10 个最常见的 Excel 图表及其用途

要反转组（在上面的示例中，将星期一移至顶部，将星期日移至底部），请双击相关轴，然后在屏幕右侧的“设置轴格式”窗格中选中“反向顺序类别”。

折线图

柱形图和条形图非常适合显示简单数据集的比较，而折线图则有效地显示随时间变化的线性趋势。

在这里，您可以查看一支球队在三个赛季中的进球数。很容易快速识别出球队在球门前逐渐变得更好。

如果表中有多个变量，当您选择将数据表示为折线图时，Excel 会选择这些变量。下面屏幕截图中的折线图使您能够快速看到曼联每个赛季的进球数都在增加，随着时间的推移，阿森纳的进球数越来越少，而切尔西则基本保持不变，除了第 4 赛季有所下降之外。

面积图本质上是折线图，但折线下方的区域已被填充。

图表具有这种附加颜色的好处是它可以更清楚地表示数据的较大变化。此外，当您使用具有各种数据集的面积图时，这些变量之间的比较比折线图更容易看到。

在这个例子中，线下的颜色是累计收入总额，所以颜色很好！该图表还清楚地向我们显示，收入在周四达到顶峰，并在本周末回落至周一开始的水平。

当我们绘制三周的收入数据时，面积图为我们提供了一些需要注意的事项。首先，很明显，周四是每周收入最好的一天（看看周四所有三种颜色的收入如何达到峰值），其次，随着时间的推移，我们赚的钱越来越多（注意橙色部分如何占据更多的钱）。图表的面积比蓝色大，以及绿色比橙色占的面积多）。

除了让您感到饥饿之外，饼图和圆环图还表示数据的每个部分占整体的比例。使用这种类型的图表可以更轻松地估计百分比。

在下表中，我们统计了飞越上空的每种类型飞机的数量。生成的饼图将每种类型显示为楔形，而圆环图则使用圆弧。请注意，您很快就能看到超过四分之一的飞机是 Hawk T2。

将光标悬停在每个楔形或圆弧上即可查看确切的值。您还可以通过选择图表、单击“+”并选中“数据标签”来添加数据标签。

条形图和柱形图显示每个系列的单独值，而直方图将数据分组在一起以显示频率分布。

在此示例中，我们有 20 名学生及其考试成绩。我们希望将分数分成 10 组（例如 50 到 60、60 到 70 等），并查看每组有多少学生。这就是我们最终得到的结果。

然而，为了实现这一目标，我们必须迈出关键的一步。组宽度（也称为 bin）不会自动设置为 10。要更改此设置，我们右键单击 x 轴，单击“设置轴格式”，然后将“Bin 宽度”更改为 10.0。如果您愿意，您可以调整垃圾箱的数量（而不是它们的范围）。

方括号中 x -axis 表示包含在 bin 中的数字，而圆括号表示不包含在 bin 中的数字。因此，例如，(60, 70] 表示该列中不包含 60 分，但包含 70 分。

XY 散点图是查看两个数据集之间是否存在相关性的好方法。

在此示例中，我们绘制了失球数与进球数的关系图。我们可以直接看到进球较多（y 轴）的球队往往失球较少（x 轴），反之亦然。

评估两个变量之间相关性的另一种方法是通过组合图。

在这里，我们的表格显示了全年的平均气温和平均降雨量。从我们的组合图中可以清楚地看到，温度越高，降雨量越少。

要更改每个数据集的可视化方式，请选择图表，单击“图表设计”，然后单击“更改图表类型”。然后，您可以在打开的对话框中更改设置。

这些类型的图表允许您使用 3D 地图和颜色查看不同数据集之间的最佳组合。

回到我们的飞机发现，我们想知道什么时候最有可能发现飞机从头顶飞过。 3D 曲面图告诉我们，周六是最好的日子，尤其是月初。它还告诉我们周二和周三不要抱太大希望。

雷达图直观地显示了各种特征的比较。

假设我们是一名田径教练，我们想了解我们的运动员在属性方面的比较。下面的雷达图清楚地表明汤姆最大的资产是他的速度，迪克是一个很好的全能手，而哈利需要在各个方面进行改进。图表中的点不仅表明了具体特征，而且绘图的面积也告诉了我们总体的比较值。

创建图表后，请尝试更进一步，突出显示最小值和最大值以使它们脱颖而出。或者，更好的是，您可以将图表与下拉列表结合起来，使它们变得动态。