【Excel 模板】可视化:报考人数比统计表!
数据可视化很重要的一步即是对原始业务数据结构的理解,而在Excel的图表库中,微软所设计的图形库是基于二维表的。(因为Excel自由灵活的表结构不限制变量类型,不识别因子变量(即用于构造模型或者用于图形映射))。
也许以上解释并不能令你满意,这里我只强调一点,同样制作一个多分类的柱形图(或者条形图),假若你获取的原始数据是三个字段,一个门店名称,一个季度标签,一个销售额,那么这种数据结构你是无法对其进行图表化呈现的,你需要借助Excel的数据透视功能,对其进行维度交叉透析,进而使用汇总表(二维表)进行多分类图表构建。
以上就是Excel中图表构建原理的大致过程,而除Excel之外的数据可视化产品,基本上都是使用一维表结构(长数据)来构建可视化图形的。其中因子变量(即通常意义上的分类变量)充当着至关重要的作用。
这也是用惯了Excel的小伙伴儿,如果想要迁移到其他可视化工具上,迈出的第一步往往无比艰难(也不能一概而论,假如你经常使用Excel的数据透视表功能,并且对数据库有所了解,对于数据的长宽转换应该早就烂熟于心了,这道坎不会困扰你太久)。
二维表有二维表的好处,即所见即所得,因为二表已经具备一定的图形化特征,而不单单是表了,但是二维表作图在效率上有着天然的劣势,即你会淡化对数据数据结构的理解,会被Excel的这种作图理念所吞噬,进而被绑架。(纯属个人愚见)
又扯远了,今天的主角仍然是Excel,我使用自己学习以来的案例来说明,Excel仍然是一款不折不扣的优秀可视化工具。
一个好的模板对工作效率的提升作用很大, 扫一扫二维码,或在知识星球搜索 “ 一起大数据模板中心” !获取价格超万元的PPT模板,行业资料,办公技巧等。
你将获得:
1、价值上万元的专业的PPT报告模板。
2、专业案例分析和解读笔记。
3、实用的Excel、Word、PPT技巧。
4、VIP讨论群,共享资源。
5、优惠的会员商品。
6、线下活动优惠价格。
7、每年只需99元,老用户可八折续费。