Excel-可视化-对比图
对比图用于展示多类别测量下两类别测量数据的比较。例如，比较两种产品在不同城市的销量或比较不同组中的不同产品。
比较图比简单的条形图更熟悉、更好。
接下来我们详细看看如何在Excel中绘制对比表。
首先，确保数据源的格式正确。
图表要按照需要的结构进行排序，以便比较数据，方便后续操作。
接下来，插入二维条形图。
要生成基本比较图表，请选择数据区域并单击插入二维条形图。
接下来，调整表格以显示相反的信息。
要突出显示比较结果，请双击任意图表，启用“数据系列格式”，单击“系列选项”并选择“辅助轴”。
优化的轴设置可确保图表对称性和清晰度，包括对最小值和最大值的调整。
为了提高图表的可读性，请双击轴并设置“反向刻度值”和“标签位置”。
为了避免负值导致不一致，请将轴值格式设置为货币格式。
为确保数据呈现正确，请双击轴，设置“数字”格式，并将正值和负值转换为货币。
添加数据标签以增强图表的细节。
双击条形图以启用“数据标签”选项，使标签可见并永久格式化。
最后，更改图表的，以清楚地表明图表的。
双击图表，输入描述性，例如“比较不同城市不同产品的销售额”，以便读者了解图表的含义。
以上步骤提供了在Excel中绘制比较表的完整过程。
通过精心设计和排列图表元素，您可以创建清晰、直观且信息丰富的比较图表，帮助读者快速查找和理解数据。
好好掌握多维度数据分析，关键场景能帮上大忙！
在现代数据驱动的商业世界中，掌握多维数据分析技能至关重要。当面对复杂的工作场景时，数据往往需要从不同角度进行深入分析。
本文旨在分享一个实用的数据功能——比较拆分，如何帮助我们轻松应对关键场景的数据挑战。
首先，让我们通过几个实际场景来体验一下对比分裂的威力。
月末，我们需要展示本月各省的订单量分布情况。
使用超过30个折线图会显得杂乱且难以阅读。
在比较分析10名销售经理的业绩时，如果必须制作10张图表，这无疑会增加工作量。
当面对成百上千个SKU时，老板想要对比查看每个SKU的销售数据。
他真的需要做N张图表吗？此外，负责网站还有数十个推广渠道。
如果要比较各个渠道的转化效果，一张图表显然无法满足需求。
在上述场景中，当涉及到数据的多维度对比分析时，数据图表往往无法直观地展示效果。
这时，“对比度分割”功能就显得尤为重要。
它可以让我们在同一视图中以不同维度、对比的方式展示数据，帮助我们更清楚地理解数据背后的深层含义。
对比分裂涉及三个基本概念：维度、对比和价值。
维度是事物或现象的特征，如性别、地域、时间等；比较是横纵比，比较不同单位之间的差异或同一单位不同时间的数据变化；数值是衡量事物发展程度的单位，通常用数字来表示。
对比拆分的作用是将复杂的数据关系直观清晰地展示出来，解决多维度对比分析的难题。
在实际操作中，我们可以通过BDP等数据可视化工具轻松实现对比拆分。
以工作场景1为例，我们想了解近期各省市的订单金额分布情况。
通过将日期和区域设置为维度，将订单金额设置为数值，结合比较和拆分功能，可以清晰地显示数据的动态变化。
场景2中，销售总监想要了解销售经理的绩效完成情况。
通过比较和拆分，可以以时间和人员姓名为维度，以合同金额为数值，直观地展示每个销售经理的绩效完成情况，帮助销售总监发现优秀绩效者和需要的团队成员改进。
对比拆分功能适用场景广泛，特别适合需要多维度对比分析、数据结果分类呈现的场景。
目前，BDP支持多种图表类型，如指标卡、测量图、折线图、直方图、条形图等，并可根据比较进行拆分生成多种图形，以满足不同的分析需求。
掌握比较和拆分的工具，不仅可以提高数据分析的效率，还可以辅助业务决策，发现潜在的增长点和优化机会。
实践证明，比较和拆分功能是数据驱动决策不可或缺的工具。
通过正确运用比较和细分，企业可以更准确地调整经营策略，实现业务增长。
怎样进行数据的对比分析?
比较分析是数据分析领域必不可少的方法之一，没有比较就无法揭示问题的本质。比较分析旨在通过比较两个或更多可比较的数据来发现差异和模式。
它可以帮助我们了解业务发展趋势、判断市场表现以及评估不同策略的效果。
比较分析的关键是确定正确的比较对象。
基准可能是自己的历史数据，也可能是行业或竞争对手的基准数据。
通过与我们的历史数据进行比较，我们可以了解业务的波动性、稳定性和趋势。
与行业标准或竞争对手的比较可以帮助我们判断我们业务的竞争力和市场地位。
在进行比较分析时，必须明确比较的方法。
这包括测量数据的总体规模、评估其波动性以及跟踪数据趋势。
在不同的场景下，我们需要使用不同的指标和方法。
例如，在衡量数据总体大小时，可以使用均值、中位数或目标值进行比较。
测量数据的波动性时，您可以关注变异系数、方差或标准差。
跟踪数据发展趋势时，可以使用年度、月度或固定比率指标。
比较分析在时间维度上可分为横向比较和纵向比较。
横向比较重点关注同一业务指标在不同时期的表现，如GMV、用户留存率等。
在不同的时间段。
纵向对标关注同一周期内不同业务维度（如区域、产品、用户群体）的表现。
在时间维度上，我们还可以使用同比、环比和固定比率指标来帮助我们了解增长率和业务趋势。
在空间维度上，可以围绕产品、用户、地域等维度进行对比分析。
例如，我们可以通过比较不同产品的性能指标来了解产品的竞争力。
在用户层面，可以比较不同用户群体的表现指标，如活跃度、转化率等。
对于区域维度，可以分析不同区域的经营绩效，找出最具增长潜力的区域。
进行比较分析时，必须遵循可比性原则。
确保比较对象相似，比较指标在口径、计算方法、计量单位等方面一致。
这样，我们就可以获得有意义的比较结果。
综上所述，比较分析是数据分析中不可或缺的工具。
通过基准测试，数据分析师可以发现潜在的商业模式、评估策略的有效性并发现市场机会。
为了让基准测试更加有效，数据分析师必须具备良好的数据思维能力以及在不同场景下灵活运用基准测试方法的能力。
请继续关注数据万花筒，我们还将分享更多数据分析和商业实践知识。
掌握这15种表现形式，轻松做好对比数据！
日常生活中我们经常和数据打交道，对比数据的呈现尤为重要。
让我们一起探索15种独特直观的表达形式，轻松掌握数据对比技巧！
首先我们看一个例子：小米十周年期间，雷军巧妙地用数据对比表，直观地对比了小米和格力2013年到2019年的营收情况。
这其实是一个基础数据对比表，但通过动态优化，我们可以让静态数据动起来，提高视觉效果，如下例所示。
在深入讲解之前，我们先来了解几个关键点：如何在多品类数据对比中脱颖而出？如何让图形更有吸引力？
1.直线连接法：当数据有共同的坐标轴时，用直线将各个类别中的数据点连接起来，这样变化和差异就一目了然。
2.水平刻度标记法：将数据清晰地标记在同一刻度线上，并根据距离差异显示数据对比。
3.方形或圆形大小法：面积的大小可以直观地显示数据中的偏差，但当值较小时，可能需要其他方法来避免错误。
4.线宽变化（桑基图）：适用于多维数据。
线条的颜色、粗细和趋势揭示了数据在每个维度的分布情况。
5.弧线连接法：适合类内比较，用弧线表示数据变化，使图片易于理解。
6.颜色填充方式：利用颜色深度来显示数据大小，视觉效果直观，适合各种场景。
7.地理分布法：比较地理位置数据，通过颜色和位置排列揭示分布差异。
8.柱形图布局方法：灵活运用柱状图布局，将品类名称两侧进行对比，增强对比效果。
9.折线比较法：线条颜色和趋势揭示基本但实用的趋势比较。
10.散点图法：观察多维数据的分布情况，比较不同颜色的散点来揭示变化。
11.雷达图法：详细分析各个指标的对比和折线趋势，揭示跨维度的数据对比。
12.图形数量法：用图形组合代替色块来显示数据差异，使视觉效果更加丰富。
13.列表法：适合数据量大的情况。
棋盘格式清晰直观，但会牺牲美观。
14.组合信息法：结合多种表达形式，提高对比数据的深度和重叠度。
在呈现数据时，以下是一些改进工作的技巧：
1布局策略：毫不犹豫地尝试不同的布局，例如上下比较或左右比较，以表示强调。
数据差异。
2.配色艺术：利用品牌色或高对比度的颜色来增强品牌辨识度，例如对比“网易精选”和“无印良品”。
3.动态展示：将数据变成故事，通过动态条形图、地图等动态图形增强观众的参与感。
4.拆分处理：可以将复杂的数据拆分为多个子图，分别展示，然后整合呈现。
掌握这些技巧，你就能轻松应对各种数据对比。
无论是简单的数据比较还是复杂的分析，您都可以创建引人注目的图表。
现在，您准备好在数据世界中大显身手了吗？
数据对比分析法，看这篇就够了
比较分析是数据分析中的重要方法，可以帮助您从多个角度审视数据、发现规律、发现问题、做出决策。下面从时间、空间和规范三个方面讨论比较分析的应用。
01时间比较时间是数据比较分析中的一个重要因素。
可以从纵向和横向两个角度进行比较。
纵向比较包括与企业历史数据比较（纵向比）、与同期数据比较（同比变化）、与上一统计期数据比较（环比变化）。
例如，通过对比2018年6月和2019年6月、7月广东省的数据，可以了解广东省接单数量的变化趋势。
此外，您还可以比较特定时间段的数据，例如历史高点或重要时期的数据。
02空间比较空间比较通常涉及比较不同地区或部门的数据。
您可以观察不同空间数据在相同时间条件下的差异（水平比），也可以在同一统计周期内的同一区域或扇区进行比较。
例如，您可以比较2018年7月各州的订单数，或者比较国家的面积排名。
比较时，您需要确保所比较的具有可比性。
03与标准比较比较分析可以让您将数据与目标值和行业平均值进行比较。
为了比较目标值，需要绘制目标值线来帮助分析。
在Excel中，要添加目标值线，请添加目标值列，选择数据，添加系列，将图表类型更改为折线图，然后添加数据标签。
进行比较时，要注意单位和计算方法的统一。
对比分析看似简单，但需要深入理解才能在实践中运用自如。
使用正确的比较方法可以帮助您更好地理解数据背后的含义并做出更准确的决策。
如果您有任何疑问，请随时与我们联系。
提供规划学习路线和分析数据的实用技巧。
让我们共同提高数据分析能力，让数据成为推动决策的关键力量。
