10 Tips for visuelt analysere og presentere data i Excel - dummies

Her er noen konkrete forslag til hvordan du bedre kan bruke diagrammer som dataanalyseværktøy i Excel og hvordan Du kan bruke diagrammer til å kommunisere resultatene av dataanalysen mer effektivt.

Bruk riktig karttype

Hva mange ikke skjønner er at du kun kan lage fem data sammenligninger i Excel-diagrammer.

Sammenligning	Beskrivelse	Eksempel
Del-til-hele	Sammenligner individuelle verdier med summen av disse verdiene.	Sammenligning av salget generert av enkelte produkter med totalt salg som et firma har hatt.
Hele til helhet	Sammenligner individuelle dataværdier og sett med dataværdier (eller hva Excel samler dataserier ) til hverandre.	Sammenligne salgsinntekter fra ulike firmaer i din industri.
Tidsserier	Viser hvordan verdier endres over tid.	Et diagram som viser salgsinntekter de siste 5 årene eller overskuddene i løpet av de siste 12 månedene.
Korrelasjon	Ser på forskjellige dataserier i et forsøk på å utforske korrelasjon eller forening mellom dataserier.	Sammenligning av informasjon om antall skolealder med salg av leker.
Geografisk	Ser på dataverdier ved hjelp av et geografisk kart.	Undersøk salg etter land ved hjelp av et kart over verden.

Hvis du bestemmer deg for eller kan finne ut hvilken datakompilasjon du vil gjøre, er det veldig enkelt å velge riktig diagramtype:

• Pai, doughnut eller område: Bruk til > del-til-hele data sammenligning. Bar, sylinder, kjegle eller pyramide:

• Bruk for en hel-til-hele datakompensasjon. Linje eller kolonne:

• Bruk for en tidsserie datasammenligning. Scatter eller boble:

• Bruk for en korrelasjon datakompensasjon i Excel.

  Overflate:

• Bruk for en geografisk datakompensasjon. Bruk diagrammeldingen som titteltittel

Karttitler brukes ofte til å identifisere organisasjonen du presenterer informasjon for, eller kanskje identifisere nøkkeldataseriene du bruker i et diagram. En bedre og mer effektiv måte å bruke diagramtittelen på er å gjøre det til en kort oppsummering av meldingen du vil at diagrammet skal kommunisere.

Vokt dere for kakediagrammer

Kakediagrammer er svært dårlige verktøy for visuelt forståelse av data og for visuell kommunikasjon av kvantitativ informasjon.

Nesten alltid vil informasjon som vises i et kakediagram bedre vises i et enkelt bord.

Kakediagrammer har flere svekkende svakheter:

Du er begrenset til å jobbe med et veldig lite sett med tall.

• Kakediagrammer er ikke visuelt presise.

• Med kakediagrammer er du begrenset til en enkelt dataserie.

• Vurder bruk av pivotdiagrammer for små datasett

For små datasett kan pivotdiagrammer fungere veldig bra. Den viktigste tingen å huske er at et pivotdiagram, praktisk talt, lar deg plotte bare noen få rader med data.

Hvis du oppretter en kryss tabulering som bare viser noen få rader med data, kan du prøve et svingdiagram. Her er en kryss-tabulering i en pivot

tabell skjema. Her er en kryss tabulering i en pivot

diagram skjema. For mange mennesker viser den grafiske presentasjonen her trenderne i underliggende data raskere, mer praktisk og mer effektivt. Unngå 3-D-diagrammer

Problemet med 3-er at den ekstra dimensjonen eller illusjonen av dybden reduserer den visuelle presisjonen til diagrammet. Med et 3-D diagram kan du ikke så enkelt eller nøyaktig måle eller vurdere de plottede dataene.

Her er et enkelt kolonneoversikt.

Her er den samme informasjonen i et 3-D kolonneoversikt. Hvis du ser nøye på disse to diagrammene, kan du se at det er mye vanskeligere å nøyaktig sammenligne de to datariene i 3-D-diagrammet og å virkelig se hvilke underliggende dataverdier som blir plottet.

Diagrammer blir for ofte forvirrende med utrolige og forvirrende opplysninger.

Bruk aldri 3-D-kappediagrammer

Kakediagrammer er virkelig svake verktøy for visualisering, analyse og visuell kommunikasjon. Å legge til en tredje dimensjon i et diagram reduserer ytterligere sin presisjon og brukbarhet. Når du kombinerer svakheten i et kakediagram med unøyaktigheten og upresisjonen av tredimensjonalitet, får du noe som vanligvis er misvisende.

Vær oppmerksom på fantomdata markørene

A

fantomdata markør er noe ekstra visuelt element på et diagram som overdriver eller villediger kartviseren. Her er et dumt lite kolonnediagram som ble laget for å plotte epleproduksjon i staten Washington. Merk at diagramlegenden, som vises til høyre for plottområdet, ser ut som en annen datapunkt. Det er i hovedsak en phantom data markør det overdriver trenden i epleproduksjon.

Bruk logaritmisk skalering

Med logaritmisk skalering av verdien din, kan du sammenligne den relative endringen i dataresjonsverdier. Dette linjediagrammet bruker ikke logaritmisk skalering av verdiaksen.

Dette er den samme informasjonen i samme diagramtype og undertype, men skaleringen av verdiaksen ble endret for å bruke logaritmisk skalering.

For å fortelle Excel at du vil bruke logaritmisk skalering av verdiaksen, følg disse trinnene:

Høyreklikk på verdien (Y) aksen, og velg deretter kommandoen Formater aksje fra snarveismenyen som vises.

1. Når dialogboksen Formataksjer vises, velger du innstillingsinformasjonen for akser i listefeltet.

2. For å fortelle Excel for å bruke logaritmisk skalering av verdien (Y) -aksen, velg bare avkryssingsboksen Logaritmisk skala og klikk deretter OK.

3. Ikke glem å eksperimentere

Forslagene du finansierer her er veldig gode retningslinjer for bruk.Men du burde eksperimentere med dine visuelle presentasjoner av data. Noen ganger ved å se på data på noen funky, wacky, visuell måte, får du innsikt som du ellers ville savne.

Hvis du regelmessig bruker diagrammer og grafer til å analysere informasjon, eller hvis du regelmessig presenterer slik informasjon for andre i organisasjonen din, vil det være en fordel for deg å lese en eller flere av disse bøkene.