数据可视化图表怎么做？推荐一款比 excel 可视化数据看板还好用的工具！

目录

一、数据可视化图表的制作基础

1. 明确数据可视化的目标

2. 选择合适的数据

3. 挑选恰当的图表类型

二、数据可视化图表的制作流程

1. 数据收集与整理

2. 选择制作工具

3. 制作图表

4. 优化与解读

三、Excel 可视化数据看板的局限性

1. 数据处理能力有限

2. 可视化效果和交互性不足

3. 协作和共享不便

四、推荐 FineBI 作为更优选择

1. 强大的数据处理能力

2. 丰富的可视化效果和交互性

3. 良好的协作和共享功能

4. 市场认可度高

总结

---

在企业数字化转型的进程中，数据可视化图表作为关键的决策辅助工具，正日益凸显其重要价值。国际数据公司（IDC）的调研数据显示，积极采用数据可视化图表的企业，决策效率平均提升了 35%，业务洞察的精准度提高了 40% 。数据可视化图表能够将复杂的数据以直观、易懂的图形展示出来，帮助我们快速理解数据背后的信息和趋势。很多人最初会使用 Excel 来制作数据可视化图表和数据看板，但随着数据量的增大和分析需求的复杂化，Excel 的局限性也逐渐显现。接下来，我们将详细介绍数据可视化图表的制作方法，并为大家推荐一款比 Excel 可视化数据看板更强大的工具。

一、数据可视化图表的制作基础

1. 明确数据可视化的目标

在开始制作数据可视化图表之前，明确目标是关键。不同的目标决定了我们选择不同的图表类型和数据展示方式。

以下是根据目标、适用图表类型及示例场景整理的表格：

2. 选择合适的数据

合适的数据是制作有效可视化图表的基础。我们要确保数据的准确性、完整性和相关性。数据来源要可靠，避免使用有错误或缺失的数据。在选择数据时，要根据之前确定的目标进行筛选。如果目标是分析某产品在不同地区的销售情况，那么就需要收集该产品在各个地区的销售数据，而不是无关的其他产品数据。同时，要注意数据的时效性，过时的数据可能无法反映当前的实际情况。

3. 挑选恰当的图表类型

不同的图表类型适用于不同的数据和分析目的。除了前面提到的直方图、柱状图、折线图外，还有饼图适用于展示各部分占总体的比例关系，如不同产品的销售额占总销售额的比例。散点图则用于展示两个变量之间的关系，例如身高和体重之间的关系。雷达图可以综合比较多个指标，常用于评估多个方案的优劣。在选择图表类型时，要考虑数据的特点和想要传达的信息，确保图表能够准确、清晰地展示数据。

二、数据可视化图表的制作流程

1. 数据收集与整理

数据收集是制作可视化图表的第一步。我们可以从多个渠道获取数据，如数据库、文件、在线平台等。收集到的数据可能存在格式不一致、重复、缺失等问题，需要进行整理。首先，对数据进行清洗，去除重复的数据记录，处理缺失值。对于缺失值，可以根据数据的特点选择合适的处理方法，如删除含有缺失值的记录、使用均值或中位数填充等。然后，对数据进行格式化，使其符合制作图表的要求，例如将日期数据转换为统一的格式。

2. 选择制作工具

制作数据可视化图表可以使用多种工具，常见的有 Excel、专业可视化软件和编程语言。Excel 是大家比较熟悉的工具，它具有基本的图表制作功能，操作相对简单，适合处理小规模的数据和简单的图表。但对于大规模数据和复杂的可视化需求，Excel 可能会力不从心。专业可视化软件如FineBI、PowerBI 等，功能强大，能够处理大量数据，提供丰富的可视化效果和交互功能。

3. 制作图表

以 Excel 为例，在整理好数据后，选中要制作图表的数据区域，然后点击“插入”菜单，选择合适的图表类型，Excel 会自动生成相应的图表。生成图表后，还可以对图表的样式、颜色、字体等进行调整，使其更加美观和清晰。如果使用专业可视化软件或编程语言，操作步骤会有所不同，但大致的思路是相似的，都是先导入数据，然后选择合适的图表类型进行绘制，最后进行优化和调整。

4. 优化与解读

制作好图表后，需要对其进行优化。检查图表的标题是否准确概括了图表的内容，坐标轴标签是否清晰，数据标签是否必要等。同时，要确保图表的颜色搭配合理，避免过于刺眼或难以区分的颜色。优化后的图表要能够准确传达数据信息，让观众一目了然。解读图表时，要结合制作图表的目标，分析数据的趋势、关系和异常值等，从中提取有价值的信息。

三、Excel 可视化数据看板的局限性

1. 数据处理能力有限

Excel 在处理大规模数据时会遇到性能瓶颈。当数据量过大时，Excel 打开和处理数据的速度会明显变慢，甚至可能出现死机的情况。而且，Excel 对数据的存储和管理能力有限，难以处理复杂的数据结构和大量的数据记录。例如，在处理包含数百万条记录的销售数据时，Excel 可能无法正常运行。

2. 可视化效果和交互性不足

Excel 提供的可视化图表类型相对有限，样式也比较单一，难以满足多样化的可视化需求。虽然可以对图表进行一些简单的样式调整，但与专业的可视化工具相比，效果还是不够美观和专业。此外，Excel 的交互性较差，用户很难对图表进行深入的探索和分析，无法实现动态的数据展示和交互操作。

3. 协作和共享不便

在团队协作中，使用 Excel 进行数据可视化和共享存在一定的困难。多人同时编辑一个 Excel 文件容易出现冲突，而且文件的版本管理也比较麻烦。另外，将 Excel 数据看板分享给他人时，可能会因为对方没有安装相同版本的 Excel 或缺少相关插件而导致显示问题。

四、推荐 FineBI 作为更优选择

1. 强大的数据处理能力

FineBI 是帆软自主研发的企业级一站式 BI 数据分析与处理平台，它具有强大的数据处理能力。能够连接各种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、云存储等，轻松实现数据的提取和集成。对于大规模数据，FineBI 采用了高效的数据处理算法和分布式计算技术，能够快速处理和分析海量数据，解决了 Excel 在数据处理方面的瓶颈问题。例如，在处理企业的多源异构数据时，FineBI 可以将不同系统中的数据整合到一起进行分析，大大提高了数据的利用效率。

2. 丰富的可视化效果和交互性

FineBI 提供了丰富多样的可视化图表类型，除了常见的柱状图、折线图、饼图等，还支持一些高级的可视化图表，如热力图、桑基图、雷达图等。而且，它的可视化效果非常美观，支持自定义图表样式，用户可以根据自己的需求设计出个性化的可视化图表。在交互性方面，FineBI 表现出色。用户可以通过点击、筛选、钻取等操作，深入探索数据，发现数据背后的潜在价值。例如，在查看销售数据可视化看板时，用户可以通过点击某个地区的柱状图，查看该地区的详细销售数据，实现了数据的动态展示和交互分析。

3. 良好的协作和共享功能

FineBI 支持团队协作和数据共享。多人可以同时对一个项目进行编辑和分析，系统会自动进行版本管理，避免了冲突和数据丢失的问题。而且，FineBI 可以将制作好的数据可视化看板发布到企业内部的服务器上，团队成员可以通过网页浏览器随时随地访问和查看，方便了信息的共享和沟通。此外，FineBI 还支持数据权限管理，企业可以根据员工的角色和职责设置不同的访问权限，保障数据的安全性。

4. 市场认可度高

FineBI 是连续八年 BI 中国商业智能和分析软件市场占有率第一的 BI 工具，先后获得包括 Gartner、IDC、CCID 在内的众多专业咨询机构的认可。这充分证明了 FineBI 在技术实力、产品性能和用户口碑等方面都具有很高的水平。许多企业已经选择 FineBI 作为其数据可视化和分析的首选工具，帮助企业更好地管理和利用数据，做出更明智的决策。

总结

收集了一些常见的问题，在这里给大家解答一下。

Q1：数据可视化图表和 Excel 对企业数据分析到底有多大作用？​

A：总体来说，Excel 凭借强大的数据处理与计算功能，能够高效清洗、整理海量原始数据，通过函数公式快速完成复杂运算，为数据分析筑牢基础。而数据可视化图表则能将 Excel 处理后的数据，转化为直观易懂的折线图、柱状图、饼图等，瞬间凸显数据趋势、对比关系与占比情况，大幅提升数据解读效率。​

二者结合，不仅能帮助企业精准洞察市场动态、客户需求，还能辅助管理层快速定位业务问题，制定科学决策。

Q2：数据可视化图表和 Excel 在应用场景上有什么区别？​

A：当数据量较小、关系简单，且需要着重进行数据计算与管理时，Excel 便是最佳选择。例如财务人员用它核算月度收支，通过公式快速得出结果，再搭配简单图表辅助分析。​

数据可视化图表则更适用于需要深度分析与高效展示的场景。在市场调研成果汇报时，用热力图直观呈现消费者区域偏好；在战略决策会议上，以折线图展示业务增长趋势，帮助团队快速抓住重点信息。面对复杂数据，需要挖掘深层价值、说服受众时，数据可视化图表凭借强大的视觉表现力脱颖而出。

总之，制作数据可视化图表需要明确目标、选择合适的数据和图表类型，并按照一定的流程进行操作。虽然 Excel 是一个常用的工具，但在处理大规模数据、实现复杂可视化和团队协作等方面存在局限性。

 FineBI 作为一款强大的企业级 BI 工具，具有数据处理能力强、可视化效果丰富、交互性好、协作共享方便等优点，是比 Excel 可视化数据看板更好的选择。最后，如果你还有任何问题，可以点击下方链接，获取专属的数字化咨询：

数字国资案例集2.0 - 帆软数字化资料中心