圖表製作完整指南 教你製作專業圖表

想快速進入圖表製作的世界？第一步是選擇合適的工具。工具的選擇會直接影響你的效率與結果。你可以從簡單的軟體開始，例如 Excel，或嘗試更進階的選項如 FineBI。其次，了解不同圖表類型的特性非常重要。柱狀圖適合比較數據，折線圖則能清楚呈現趨勢。最後，掌握一些視覺化技巧，像是使用顏色區分重點，能讓你的圖表更具吸引力。透過這些方法，你能快速提升圖表製作的專業度。

一、圖表製作的重要性與用途

1.為什麼需要圖表製作？

圖表製作能幫助你將複雜的數據轉化為直觀的視覺資訊。當你面對大量數據時，直接閱讀數字可能會讓人感到困惑。透過圖表，你可以快速掌握數據的核心內容。例如，柱狀圖能清楚顯示不同類別的比較，折線圖則能呈現數據的變化趨勢。這些視覺化工具讓你更容易理解數據背後的故事。

此外，圖表製作還能提升你的專業形象。無論是學術報告還是商業簡報，專業的圖表能讓你的觀點更具說服力。當你能用圖表清楚表達數據時，觀眾會更容易信任你的分析結果。

2.圖表在數據分析中的角色

在數據分析中，圖表扮演著不可或缺的角色。它不僅是數據的呈現工具，更是分析過程中的重要輔助。當你分析數據時，圖表能幫助你快速發現異常值或趨勢。例如，散點圖可以揭示數據之間的相關性，而熱力圖則能顯示數據的分布情況。

圖表還能幫助你驗證假設。假設你想知道某產品的銷售是否隨季節變化而波動，折線圖能清楚顯示每月的銷售趨勢，讓你快速得出結論。透過圖表製作，你能更有效地進行數據分析，並找到解決問題的方法。

3.圖表如何提升溝通效率？

圖表製作是提升溝通效率的關鍵工具。當你需要向他人解釋複雜的數據時，單靠文字或數字可能會讓人感到枯燥或難以理解。圖表能將數據轉化為視覺化的形式，讓觀眾一目了然。例如，圓餅圖能清楚顯示各部分的比例，適合用於展示市場份額或資源分配。

此外，圖表能縮短溝通時間。當你用圖表呈現數據時，觀眾能快速抓住重點，減少不必要的解釋。這對於商業會議或學術討論特別重要，因為時間通常有限。透過專業的圖表製作，你能讓溝通更高效、更有條理。

二、推薦的圖表製作工具

選擇合適的工具是提升圖表製作效率的關鍵。以下介紹三款常用的工具，幫助你快速上手並製作專業的圖表。

1. FineBI

FineBI是帆軟公司推出的更適合企業用的商業智慧分析工具。因為它極易操作的特質，同時也是一款備受歡迎的資料分析圖表製作軟體。

多源資料連接

FineBI在資料連結方面表現出色，這對於製作圖表至關重要。它能夠輕鬆從各種資料源中提取資料，不僅包括常見的Oracle、SQL Server、MySQL等資料庫，還包括多維資料庫如SAP BW、HANA、Essbase。

FineBI的分佈式連結解決方案確定了資料的高效存取，使用戶能夠在圖表製作程式中更好地分析和視覺化各種資料，為資訊圖表的製作和呈現提供了強大的支援。

強大的數據編輯功能

FineBI提供豐富多彩的資料分析功能，包括資料透視、資料透視表、趨勢分析和統計分析等。使用者可以輕鬆通過拖拽操作進行自助式資料探索和分析，以便在製作圖表之前有效地處理所需的資料。這使得資料分析和資訊圖表製作更加高效。

豐富的視覺化圖表製作

FineBI內建了豐富的視覺化圖表和智慧圖表。除了基本的圖表型別，FineBI還支援雷達圖、甘特圖、散佈圖、熱力地圖、桑基圖和箱型圖等進階圖表，只需要拖拽點選即可生成精美資訊圖表，以滿足不同行業的需求。

2. Excel

Excel 是最常見的圖表製作工具之一。它操作簡單，適合初學者使用。你可以透過內建的圖表功能快速生成柱狀圖、折線圖或圓餅圖。Excel 還提供數據篩選和公式計算功能，讓你能輕鬆整理數據並進行分析。

• 優點:
  • 使用者界面直觀，容易上手。
  • 支援多種圖表類型，適合日常使用。
• 缺點:
  • 不適合處理大規模數據。
  • 高階視覺化功能有限。

如果你剛開始接觸圖表製作，Excel 是一個不錯的起點。

3. Echarts

Echarts是一款由百度開發的基於JavaScript的開源視覺化圖表製作工具，專為大數據量的視覺化設計而生。它能夠實時呈現資料，具備出色的效能，能夠在二維平面上轉列多達20萬個資料點。同時，該圖表製作工具支援多種圖表型別的選擇，基本上可以滿足大多數資料視覺化的需求。

Echarts是一個開源的線上圖表製作工具，需要使用者具備一定的編程基礎。儘管使用門檻較高，但在圖表製作頁面提供了代碼框架，只需填入相應的資料即可。

以上三款工具各有特色，根據你的需求選擇合適的工具，能讓圖表製作更高效、更專業。

三、製作專業圖表的實用技巧

1. 視覺化分析概念區分

在進行圖表製作時，首先需要了解視覺化分析的基本概念。視覺化分析主要分為兩個層面：探索性分析與解釋性分析。

探索性分析：探索性分析是一種用於初步探索和理解資料集的分析方法。它的目的是透過資訊視覺化來揭示資料的潛在模式、聯動、異常值和趨勢等特徵。分析師通常沒有明確的研究假設，而是透過對資料進行圖表轉列、摘要統計和資料交互等方式，發現資料中的趨勢、異常情況和可能的聯動關係，有助於提出新的研究問題、假設或發現資料中的隱藏資訊。

解釋性分析：解釋性分析是一種旨在解釋和傳達資料結果的分析方法。它的目標是向特定受衆或決策者提供對資料的深入理解，並回答特定的研究問題。解釋性分析通常涉及詳細的資料分析和解釋，需要設計說明性的圖表、進行視覺化分析和摘要統計來支援結論，並提供相關背景知識和領域專業知識。

需要注意的是，這兩種資訊視覺化分析方法並非相互排斥，而是可以互相補充的。探索性分析可以為解釋性分析提供初步的資料洞察和發現，而解釋性分析可以進一步深入解釋和傳達資料的結果和意義。

2. 資訊視覺化流程

完整的資訊視覺化流程主要包含以下4個步驟：

• 確定視覺化分析的主題：首先需要確定資訊視覺化的主要目標。按時間、地理、層次以及關聯性和故事情節進行數據組織。
• 整理視覺化分析的資料：其次需要與用戶進行溝通，了解他們在相應主題下關注的指標有哪些。明確理解用戶希望表達的資訊之間的關係。
• 根據整理的資料關係設計圖表：然後，需要整理資料之間的關係，根據這些關係來確定適合的圖表設計。
• 進行圖表設計：最後，我們進入資訊視覺化的階段，這時需要考慮頁面的佈局和圖表設計。在頁面佈局方面，我們要確保層次分明，突出重點。在非數據層面，我們需要注意顏色、網格線、背景色和容器的搭配。在數據層面，我們需要特別關注資料之間的差距，尤其是較大、較小或者極端的差距，這可能會影響資訊視覺化的效果。

3. 確定資訊視覺化圖表

在選擇適合的圖表型別時，需要考慮不同的資料關係和資料型別。以下是一些常見的資料關係及相應的視覺化分析圖表選擇建議：

在選擇圖表時，還需要考慮資料的型別（例如，數值、類別、時間等），以及資料的規模和複雜性。同時，要注意圖表設計的可讀性和資訊傳達效果，選擇簡潔清晰、符合資料特點的圖表。

最佳的圖表通常對資料關係的理解、對視覺化目標的明確和對用戶的需求進行綜合考慮。在實踐中，可以嘗試不同的圖表型別，根據資料和資訊視覺化需求進行比較，最終選擇最適合呈現資料關係的圖表設計。

四、圖表製作案例

1. 表格

表格是最基本的數據視覺化工具之一。它能以結構化的方式呈現數據，適合用於展示詳細資訊或進行精確比較。例如，當你需要列出不同產品的價格、銷量與利潤時，表格能清楚地顯示每個數據點，讓讀者快速找到所需資訊。

以下是用FineBI製作的表格：

FineBI內置分組表、交叉表和明細表模板，並附有多種配色方案，只需要拖入數據，就能一鍵生成符合上文四要點的精美表格。FineBI也支持表格自訂，使用者可以根據具體的業務和審美需求定制自己獨有的表格。

2. 熱力圖

熱力圖（Heatmap）是一種用顏色表示數據密度或強度的圖表。它適合用於展示地理分布、網站點擊率或其他需要強調數據集中度的情境。例如，當你分析某網站的用戶行為時，熱力圖能幫助你找出用戶最常點擊的區域。

在設計製作熱力圖時，以下是其中幾個最重要的要點：

• 適當的顏色選擇：選擇適合的顏色映射方案，使讀者能夠清晰區分不同數據強度。
• 正確的數據縮放和標準化：確保數據縮放和標準化適當，以消除數據值之間的差異。
• 減少視覺干擾：保持熱力圖簡潔，避免使用過多的網格線或其他不必要的視覺元素。

3. 桑基圖

桑基圖（Sankey diagram）是一種資訊視覺化圖表，用於顯示資源流動、能量流動或任何其他類型的流程。它通常以流線的形式呈現，流線的寬度表示流量的大小，而節點則代表不同的流動源或接收者。

在設計製作桑基圖時，有以下幾個要點：

• 減少混淆和噪音：保持圖表簡潔，避免使用過多的節點和流線，只呈現重要的資源流動。
• 正確的流量表示：使用流線的寬度來表示流量的大小，讓讀者能夠直觀地看到資源在不同節點之間的流動情況。
• 提供適當的標籤和標題：為節點和流線提供清晰的標籤，以解釋它們所代表的意義。同時，為整個圖表提供適當的標題。

透過這些案例，你可以更深入了解不同圖表的應用場景，並學會如何選擇適合的圖表來呈現數據。

從簡單的圖表開始，例如柱狀圖或折線圖，逐步嘗試更複雜的類型。每次實踐都能讓你更熟悉工具與技巧，最終達到專業水準。現在就動手試試吧！透過不斷練習，你將能輕鬆駕馭圖表製作，並在工作或學習中脫穎而出。