重叠比例的妙用[假痴不颠]

Excel图表的制作,往往不能仅关注图表本身,更多的状况下需要我们关注作图数据的构成。如果忽略了这一点,作图的过程将会变得复杂且僵化。图10.3-1的案例即是如此。

重叠比例的妙用

图10.3-1 重叠比例的妙用

案例介绍

图10.3-1的案例是某公司营业部2010年度销售指标KPI达成情况。该类图一般被称为“子弹图”,主要使用在衡量关键业绩指标KPI的环境。

案例图表中,当前实际值用颜色最深的柱形来表达;预期目标使用短线;通过三个由深到浅的渐变灰度,来表达警戒、满意、优秀分值区间。

提示


关于子弹图(Bullet Chart):

子弹图(Bullet Graph/Chart)是由斯蒂芬(Stephen Few)从条形图演化而来。其具有面积占比小、表达数据信息丰富的特点,适合表达大信息量,故最初的目的是为了取代商业智能(BI)中的仪表盘。

1)该图表虽是柱形,但表现形式重点在图解特征,兼具秩序特征。

2)该图视觉中强调分割布局。


案例分析

受视觉影响,直观的第一印象是:图10.3-1的案例图表的基础图表类型是堆积柱形图。但当我们审视表10.3-2的作图数据时会发现:警戒、满意、优秀分值区间值和堆积柱形图要求的数据完全是两个概念。如果使用堆积柱形图,当前的数据需要进行再次计算,这需要使用辅助数据列才可完成。换个思维:其实直接使用簇状柱形图,借助重叠比例的调整,这个问题相应就会变得简单许多。

图10.3-1案例图表中使人感觉困难的是对目标值的处理,因为在Excel图表类型中,要轻松实现这个小横线有一定难度。大部分读者可能倾向于使用XY散点的误差线来实现,这个部分如果采用和图9.6-1案例实现的相同方法,也可在使用柱形图的前提下实现。

图10.3-1案例原始数据

表10.3-2 图10.3-1案例原始数据

案例实现

根据10.3.2节的分析,图10.3-1案例完全使用簇状柱形图来实现,需要说明的是该方法实现过程必须要注意系列的次序,“警戒”、“满意”、“优秀”这三个系列,数值最大的系列次序要置于优先次序,反之亦然。以下是案例实现的具体步骤:

1.选中作图数据区,以数据产生在列,制作簇状柱形图,如图10.3-3所示。

图10.3-1案例实现第1步

图10.3-3 图10.3-1案例实现第1步

2.除“目标值”系列外,依次选中图表系列,设定相应的填充色,无边框;然后选中“实际值”系列,将其置于次坐标系,如图10.3-4所示。

图10.3-1案例实现第2步

图10.3-4 图10.3-1案例实现第2步

3.使用自选图形的线形和矩形,组合一个新的自选图形,如图10.3-5左侧所示;复制该自选图形,粘贴进“目标值”系列;同时设置柱形重叠比例100,分类间距60,如图10.3-5右侧所示。

图10.3-1案例实现第3步

图10.3-5 图10.3-1案例实现第3步

:如果不愿意使用次坐标系,可参考该步骤方法,使用自选图形填充“实际值”系列来实现。

4.最终整理修饰润色后的效果如图10.3-6所示。

图10.3-1案例最终实现

图10.3-6 图10.3-1案例最终实现

其他

图10.3-7是一个用于纵向比较的横式子弹图,该图的实现过程和图10.3-1基本相同。该图如果不借助任何自选图形,使用其他方法来实现,会相对复杂,因为条形图独占一个坐标系,无法和其他图表类型共处同一坐标系。有兴趣的读者,请自行使用其他方法去尝试实现。

横式子弹图

图10.3-7 横式子弹图

假借色彩和标签[指桑骂槐]

正常状态下,图表表达的诉求内容需要控制在两个以内,但有时则需要将诉求内容扩充至3个。如何合理规划这些诉求的表达层次就变得至关重要,图10.2-1即是一个这样的案例。

图10.2-1 假借色彩和标签

案例介绍

图10.2-1的案例是某公司速食食品4种不同配方方案成本、核心配料占比、脂肪含量比较图。该类图一般被称为“滑珠图”,这个名称形象地说明了这种图表的表达方式。

案例图表中的“滑珠”使用了三种不同的颜色,分别代表三种不同成份:A、B、C,用来表达百分比占比和方案成本间的关系,“滑竿”则通过将不同的成分进行归类,来表达不同方案;每种方案对应一个相应的成本。

提示


关于滑珠图:

1)该图表的使用场合具有较大限制,既不适合用来表达大信息量数据,也不适合套用到所有表达3个诉求信息的图表中。

2)该类图表现形式具有编组特征,在视觉上呈现密集布局。


案例分析

如果没有图10.2-1案例的图表,仅使用表10.2-2的数据表来制作图表,将数据表内容全部反映到图表,这将是一个很纠结的问题。

表10.2-2 图10.2-1案例原始数据

要表达3种成分(A、B、C)的百分比占比和方案成本关系,使用XY散点是一个不错的选择;如何表达不同方案的成分构成?好在同一方案的成本相同,这样就可以使用直线将同一方案成分连接;脂肪含量作为第3个诉求表达信息,如果直接使用额外的图形对象来表达,则会使图表变得复杂。直接借用同一方案成分连接线的不同色彩设置进行表达就成了一个不错的选择。而这些所有的构思都可使用XY散点图来实现,这也为图表实现过程减少了不必要的麻烦。

案例实现

根据10.2.2节的分析,图10.2-1案例实现过程完全使用XY散点图来实现,“滑竿”部分则主要借助XY散点的误差线来实现,诉求信息表达过程则主要借用数据标签和不同色彩设置来进行不同信息的编组区隔。以下是案例实现的具体步骤:

1.选中“成本”、“A”、“B”、“C”所在数据列,以数据产生在列,制作XY散点图;然后依次交换SERIES公式中X值和Y值的数据区域。生成效果如图10.2-3所示。

图10.2-3 图10.2-1案例实现第1步

2.增加“辅助列”,数值均为0.6;然后选中数值纵轴,勾选数值(X)轴交叉与数值最大值;最后依次以“脂肪含量”来分组,向图表添加两个图表系列,注意这两个图表系列的数据引用,如图10.2-4所示。

图10.2-4 图10.2-1案例实现第2步

3.修改数值横轴最大值为0.6;然后依次选中图表“40%”和“50%”这两个系列,设置误差线X为负偏差,数值为0.6,如图10.2-5所示。

图10.2-5 图10.2-1案例实现第3步

4.依次选中图表“40%”和“50%”这两个系列的误差线,分别设置宽度和不同色彩;然后使用圆形自选图形。设置不同渲染效果,并依次粘贴到图表的“A”、“B”、“C”3个系列中;最后设置“40%”和“50%”两个系列的数据标志,并使用“=”一个个将其和数据区“序列”所在数据列单元格建立关联,如图10.2-6所示。

图10.2-6 图10.2-1案例实现第4步

5.最终整理修饰润色后的效果如图10.2-7所示。

图10.2-7 图10.2-1案例最终实现

其他

图10.2-8是图10.2-1案例图表的视觉简化版本,“滑竿”部分利用条形图来实现,但相较图10.2-1案例实现而言,制作过程并不简单。该图的好处是可以使用在多个数据比较,但表达信息并不直观。

图10.2-8 简化滑珠图

变换线形为面积[偷梁换柱]

在Excel图表中,有些图表元素虽然在视觉中不可见,但却是以视觉可见元素的宿主存在,或者是辅助其他图表元素进行数据表达的关键;有些图表元素则通过本身视觉特征来表达数据;还有一些图表元素则通过将自身转换为容器来表达数据。充分借用不同图表元素特点,是提升Excel图表制作水平的核心内容之一。

  1. 在有些特殊的应用环境中,巧借折线图的涨跌柱线,使图表在实现上将更具灵活度;
  2. 除形状以外,恰到好处地借助色彩和数据标签来呈现数据其实更加直观和简洁。
  3. 在图表中借助简单的设置技巧,获得的效果往往比使用复杂方法更加简单高效。
  4. 通过借助视觉中不可见的辅助系列,可以将看似Excel不可能实现的图表变为现实。
  5. 通过使用大量的辅助图表系列,进行借局布势,关键诉求的表达将更加清晰和直观。
  6. 借助Excel图表系列的寄生类元素,忽略宿主元素的存在,是Excel图表实现的一个关键内容。

变换线形为面积[偷梁换柱]有时我们面对一个图表时,往往会被自己的视觉所引导,形成惯性思维。其实在Excel图表的制作中,往往需要无视所见,这样才不会被固有逻辑思维束缚。图10.1-1图表的实现即是一个这样的案例。

图10.1-1 变换线形为面积

案例介绍

图10.1-1的案例是某公司不同岗位的薪资分布图,该图和箱线图(Box Plots)外形非常相似,其上边沿表示数据的最大值,下边沿则表示最小值,中间线为平均值。

该类图表最大的特点是,表达数据诉求的图形对象在视觉中呈“悬浮”状。

提示


关于箱线图(Box Plot)

由美国著名统计学家约翰·图克(John Tukey)于1977年首先提出,并发表在《Understanding Robust and Exploratory Data Analysis》一书中。

该图主要显示一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数,详见下图。

1)该图视具体使用环境,表现形式具有秩序和对照/编组特征。

2)该图视觉中具有密集与离散布局,同时又具有自中心向两侧发射布局。


案例分析

视觉会告诉我们:图10.1-1的案例是个面积类系列构成的图表。在Excel图表中,和这个案例比较契合的图表类型是柱形图,它们都是面积类的图表。这个案例当然可以使用堆积柱形图来实现,除此之外其实还有比较简单的方法——使用折线图来实现。

在Excel的股票图中的“开盘-盘高-盘低-收盘”图即是箱线图的一个特例,其中折线图的涨/跌柱线被用来实现“开盘-收盘”,折线图的高低点连线被用来实现“盘高-盘低”。了解了此点,即可使用该图表类型来完成简单的箱线图制作。

案例实现

根据10.1.3节的分析,图10.1-1案例通过折线图的涨跌柱线来实现“悬浮”柱形,XY散点误差线来实现平均值表达。以下是案例实现的具体步骤:

1.选中数据区域,直接制作折线图,如图10.1-2所示。

图10.1-2 图10.1-1案例实现第1步

2.选中图表“薪资区间中值”系列,变更图表类型为XY散点图,如图10.1-3所示。

图10.1-3 图10.1-1案例实现第2步

3.选中图表“薪资最高值”系列,在系列选项中勾选“涨/跌柱线”;然后将所有折线系列设为无线形,无数据标记,如图10.1-4所示。

图10.1-1案例实现第3步

图10.1-4 图10.1-1案例实现第3步

4.选中图表“薪资区间中值”系列,设置其误差线X为正负偏差,数值为0.48,如图10.1-5所示。

图10.1-5 图10.1-1案例实现第4步

:为了美观,请设置误差线格式中“刻度线样式”为非默认格式。

5.设置系列的数据标志,整理修饰润色后的最终效果如图10.1-6所示。

图10.1-1案例最终实现

图10.1-6 图10.1-1案例最终实现

其他

图10.1-7和图10.1-8图表也是采用图10.1-1实现的方式来完成的案例,均借助了折线图的涨/跌柱线。且在这两个案例中,由于涨柱线和跌柱线可以被分别设置不同颜色,故该方法可以更加便捷和直观地表达增长态势。

推移瀑布图案例

图10.1-7 推移瀑布图案例

另类步进图案例

图10.1-8 另类步进图案例

如图10.1-9所示是另一类表达构成关系的瀑布图图表,也可借助图7.2-1案例[参见7.2节]的实现方法来完成。

构成瀑布图案例

图10.1-9 构成瀑布图案例

若使用股票图中的“开盘-盘高-盘低-收盘”图来制作箱线图,则必须确保系列的排序符合既定要求。在图表表达盘高-盘低“箱须”的实现上,也可以使用折线图的误差线Y来实现,因为误差线可以引用单元格区域,这样的实现方法相比默认图表,制作起来相对直观,更适合使用在相对复杂的组合图表中。图10.1-10的实现即是一个典型实例。

箱线图案例

图10.1-10 箱线图案例

有效利用堆积系列线[假途伐虢]

图9.6-1案例所示的图表看起来非常简单,使用Excel制作却并不轻松,这是因为在Excel图表中,并没有原生支持系列阶梯状视觉形态的功能。实现该案例图表的视觉形态,可能会有多个变通的解决方法,但我们有没有想过最直接和简单的做法是什么?

图9.6-1 有效利用堆积系列线

案例介绍

图9.6-1案例是某医药企业药品病理试验的生存曲线图,图表通过分别对试验组和对照组2组小白鼠的生存跟踪,来说明药品是否有显著治疗效果。

该图的最大特点是以阶梯方式绘制数据,一个阶梯代表一个观察周期内小白鼠的生存百分比。

学习思考


关于图9.6-1案例图表:

类似的图表除使用在数理统计外,也常使用在工程技术中,比如电子工程中的方波信号,以及研究分解步骤中数据变化的步进图。

1)此类图表虽与时间特性有关,具有一定秩序感,但更多表现的则是差异对照。

2)由于时间的关系,其在视觉中往往为从左至右的发射布局,视图表不同,视觉中的发射角度亦会不同。


案例分析

在Excel图表中,和图9.6-1案例图表的形态轮廓相似的是柱形图,但柱形图几乎无法实现上述的线形效果,因为柱形图属于面积类图表。当然也可以使用折线图表,折线类图表要实现图9.6-1案例图表效果则必须将现有数据扩充,并使用时间刻度的横轴坐标。也可以使用的是XY散点图,借助XY散点的X轴和Y轴误差线来实现,相较折线图表,该方法要相对简单。但使用Excel的线形图表则必须要增加辅助数据列才可以完成,这类方法常常比较复杂,且作图效率不佳。

案例实现

通过9.6.2节的分析,图9.6-1案例采用堆积柱形图配合系列线来实现,该方法实现的关键在柱形图的填充方式上。以下是实现细节:

1.选中原始数据区,直接选取堆积柱形图,如图9.6-2所示。

图9.6-2 图9.6-1案例实现第1步

2.选中图表系列“对照组”,将其置于次坐标系,并更改图表系列图表类型为堆积柱形图;然后依次选中图表系列,更改分类间距为0,并勾选显示系列线;最后依次设置系列线的样式及颜色,如图9.6-3所示。

图9.6-3 图9.6-1案例实现第2步

3.使用自选图形分别绘制1个线形和矩形对象,注意线形长度和矩形宽度需保持一致,线形对象宽度以0.25磅为宜;然后进行组合,如图9.6-4左侧所示,注意两对象以顶部对齐;最后依次将该对象复制粘贴到柱形图中,注意线形颜色要和对应的系列线颜色保持一致。

图9.6-4 图9.6-1案例实现第3步

4.向图表增加一个XY散点,用来模拟坐标横轴,该系列引用数据请参考图9.6-5的SERIES公式所示;然后使用“=”将该系列的数据标志同“月”数据列的单元格一个个建立关联,如图9.6-5所示。

图9.6-5 图9.6-1案例实现第4步

5.最终修饰美化后的效果如图9.6-6所示。

图9.6-6 图9.6-1案例最终实现

其他

图9.6-7是一个使用Excel模仿2011年5月5日发表在《经济学人》杂志网站“世界人口预测”图表的案例,该案例中对2100年人口数据的绘制,所采用方法和图9.6-1案例如出一辙。均借助了系列线和自选图形来实现。采用该方法实现的图表,基本无须设置烦琐的辅助数据列,直接套用原始数据即可获得案例效果。

但需说明:该方法使用在条形图中时,自选图形填充图表系列,会在图形右侧出现填充缺失,而左侧则不会出现。因此在图9.6-7案例中,2100年女性人口数据在细节表现上出现了锯齿状,显得并不完美。但该方法依然是一个高效有用的图表制作技巧,尤其是在配合柱状堆积图使用时。

图9.6-7 《经济学人》杂志网站“世界人口预测”图表

数据的前后对比[远交近攻]

在Excel图表制作过程中,往往要求我们对一组图表系列群组中的某个系列进行特殊的设置,从而实现图表的视觉效果。图9.5-1案例的实现过程即是如此。

数据的前后对

图9.5-1 数据的前后对

案例介绍

图9.5-1案例是某公司一个产品改善前后的对比图,该图表通过对9个不良项的改善前后数据对比,来说明改善的效果和持续改善的关注焦点。

该图其实是一个背离式条形图和布普斯(Bumps)图的结合使用案例,背离式条形图反映使用排序法后的改善前后数据,而布普斯图则反映改善前后的不良项排序变化趋势。

学习思考


关于布普斯(Bumps)图:

布普斯(Bumps)图和学生时代作业题中的名词连线类似,其通过连线方式将视觉中的图形对象进行强制关联。

1.该图并不局限使用在一个阶段,比如图9.5-1案例,可以将多次改善的不良项排序变化进行绘制,以说明排序的趋势变化状态。

2.该图表达形式具有强烈的连接特征,视觉布局具有强烈发射感。


案例分析

图9.5-1案例通过条形图表达改善前后数据变化,通过XY散点图表达不良项排序变化。在Excel图表中,同一坐标系无法同时完成两个数值坐标绘制。条形图在Excel图表中必须独占一个坐标系,无法和其他图表类型的图表系列组合。要使图9.5-1案例中的条形图和XY散点图置于同一图表,则图表中的条形图系列必须放置在同一坐标系集合中。

借助上述方法实现图9.5-1案例必须面对以下两点:

1)坐标轴刻度和标签的设定;

2)视觉上实现背离式条形图。

解决问题1)可以采用XY散点模拟坐标的方法实现,问题2)可使用堆积条形图来实现。

案例实现

通过9.5.2节的分析,图9.5-1案例采用堆积条形图和XY散点图来实现,堆积条形图的其中一个系列的数据需要转换为负值,其次需要增加一个辅助系列来将两个条形图系列间进行视觉隔离。以下是实现细节:

1.依次选中原始数据区,单击工具菜单栏的降序排序按钮,将数据转换为降序排列模式,如图9.5-2所示。

图9.5-2 图9.5-1案例实现第1步

2.复制粘贴排序后的“改善后”“项目”数据区域,并建立数值为−60的“辅助1”数据列;然后复制排序后的“改善后”“NG数”数据区域到“辅助2”数据列,并将数据转换为负值;最后选中排序后的“改善前”数据区域和新建的“辅助1”和“辅助2”数据列,制作堆积条形图,并分别设置纵坐标轴分类次序反转和横坐标轴数值次序反转,如图9.5-3所示。

图9.5-3 图9.5-1案例实现第2步

:负值的转换可以使用函数公式来完成,也可使用任意空白单元格输入-1,复制该单元格,然后选中“改善后”数据区域,“选择性粘贴:乘”来完成。;

3.选中图表的“辅助1”系列,设置线形无,填充无;然后设置纵轴刻度线标签为无;最后设置“NG数”系列的数据标志为“类别名称和值”,并使用“=”将“辅助2”系列的数据标志,同“辅助3”数据列的单元格一个个建立关联,如图9.5-4所示。

图9.5-4 图9.5-1案例实现第3步

4.构建如图9.5-5左侧所示的4列数据,具体使用函数参见图9.5-5箭头所指;然后选中“Bumps Y”数据列选择性粘贴到图表,并更改图表类型为XY散点图,更改系列X值为“Bumps X”数据列;最后设置主数值横坐标轴线形无,刻度线标签无,并设置次数值Y轴交叉与次数值X横坐标轴为−60,如图9.5-5所示。

图9.5-5 图9.5-1案例实现第4步

5.设置次数值X横坐标轴线形无,刻度线标签无;然后构建如图9.5-6左侧所示的3列数据,并以“模拟X轴X”、“模拟X轴Y”的数据列向图表新添系列;最后使用“=”将该系列的数据标志同“模拟X轴标签”数据列的单元格一个个建立关联,如图9.5-6所示。

图9.5-6 图9.5-1案例实现第5步

6.修饰整理后的效果如图9.5-7所示。

图9.5-7 图9.5-1案例最终实现

另类雷达图[关门捉贼]

在Excel图表中,雷达图无论选择何种图表类型,其每个数据点都绘制在图表相对应的数值坐标轴上,这常常给图表的绘制带来困扰。配合数据布局,其实雷达图依然可以实现与常规方式截然不同的视觉特性。图9.4-1就是一个最佳案例。

另类雷达图

图9.4-1 另类雷达图

案例介绍

图9.4-1的案例是某地区1965年~2010年8月份的风向玫瑰图,该图表通过对16个物理方位、对风向频率进行汇总统计,频数百分比最高的方位数据点距离圆心最远,反之则最近。

风向玫瑰图,往往采用两种颜色交替填充的方式来表达诉求,方位采用标准的上北下南,左西右东。

学习思考


关于风玫瑰图:

风玫瑰图也叫风向频率玫瑰图,是根据某一地区各方位风向或风速的多年平均统计百分数值,按一定比例绘制,数据点绘制在8个或16个罗盘方位。分为风向玫瑰图和风速玫瑰图两种,风向玫瑰图多见,风速玫瑰图则是在风向玫瑰图的基础上增加了一个风速数据维度。

1)该图属于工程技术图表,表达形式强调物理方位的秩序,视觉布局上有强烈的发射感。

2)风速玫瑰图属于热力型图表范畴,风速大小采用色彩填充来完成表达,如图9.4-8案例所示。

3)该类图表切勿使用在管理、财务等严谨数据作业环境中,此类图表的误用会严重影响图表诉求传达。


案例分析

在Excel图表中,绘制在极坐标轴中的图表只有数值轴,且系列以分类序列方式绘制,该模式使雷达图很难实现一个图表系列割裂为多个小面积图形。借助雷达图本身的特点,有意识将某一相对应数值坐标轴上的数据点数值设定为数值轴最小值,是实现一个图表系列割裂为多个小面积图形的有效方法。

借助上述方法有以下挑战必须面对:

1)必须要间隔增加系列的数据点个数;

2)系列的数值轴最小值位置会出现凹陷。

解决这些问题可以采用将数据点个数成倍增加的方法,但这样的方法会使图表制作的过程变得非常复杂,这需要重复地设定数据点的数值,每个割裂的小面积图形间的间隔视数据点个数影响很大。

案例实现

通过9.4.2节的分析,图9.4-1案例采用将一个数据系列拆分为两个数据系列的方法来实现,该方法即可实现间隔填色,又可很好规避9.4.2节分析的两个问题。以下是实现细节:

1.将占比数据转换为占比百分比数据,然后再将占比百分比数据进行拆分布局,如图9.4-1所示。

图9.4-2 图9.4-1案例实现第1步

:1)相关公式请参阅图9.4-2中箭头所指的位置;

2)数据点间隔间的数值补值为0值或是两数值点的角平分线长度;

3)数据布局的部分要特别留意图9.4-2右侧最下方的单元格处理。

2.选中“风向频率A”和“风向频率B”所在的数据区域制作面积雷达图;然后选中“风向频率A”,修改分类标志的数据区域为整理后的“方位”所在数据区域,如图9.4-3所示。

图9.4-3 图9.4-1案例实现第2步

:1)引用数据区域不包括最后一行单元格;

2)雷达图在系列数据点个数达到30个左右时,外观会趋于圆形,成为最为典型的极坐标图表,当然数据点越多则圆度越好,除此之外圆度也受到图表的大小影响。

3.修改图表中系列的颜色;然后设置数值坐标为无,如图9.4-4所示。

图9.4-4 图9.4-1案例实现第3步

4.选中“风向频率”所在的数据区域,复制并选择性粘贴到图表,创建一个新的图表系列;然后将其图表类型改为饼图;为了区别于其他系列,将系列名称引用“方位”单元格。具体效果如图9.4-5所示。

图9.4-5 图9.4-1案例实现第4步

:使用该系列的目的是来模拟风向玫瑰图的16个方位坐标。

小技巧


与Excel雷达图相关的小技巧:

1)在Excel雷达图中,数值坐标的叠放优先级要高于图表系列,在该案例中存在严重的视觉干扰。此处借用了饼图的高优先叠放层次,使数值坐标的叠放优先级降低到系列之下。为了便于理解,建议读者动手试一试:

a)使用一组数据制作饼图,然后将图表系列变更为面积雷达图;

b)直接使用该组数据制作面积雷达图。

通过对比这两个图表的不同,更易于理解该技巧。

2)特别注意:该技巧并不适合用于兼容模式。


5.选中“方位”系列然后再次变更图表类型为数据点雷达图;修改该系列的数值引用单元格区域为“风向频率”右侧所在的空白数据区域;最后设置此数值线形同网格线一致,并设刻度线标签为无,如图9.4-6所示。

图9.4-6 图9.4-1案例实现第4步

6.最终整理修饰润色后的效果如图9.4-7所示。

图9.4-7 图9.4-1案例最终实现

其他

图9.4-8案例是一个典型的风速玫瑰图,图表的整体外形和风力玫瑰图诉求表达几乎并无二致,不同之处是:每一个方位上又采用阶梯状色深,来表达不同风速等级出现的频率。该案例和图8.4-1案例的实现方法相同,所不同的是该图采用了多个系列,每个色深采用两个系列来实现。需要注意:该图制作时最外层的色深系列次序为1,依次类推。

图9.4-8 风速玫瑰图

小知识


■ 风速玫瑰图

该图最初使用场合是对风相关的气象研究领域,而且一直被沿用至今。但18世纪中期弗洛伦斯·南丁格尔曾使用该图说服政府改善英国军队医院的伤病员护理条件,因此该图又被称为“南丁格尔玫瑰图”,由于此图曾发表在其著作《鸡冠花》一书中,因此也有人称之为:鸡冠花图。当前该图则被大量使用在互联网络的信息图表中,但需要说明的是:在日常的办公环境中切忌使用该图。


示例文档


本书所附案例文档9.4中包括了图9.4-1案例的具体实现。

其中也包括了图9.4-8案例的具体实现,感兴趣的读者请自行演练学习。除此之外,图9.4-8案例也可使用本章9.4.2节分析中提及的将数据点个数成倍增加的方法来实现;如果读者不嫌麻烦,也可以使用100个系列的圆环图,如本章图9.1-1案例的实现方法一样,依次更改每个系列的数据点来实现,当然从严格意义上讲,该方法的准确度令人质疑,因为无法有效处理百分比的小数位。

数据降维[金蝉脱壳]

一个图表只能有力地说明一个诉求,但有时我们还是会纠结在图表的多个信息表达上,因为当前所有的数据比较并非基于相同的条件下。图9.3-1的案例就恰恰说明了这点。

图9.3-1 数据降维

案例介绍

图9.3-1的案例是某公司1~4月的累计销售与年度目标的比较,同时该图表包括了每个销售区域的人员个数。

该案例中,由于各区域间属并列关系,且由于数据为阶段性完成数据和总目标间的比较,条形图更适合表达完成进度。每个销售区域的人员个数只放在了图表的横坐标标签处。

交叉引用


关于图9.3-1的案例:

这个案例来自本书3.3.3节“图表修饰”的案例。

  1. 此案例中条形图的使用有效降低了各区域的业绩比较,因为销售业绩受销售人员个数、地区消费能力、淡旺季等诸多市场环境影响。
  2. 由于商业环境更看中销售额,对于销售目标完成度的关注次之,所以该图也未使用完成百分比。
  3. 条形图的表达形式具有强烈的秩序感,此案例中阶段性完成数据和总目标构成了一定的视觉分割布局,更适合表达完成进度。

案例分析

图9.3-1案例粗看之下并无任何难度,就是一个简单的条形图,并设置了条形重叠比例为100而已。如果抛开图9.3-1案例,面对表9.3-2的原始数据表,一定会使人迷茫,如何来表达这样的数据。

表9.3-2 图9.3-1案例原数据表

可选的方案是利用表9.3-2的原始数据表来制作一个类似案例8.4-9所示的不等宽柱形图,这样销售人员就可以被放到图表中。问题是销售人员并非是核心诉求,这个只是一个销售数据的辅助说明。如果这个数据不在图表中直接使用图形对象表达,这个案例的实现将变得异常简单,图9.3-1案例的实现正是基于这样的考虑。图9.3-1案例中将销售人员的个数放置到了图表标签中,该图实现的重点是如何处理双层的坐标标签,因为系列引用中使用多层分类标志,条形图外层的标签会出现字体方向变为竖式,且无法设定。

案例实现

基于9.3.2节的分析,图9.3-1案例的双层坐标标签最终采用主次两个分类坐标来实现,以下是实现的详细步骤:

1.选中“年度指标(万元)”、“已完成情况(万元)”所在的数据区域制作条形图,并设置系列的分类标志为“人员”所在的数据区域;然后选中“已完成情况(万元)”系列,修改系列的SERIES公式最后的系列的排序为1;最后设置分类纵轴的分类次序反转,如图9.3-3所示。

图9.3-3 图9.3-1案例实现第1步

:系列的分类标志和数值的引用单元格区域中包括了列标头。

2.选中“已完成情况(万元)”系列,设置系列的重叠比例为100,间隔为40;然后设定边框为红色,填充为无,如图9.3-4所示。

图9.3-4 图9.3-1案例实现第2步

:该步操作完成,相信读者已经明白为何要在第1步中重新设定系列次序,这样可以使图表在视觉上更加便于阅读。

3.选中“已完成情况(万元)”右侧的空白数据区域,选择性粘贴到图表,创建一个新的图表系列“辅助”;然后将其置于次坐标系;最后设定该系列的分类标志为“区域”。具体效果如图9.3-5所示。

图9.3-5 图9.3-1案例实现第3步

交叉引用


1)主坐标系的刻度标签叠放层次要优于次坐标系,这点和系列的叠放层次相反。请参阅本书5.2.2节“组合不同类型图表系列”中的1.和2.小节。

2)系列被创建后,无法通过鼠标选取,必须通过图表工具栏的下拉选框来选择。请参阅本书5.4.1节“磨刀不误砍柴工”中的“2.工具栏”小节。


4.选中横主数值坐标,修改刻度最小值为-4000;最大值为19000,并设定横主数值坐标无刻度线和刻度标签;然后选中主纵分类坐标,修改数值横轴交叉于分类纵轴为2;最后设置系列“年度指标(万元)”和“已完成情况(万元)”的数据点标签为“值”,如图9.3-6所示。

图9.3-6 图9.3-1案例实现第4步

5.最终整理修饰润色后的效果如图9.3-7所示。

图9.3-7 图9.3-1案例最终实现

堆积图表的并列显示[混水摸鱼]

有时我们所面对的图表往往看似非常简单,但却无法借助Excel的图表向导来直接完成。图9.2-1的案例就恰恰说明了这点。

堆积图表的并列显示

图9.2-1 堆积图表的并列显示

案例介绍

图9.2-1的案例是某公司采购的国产和进口设备的百分比比较,同时该图表又包括了这些设备数量与金额间的百分比比较。

该案例中,不论何种产品,其国产和进口的合计百分比都为100%,且产品数量和金额两个细分数据在视觉中呈一定的簇状分布。

案例分析

图9.2-1案例在第一眼看到时,掠过我们大脑的想法或许是直接使用Excel的百分比堆积条形图,但是Excel的百分比堆积条形图,并不支持同类产品下数量和金额数据进行并列簇状比较。

使用Excel百分比堆积条形图实现这个案例,关键在于如何处理产品名称的分类标志。通过使用一个辅助系列来模拟产品名称的分类标志,然后将所有作图数据放置在次坐标系中,但原始的数据表布局必须被重新整理。这样的方法需要引入大量的辅助内容,非常没有效率;另外该方法生成的图表在处理产品数量和金额两个细分数据时的视觉体验也并没有簇状条形图好,因为所有数据点间的间隔完全相同。

案例实现

根据9.2.2小节的分析,图9.2-1案例的最终实现完全采用簇状条形图,实现的关键是使用双坐标系,两个簇状条形图群组。以下是案例实现的具体步骤:

1.首先选中“国产数量比”所在的数据区域制作条形图,并设置系列的分类标志为产品序号和名称区域;然后选中“国产金额比”所在的数据区域,选择性粘贴到图表中;最后选中分类纵轴,设置纵轴格式为分类次序反转,如图9.2-2所示。

图9.2-2 图9.2-1案例实现第1步

2.选中“进口数量比”所在的数据区域,选择性粘贴到图表中,并将该系列置于次坐标系中;然后勾选显示次纵轴,如图9.2-3所示。

图9.2-3 图9.2-1案例实现第2步

3.变更系列“进口数量比”的数值引用区域为“国产数量比”所在的数据区域,次分类标志为“进口数量比”所在的数据区域;然后设置主横轴格式为“无线形,无刻度线,无刻度标签。”具体效果如图9.2-4所示。

图9.2-1案例实现第3步

图9.2-4 图9.2-1案例实现第3步

4.选中“国产金额比”所在的数据区域,选择性粘贴到图表中,然后设置该系列名称为“进口金额比”所在单元格,如图9.2-5所示。

图9.2-1案例实现第4步

图9.2-5 图9.2-1案例实现第4步

5.依次设置系列的数据标志,其中,系列“进口金额比”的数据标志需和“国产金额比”所在的数据区域单元格通过“=”号进行一个个关联。最终整理修饰润色后的效果如图9.2-6所示。

图9.2-1案例最终实现

图9.2-6 图9.2-1案例最终实现

示例文档


本书所附案例文档9.2是图9.2-1案例的具体实现。

该文档包含两个不同的版本,除本章节所述外,另一个版本采用9.2.2节分析的方法来实现,该方法实现的关键在于图表引用数据源的错层布局,感兴趣的读者请自行参考案例来演练学习。

图表的静态化[釜底抽薪]

在Excel图表制作过程中,我们是否经常感到千头万绪,一团乱麻?或是希望的曙光往往一闪而过,我们却因抓不到它的尾巴而痛苦不堪?以下的这些方法是图表制作中,理清纷繁错综思绪的好方法。

  1. 将图表的原始数据与图表本身脱离,不但有利于图表制作,而且更适合Excel图表的复制粘贴。
  2. 把图表本身的视觉形态和图表制作时的系列选择视为完全不同的两个内容时,我们已经抓住了突破乱局的诀窍。
  3. 无须将所有数据塞进一个图表,必要时将制作图表所需的数据维度降低,这时图表的制作过程将会变得简单和愉悦。
  4. 通过巧借雷达图特性,可以在视觉中实现多个闭合的面积区域,在图表中这些相互独立的区域,将会使图表的制作不再思绪纷乱。
  5. “大处着眼,小处着手”有益于思考图表制作的实现方法,更是一个快刀斩乱麻的绝佳方法。
  6. 通过利用所有可以利用的图表元素来制作图表,图表制作过程将变得简洁并富有效率。

有时我们面对一个图表往往感到束手无策,首先是可供制作图表的数据不充分;其次是制作的图表往往并非传统认知的图表形式,而是具有抽象特征的图示。图9.1-1的案例是一个这类应用的典型。

图表的纯静态

图9.1-1 图表的纯静态

案例介绍

图9.1-1的案例是一个多维度对公司宏观层面进行数值评价的图示,在公司战略管理中常常会使用到。该图使用的数值并非获取自精确测量,更多来自人为的主观判断。

该案例中,和数值存在直接关系的是具有独立色彩填充的形状长度,通过色彩填充形状面积的强烈反差来强调高得分指标和低得分指标。另外,每个维度的最高数值为100,并将数值分割为:0~25、26~50、51~75、76~100四个区间,数值落在该区间,该区间即被填充相应的颜色。

案例分析

一般状况下,图9.1-1案例实现的首选考虑往往可能是自选图形或“图示”、“SmartArt”图形,其实该案例使用图表来实现会更加方便。该类图示和数据并无直接关联,所以在文档传递时更适合设置为和Excel单元格无关。

在Excel图表中,可以用来实现图9.1-1案例的图表类型是环形图。根据表9.1-2中的数据,该图示的实现需要采用多个辅助系列来完成,且这些辅助系列采用的数值完全相同。图9.1-1案例中使用了大量标签,这些标签的定位和设置较为烦琐,同时数值的图形表达部分也需要一个个数据点来进行手工设置。

表9.1-2 案例9.1-1的数据

提示


关于“图示”或“SmartArt”:

适用于Excel 2003图示

适用于Excel 2007/2010的SmartArt图形

适用于Excel 2007/2010的SmartArt图形


案例实现

根据该图示的特点和9.1.2节的分析,图9.1-1案例的最终实现将和Excel的单元格完全无关,该案例使用的图表系列全部采用静态数组形式引用。以下是案例实现的具体步骤:

1.直接生成一个环形图,在源数据中依次添加5个相同的环形图系列,为了区分系列的不同,由内到外系列的名称依次为“第1层”至“第5层”。然后选中任意系列,在系列选项中设置圆环内径大小为20%。具体实现请参考图9.1-3,系列的分类标志和数值请参考图9.1-3中SERIES公式的高亮部分。

图9.1-1案例实现第1步

图9.1-3 图9.1-1案例实现第1步

2.再新建一个系列“外层”,这个部分主要针对最外层数据标签。具体实现请参考图9.1-4,系列的分类标志和数值请参考图9.1-4中SERIES公式的高亮部分。

 图9.1-1案例实现第2步

图9.1-4 图9.1-1案例实现第2步

3.变更系列“外层”的图表类型为数据点雷达图。具体效果如图9.1-5所示。

图9.1-1案例实现第3步

图9.1-5 图9.1-1案例实现第3步

4.首先,将系列“外层”设置为线形无,无数据点标示,同时设置次坐标系线形无,无刻度线;其次,设置系列“第4层”和“第5层”填充为白色,并设置系列“第5层”的数据标志为类别名称;再次,调整系列“第5层”的数据标签的对齐样式;最后,依照图9.1-1案例一个个数据点地设置其余系列对应的颜色,如图9.1-6所示。

图9.1-1案例实现第4步

图9.1-6 图9.1-1案例实现第4步

5.设置系列“第3层”数据标志为类别名称,然后选择这些标签,并一个个地修改为相对应的数值,同时将其移动到对应位置。整理修饰润色后的最终效果如图9.1-7所示。

图9.1-1案例最终实现

图9.1-7 图9.1-1案例最终实现

案例相关

需要说明:本章节所述方法,并非希望读者在制作图表时,将图表中所有系列的源数据引用统统使用静态数组方式来引用。该案例实现的方法更适合用于图表某些辅助性的系列,这样可以使图表源数据引用区域的单元格布局变得简单直观,也更有利于提高图表制作效率。

另外,在Excel2007和2010中,如本书8.4案例中使用该方法,则会导致图表无法强制设置为时间刻度。当然完全使用该方法的图表可以任意复制到其他工作簿,而不用担心数据源的丢失。

数据归一化[擒贼擒王]

Excel图表仅支持使用两个数值坐标,当面对的数据是典型的工程技术类数据时,往往需要多个坐标系,故如何扩充坐标个数就是一个非常有价值的问题。图8.6-1所示的案例即是一个典型例子。

图8.6-1 数据归一化

案例介绍

图8.6-1所示案例描述了发酵工程研究所关注的:pH、残糖量、酶活、生物量、溶氧5个指标同发酵时间的关系,该图的最大特点是这5个指标分别使用完全不同的数量单位,每一个指标对应一个独立的数值纵轴。该图更多的作用是发现不同指标数据的交集点,以找到最佳方案。

学习思考


关于图8.6-1案例:

1)这个图表案例属工程技术类图表,工程技术类图表的使用范围有局限性,其只限于在所应用的行业内进行交流。切勿照猫画虎,生搬硬套到非工程技术类的应用中,此类不恰当的应用屡见不鲜。

2)学习该案例的普遍意义在于如何进行图表的坐标模拟。


案例分析

由于Excel的限制,图8.6-1案例的实现关键在于如何使具有不同数值大小和单位的数值,在同一个参考基准下进行数值转换,使所有数据变为同一类坐标下的数据,然后模拟这些进行了数据变换的对应坐标即可,该方法在数学中被称为“归一化”。

提示


关于归一化:

日常制作图表使用的归一化方法常常是线形函数的转换,除此之外常用的转换方法还包括对数函数转换和反正切函数转换,以下分别是转换算法:

1)一般线性函数转换y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2)对数函数转换y=log10(x)

:以10为底的对数函数转换。

3)反正切函数转换y=arctan(x)*2/PI

:以三角函数转换。


案例实现

结合8.6.2节的分析,图8.6-1案例的具体实现方法说明如下:

1.将原始数据中的“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”列所在数据,使用函数进行线形归一化整理,整理后的效果如图8.6-2右侧所示。

8.6-1案例图表实现第1步

图8.6-2 8.6-1案例图表实现第1步

:本案例的归一化方案采用了线形类比法,是以“pH”为参考基准进行的数值转换。

2.选中“时间”、“pH”及整理后的“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”列所在数据,数据产生在列,图表类型为XY散点图,“时间”为图表的横轴源数据。具体效果如图8.6-3所示。

8.6-1案例图表实现第2步

图8.6-3 8.6-1案例图表实现第2步

3.完成第2步之后,图表的整体效果就基本出来了,接下来需要模拟“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”的纵轴坐标,该过程其实就是将图表现有纵轴坐标刻度多次复制,在横轴上间隔模拟的过程。此案例纵轴坐标最大值锁定为10,主要刻度单位为2,具体的数值变换如图8.6-4左侧表格所示。然后将“Y”所在数据列复制,选择性粘贴到图表,并重复该过程4次。

图8.6-4 8.6-1案例图表实现第3步

4.依次修改第3步添加的4个图表系列SERIES公式中的系列名称和X值为辅助坐标区域的“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”所在列的数值,如图8.6-5所示。

8.6-1案例图表实现第4步

图8.6-5 8.6-1案例图表实现第4步

5.添加模拟坐标标签,依次使用函数“=原始数据最大值/5*坐标序号”的方式完成“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”的模拟坐标刻度标签,如图8.6-6左侧表格所示。然后使用“=”号依次将模拟坐标数据点标签和单元格数值一一对应,如图8.6-6所示。

图8.6-6 8.6-1案例图表实现第5步

6.修饰整理完成后的最终效果如图8.6-7所示。

图8.6-7 8.6-1案例图表最终实现

其他

图8.6-8的案例也是一个多轴图,该图同属于工程类图表,主要用于描述电机、发动机类的多指标性能曲线。此图依旧是一个使用在特殊领域的图表类型,并不适用于日常的办公管理、市场和财务领域。这个案例除数据的归一化方式和模拟坐标的处理稍有不同外,其具体实现和图8.6-1的过程类似。

图8.6-8 另类多轴图表案例

此外,在复杂的统计概率纸中多坐标使用也较为常见,概率纸中多坐标的意义在于:同组数据直接通过查看不同坐标系,即可获取转换后的数值结果,比如威布尔概率纸。