微型控制器，旨在连接环境；芯片具有不同的湿度、光线和湿度传感器等。DVP能够提供与硬件设备接口的API。

跨平台兼容。

DVP可以在不同的操作系统上运行，例如Windows，Linux，Mac和iOS。

多设备渲染支持——例如触摸屏、仪表盘、交互式PDF。

可自定义的图形和绘图。

与大多数当前的数据可视化软件不同，DVP旨在为其图形和绘图提供完全的自定义。此外，DVP背后的设计概念是：每个活动都是带有传递参数的函数调用的结果。DVP的GUI操作只负责调用这些函数。也就是说，用户可以创建任何绘图、图形、新方法，并使用提供的脚本语言进行完全的自定义。

下图是DVP与市场上可用于数据可视化或科学计算的其他软件之间的比较（均使用2013版本）。很明显，DVP能够提供的技术功能是最全面的。

DVP已经可以在线试用了，也可以直接下载安装包，需要写论文、作报告的小伙伴都可以去试试DVP究竟好不好用。

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给大家推荐一款人人可上手的可视化工具，那就是Excel，好评度五星！

全文7688字，阅读需要10分钟，赶时间的朋友先点赞收藏，方便下次学习！

为什么要推荐Excel呢？

兼容性，Excel与PPT可以实现数据同步，数据修改后能直接呈现在PPT，一劳永逸。内在：Excel有5大类常规的数据可视化表达，图表类多达13种，还可以通过自定义制作多变的数据可视化表达，满足95%的日常办公需求。

跟其他数据可视化工具对比，

①对比可视化网站工具，Excel拥有强大的数据分析（Excel函数，数据透视表等），而大多数在线工具只能输入结果，而无法运算。 ②对比R、Python等，Excel对于初学者的友好高，基本2周就能大概掌握，而这些语言太难了！ ③普及率高：哪台电脑没有装Excel，你要表达你的观点也容易。

想快速掌握Excel可视化表达，先了解一下可视化的全面架构：

以下就是课件内容的例子，先给同学看一下效果：

基础图表：《王者之星★》

三维地图：《广州武汉之❤》

Excel控件：《520❤你的名字》

《进阶の图表》

《智联之薪》

接下来，我们从第一个开始撩：

E01.认识数据可视化

数据可视化就是通过图形，呈现出数据大小，占比，分布等特点，从而传递信息给大家。

下面我就用地图简单举栗子吧

腾讯位置大数据https://heat.qq.com/

地图越亮的地方代表定位次数越多的地方，这个定位跟我们人口分布一致的。

通过流量折线图比较，我们就能直观看出欢乐谷的应该是9点开门，19点闭门。

关于数据可视化，大家可以多去一些可视化网站看看，其实我们大多数人接触数据可视化应该是小学、初中、高中的地理课本。

E02.Excel的数据可视化表达

在Excel中常见可视化表达有五类，分别是REPT函数、条件格式、迷你图、Excel图表，三维地图。

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N0.1 REPT函数

表达式：=REPT（text,number_times） =REPT(重复文本，重复次数）

注意重复文本要用英文状态下引用，通过具体的实例去实战吧~

01.给课程做数据条

表达式子：=REPT("|",C5)&C5

选择适合的字体很重要，一般适合展示20至100的数据

02.网站流量漏斗图

03.电影评分表

04.相亲心动指数

05.人口金字塔图

NO.2 条件格式

01.突出显示单元格规则

点击【开始】→【条件格式】即可选择相关的规则，突出显示相关的单元格。

1.查找重复值，查找班里不及格的人等等

02.最前最后的规则

利用前N项或者后N项，通过突出显示快速找到对应的数据。

例如我们可以显示数学成绩高于平均分的同学、显示各位同学最低的一门科目成绩、班里成绩最好的3位同学

03.图标集

许多小伙伴不知道这些小图标是来自条件格式，导致了误以为是图表上的。

优点：其实这些精致的小图标设置很简单，通过默认的设置就能得出来。 缺点：就是精度不高，只能表示大概。图标集分为方向、形状、标记、等级四个归类，根据归类我们日常主要分别应用在

方向：表示涨↑跌↓，一般用于数据对比

形状：一般用于分类划分的信号

标记：用于标记状态，某件事做了与否，达成目标与否

等级：表示占比划分

04.色阶

色剂可以设置双色色阶或者三色色阶。

05.半自定义规则

如果还不过瘾可以通过自定义格式来设置，整体设置也不难，所有的框和图标均可以自定义设置。

06.公式自定义条件格式

公式自定义条件格式，相对与上面的会难点，但通过简单标志有更高的灵活度。

自定义格式百分比图

2.动态考勤记录表

3.项目计划甘特图

03.迷你图

迷你图有三种形式，柱形、折线和盈亏图，它的优点是能大概表示数据状态，确定就是精准度低，图形无法表示数据真实差距。

无排版可视化的表格

经过可视化后↓

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04.三维地图

武广之恋❤

本题版本要求：2016及以上，2013版本可以安装power map插件还能拯救。

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本道题可以简单拆分为：心形图形表达式+三维地图

01.第一步构建数据源

我们在百度或者一些论坛上找到心形的函数Excel表达式，然后在Excel上列出具体的数据源，这是最关键的又是最麻烦的一部分工作。就能直接下载该我精心为大家准备源文件啦！

02.打开三维地图

1.我们把标准的心形函数表达式放到三维地图上，其表达效果这样紫滴，地理曾经满分的我一下子恍然大悟，这不就是本初子午线（经度=0）与赤道（纬度=0）交界的地方嘛。

2.当我们把坐标的中心定位到广州，不就是将原来的表达式加上广州的经纬度，我马上百度了一下广州的经纬度。广州（东经113.23，北纬23.16）大小老可爱们直接在我的城市填上经纬度就OK啦↓

以广州为例↓

延伸：西经与南纬，需要把坐标写成负数。如西经113.23，南纬23.16（-113.23，-23.16）这样表达。

于是我们在茫茫的太平洋找到这个东西↓

03.添加异地坐标

在对应我的城市，和你的城市填上对应的坐标轴，可得到：

广州与武汉❤

广州与珠海❤

05.特别提醒

更改过数据源后一定要刷新数据啊！

E03.了解Excel图表的规范与应用

E03-1.参考优秀的图表借鉴样式、布局、配色等

a.echart网站

b.设计网站

c.可视化平台等：如网易数读

d.商业杂志

E03-2.一份专业商务图表具备哪些特

图表原有元素：2.主标题；5.图例；6绘图区（1.纵坐标、2.网格线、3.横坐标、4.图形）

添加元素：1.logo；3.副标题，4.单位，7.备注

E03-3.快速了解图表基础设置

E03-4.配置表格主题颜色

E03-5.系统设置整个表格主题

了解整个表格和图表的基础和规范设置后，我们马上去了解各种基础图表。

E04.玩王者荣耀，学习基础图表

学习基础图表，大家只需要吧这个《王者荣耀看板》做一遍，基本就你能掌握90%日常工作的应用，更重要你做完后会有一股成就感。

王者荣耀数据看板

王者荣耀动态看板

那我们分解一下，都是由哪些图表构成的，从这个图表就能从主标题看出是哪些图表，我们还可以通过点击图表左上方蓝色■形状，进行跳转到对应的图表联系区域。

教学部分主要采用了《经济学人》的配色风格演示，大家可以通过设置页面布局的主题，变换主题颜色。

E04-1.柱形图

01.表格开始页引导：

02.图表练习区域展示：

02.图表小结区域：

每个图表做了实践之后，我们会给大家总结主要的知识点，方便大家快速上手图表。

E04-2.条形图

条形图在王者荣耀中很常见，例如对战战绩图，血量、蓝量还有回城图都是由条形图来展示的。

03.知识点小结：

接下来的图表，就简单跟介绍一下需要注意的事项，或者一些与其他图表的不同点或共同点：

E04-3.折线图

E04-4.环形/饼状图：占比分析

E04-5.面积图：占比趋势分析

这个在王者中的经济占比运用的就是面积图。

03.知识点小结：

E04-6.散点图:双变量分析

03.知识点小结：

E04-7.气泡图：三变量分析

03.知识点小结：

E04-8.雷达图：多维度分析

最常见在我们的综合战力分析上，几乎每个游戏都会常常用到这种的对比。

03.知识点小结：

以前的案例示范：

E04-9.树状图：分级占比分析

E04-10.旭日图：分级占比分析

E04-10.直方图：区间分布分析

直方图更像简化版的正态分布图，它经常用于统计数值区间的分布，例如年龄段的人数、收入水平、工资收入分布等。

E04-12.瀑布图

E04-13.组合图

E04.最后一招，数字放大法！

最后，我们把上面的所有图表拼合在一起，可得：

把我们所学的图表，一一放进去，可得到：

暂时补充到这里，如果想看动态图表的，请留言，我抽空补充一下这方面的知识。

私信回复：基础图表，即可获得一份基础图表的源文件❤