Home-theater-designers
Du har en presentation om några dagar och du vill verkligen imponera på chefen. Du vill visa dina data på ett sätt som är lätt att förstå, men också visuellt och imponerande. Det enda sättet att göra det är att skapa rätt diagram för dina data.
Du kan dra många olika verktyg för att skapa diagram och grafer, men Microsoft Excel är fortfarande en av de mest kraftfulla och funktionella av dem alla. Det låter dig visualisera data i vilket format och vilken stil du vill, som du ser nedan.
I den här artikeln lär du dig om de många typer av diagram som är tillgängliga för dig i Microsoft excel med hjälp av exempel från offentligt tillgänglig data från data.gov . Datauppsättningen är hämtad från amerikanska folkräkningen 2010 och kommer att användas för att visa dig hur imponerande det är när du väljer rätt diagram för dina data.
Skapa rätt diagram
Den amerikanska regeringen tillhandahåller volymer data till allmänheten helt gratis. En av de mest värdefulla uppgifterna för att gräva igenom kulturella och sociala fakta är folkräkningen.
För de första exemplen nedan har jag dragit problem som hyresgäster har haft med sina bostäder, uppdelade av de fyra regionerna i USA.
Detta är en fin, liten delmängd av data som möjliggör enkel kartläggning.
För att bestämma vilket diagram du ska använda måste du titta närmare på vad data representerar och hur du vill visualisera den.
Kolumndiagram
En av de vanligaste diagrammen som används i presentationer och instrumentpaneler, kolumndiagram är avsedda att jämföra värden med varandra. Vanligtvis är detta värden som har kategoriserats på något sätt. Den vanligaste delmängden för ett kolumndiagram är en uppsättning data uppdelade i kategorier.
hur man loggar ut från netflix på tv -roku
I det här fallet har jag valt att dela upp antalet problem som hyresgäster har i nordöstra USA. När du har valt din data klickar du bara på Föra in , och du ser ett urval av diagramtyper i menyn. I det här fallet kan du gå med 2-D eller 3-D-kolumn.
Personligen föredrar jag utseendet på 3D-sjökort. Så här ser data ut ovan med 3D-stapeldiagram.
Tyvärr är diagram standard utan några vertikala eller horisontella etiketter, så du måste lägga till dem så att folk vet vad siffrorna betyder. Att göra det är lätt nog. Klicka bara på knappen+i det övre högra hörnet av diagrammet Axeltitlar väljs och välj sedan bara Primär vertikal .
Nu ser du en vertikal etikett som du kan redigera.
Som du kan se, med hjälp av ett kolumndiagram för att visualisera kategoriserade data får 'problemen' att dyka upp direkt på dig. Uppenbarligen har människor i nordöstra stora VVS- och uppvärmningsproblem!
Men hur illa är det jämfört med resten av landet? För att visa detta, låt oss lägga till mer kategoriserad data, men använd stapeldiagram istället. Stapeldiagram är samma som kolumndiagram, men kategorierna visas horisontellt snarare än vertikalt.
Den här gången markerar du all data.
Klicka nu Föra in i menyn precis som du gjorde förut, och den här gången klickar du på rullgardinsmenyn för stapeldiagram, precis till höger om rullgardinsmenyn för kolumndiagram.
Voilà! Du har nu en stapeldiagramjämförelse av rapporterade problem från hyresgäster för geografiska regioner i USA
Proffstips : Jag var tvungen att redigera titeln som visas. Det gör du helt enkelt genom att klicka på själva titeln och skriva en ny titel, åtminstone i Microsoft Office 365 - i andra versioner kan du behöva klicka Avancerad redigering .
Som du kan se är kolumndiagram och stapeldiagram ett riktigt häftigt sätt att antingen jämföra kategoriserade data för en datamängd eller jämföra kategoriserade data mellan flera datamängder. Till exempel visar det regionala diagrammet ovan tydligt att VVS -frågor är mycket värre i söder och nordost, medan Söder kämpar mycket mer än någon annan med fastighetsskötsel.
Cirkeldiagram
Som namnet antyder är cirkeldiagram formade som en paj och används bäst när du behöver visa mängden av en mycket större kategori som tas upp av mindre underkategorier.
Till exempel kan ett universitet använda ett cirkeldiagram för att visa en uppdelning av rasdemografin för sin studentpopulation. Med hjälp av våra uppgifter ovan kan du använda ett cirkeldiagram för att dela upp nordosthyresproblem genom reparationsproblem.
Återigen är detta ett annat bra diagram att använda när du börjar med redan kategoriserad data. Pajdiagram används bäst för en datamängd som är uppdelad i kategorier. Om du vill jämföra flera datamängder är det bäst att hålla sig till stapeldiagram eller kolumndiagram.
Linjediagram
Att gå vidare till linjediagram kräver en ny uppsättning data eftersom linjediagram och andra liknande diagramtyper tenderar att vara tidsberoende. Det betyder att du vanligtvis (men inte alltid) kartlägger en datapunkt över tidens utveckling.
Så är inte alltid fallet. I slutändan behöver du bara ett X- och ett Y -värde för ett linjediagram. I exemplet nedan är X tid och Y är befolkning, men du kan lika gärna kartlägga ditt företags produktivitet (Y) när antalet betalade bonusar ökar (X).
Den folkräkningsuppsättning som vi kommer att använda i detta exempel är förändringen i USA: s befolkning från 2010 till 2015.
Markera året och den totala befolkningskolumnerna och klicka sedan på Föra in från menyn och att välja ett linjediagram resulterar i att ett linjediagram visas i kalkylarket. Högerklicka på diagrammet och välj Välj Datakälla . Se till att året är avmarkerat.
Nu när den inte försöker använda årskolumnen som Y, kommer den att använda den som X och korrekt märka din horisontella axel.
Med en blick kan du se att befolkningen i USA har ökat stadigt med en hastighet av cirka 0,76% per år. Detta är den typ av saker linjediagram är gjorda för att visa.
Områdesdiagram
Områdesdiagram är identiska med linjediagram, men området under raden fylls i. Medan linjediagrammets fokus är stilla förändra i värden över tid är fokus för ett områdesschema att markera storleken på värden över tid. Skillnaden är subtil, men när du behöver visa saker som hur många träd som har klippts från 1990 till 1995 kontra 2000 till 2005, lyser områdesdiagrammet verkligen.
Med hjälp av befolkningsdata ovan kan du jämföra befolkningstillväxten mellan män och kvinnor från 2010 till 2015.
Du kan också representera samma data med ett staplat områdesschema (finns också i diagramavsnittet under Föra in meny).
Detta diagram kan ses som ett linjediagram och ett cirkeldiagram kombinerat till ett. Du kan se den procentuella nedbrytningen av de kategoriserade data eftersom data ändras över tid.
Eftersom förändringen är så subtil under de fem år som anges ovan, kan du inte riktigt förstå att medan den kvinnliga befolkningen är cirka 3% större än den manliga befolkningen, ökar den manliga befolkningen cirka 3% per år snabbare än befolkningen av kvinnor i USA Som om dating inte var svårt nog för killar som det är!
Scatter (XY) -diagram
En favorit bland forskare och statistiker, spridningsdiagram är plottade datapunkter (vanligtvis ett kluster av liknande uppmätta datapunkter), som är avsedda att visa korrelationer eller mönster i data som inte är uppenbara när du bara tittar på enskilda datapunkter .
hur man åtgärdar i/o -enhetsfel
Till exempel kan en planering av framgångar för återhämtning av cancer mot tid på sjukhuset visa ett samband mellan hur länge någon behandlas för cancer och hur framgångsrik behandlingen sannolikt kommer att bli.
För att visa kraften i denna diagramtyp har jag ritat upp antalet astmasjukhusinläggningar i Chicago från 2000 till 2011, organiserat med postnummer.
Det här XY -spridningsdiagrammet (även kallat 'kluster' -diagram) avslöjar att postnummer 60628 hade fler astmasjukhusinläggningar per år än nästan varannan region, och postnummer 60655 och över utgör de bästa områdena att bo om du vill ha minst möjliga odds för att få ett astmasjukhus.
Bubbeldiagram
Detta kan också representeras (ännu bättre) i form av a bubbeldiagram . Detta är en rolig visualisering att skapa när du har tre dimensioner av data som du kan plotta.
Detta är en typisk XY -plottad datapunkt med två värden (punkten är en 'bubbla'), med ett kombinerat ytterligare värde som bestämmer storleken på den bubblan. Med den här typen av diagram kan du till exempel rita upp hur många tonåringar som går på bio, men storleken på varje datapunkt (bubbla) kan representera hur många kvinnor som utgör den datamängden.
Det är ett riktigt intressant sätt att representera två uppsättningar data med ett diagram. I exemplet ovan, om du inkluderade filmens namn som X-axel-etiketterna, kan du identifiera det för alla filmer som tonåringar gick till, vilka specifika filmer lockade en större tonårskvinnlig publik.
Ytdiagram
Precis när du trodde att det omöjligt kunde finnas fler diagram tillgängliga, här kommer ytdiagram. Detta tredimensionella diagram låter dig plotta två serier av datapunkter över flera dimensioner. Det kan vara komplext att använda, men med rätt datapunkter (två serier med ett tydligt förhållande) kan visualiseringen vara ganska imponerande.
3D-versionen av diagrammet ser ut som en topografisk karta, vilket är vettigt eftersom en sådan karta är en höjdritning och avstånd från en given punkt. På samma sätt kan du använda den här kartan för att kartlägga storleken på ett sjukdomsutbrott mot ålder och tid personen har varit sjuk.
Genom att rita på detta sätt kan intressanta mönster uppstå som du aldrig skulle märka om du bara ritade två punkter längs en enkel X-Y-axel.
Donut -diagram
Donutdiagram är en annan komplex visualisering som låter dig rita en dataserie i ett slags cirkeldiagramformat, men också ytterligare dataserier i 'lager' och bilda en mångfärgad 'munk'. Detta används bäst när de två dataserierna är underkategorier av en större datakategori.
hur länge håller macbook air
Ett bra exempel på detta är de datauppsättningar som använts tidigare i den här artikeln, som visar en manlig och kvinnlig befolkning per år.
Som du kan se innehåller varje serie (åren 2010 till 2015) segment av nästan samma storlek, vilket visar hur långsamt båda populationerna förändras från år till år. Värdet på denna graf kommer verkligen från att ha rätt data och rätt mål som du vill uppnå visuellt med den informationen.
Att välja rätt graf
Det är verkligen poängen med allt detta. Det kan finnas ett bra urval av grafer att använda, men vad du skall Välj beror verkligen på vilken typ av datamängder du har tillgängliga, och exakt vad det är du försöker visa (eller bevisa) med den informationen. Vissa diagram kommer att göra din poäng mycket tydligare än andra --- kanske skapa en låda och en morrhårstomt är vad du behöver.
Att veta vilket diagram som kommer att åstadkomma är halva striden. Den andra halvan är att räkna ut exakt hur du ska ordna dina data och formatera diagrammet som du vill.
Sanningen är att grafer har stor inverkan på alla presentationer. Nu när du vet allt som är tillgängligt för dig i Microsoft Excel, välj rätt graf för dina behov och skapa en presentation med den som verkligen slår av dem.
Om du vill ha ett annat alternativ, ta en titt på skapa ditt diagram i Google Presentationer . Eller om det är flödesscheman du måste skapa, tillsammans med Excel, kan du kolla in dessa alternativ för gratis flödesschema för Windows .
Dela med sig Dela med sig Tweet E-post Canon vs Nikon: Vilket kameramärke är bättre?Canon och Nikon är de två största namnen i kameraindustrin. Men vilket märke erbjuder den bättre sortimentet av kameror och objektiv?
Läs Nästa Relaterade ämnen- Produktivitet
- Visualiseringar
- Microsoft excel
Ryan har en kandidatexamen i elektroteknik. Han har arbetat 13 år inom automationsteknik, 5 år inom IT och är nu Apps Engineer. Han var tidigare chefredaktör för MakeUseOf och talade på nationella konferenser om datavisualisering och har presenterats på nationell TV och radio.
Mer från Ryan DubePrenumerera på vårt nyhetsbrev
Gå med i vårt nyhetsbrev för tekniska tips, recensioner, gratis e -böcker och exklusiva erbjudanden!
Klicka här för att prenumerera