京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
两个项目对比的excel组合分析图表
在实际工作中,也会碰到这样的情况:对今年和去年的各项财务指标进行对比分析;把公司的员工人数按性别和年龄段进行分类对比显示。图1所示就是这样的一个图表,图表左侧是公司男员工各个年龄段的人数,图表右侧是公司女员工各个年龄段的人数,这样的图表可使我们一目了然地了解到公司员工的构成情况,其实这也属于一个excel图表中的两个项目对比的excel组合分析图表。
图1
这是一个比较复杂的excel组合图表,因为要将男员工绘制在左侧,将女员工绘制在右侧,中间是年龄段标签。这样的条形图不是仅仅根据原始数据就能绘制出来的,要用到很多技能和技巧。下面介绍这个图表的主要制作方法和步骤。
1、设计辅助绘图数据区域,如图2中的数据区域E1:H8所示,其中E列的数据是为了分割左右的条形图,并在图表中显示各个年龄段名称,G列的数字是手工输入的数字,用于调整图表的左右两列条形中间的宽度,以便能够清楚地显示各个年龄段名称。
图2
2、将F列的男员工人数修改为负数(因为在绘制条形图时,只有负数才能绘制在左边),可以采用“选择性粘贴”中的“批量修改”功能把F列的数据统一修改为负数。
3、选择F列的数据区域,打开“设置单元格格式”对话框,在“分类”列表中选择“自定义”选项,在“类型”文本框中输入自定义数字格式代码“0:0:0;@”,如图3所示,这样就把负数又显示为正数。
图3
4、选择单元格区域El:H8,绘制“堆积条形图”,如图4所示。
图4
5、下面设置分类轴格式。
选择分类轴(也就是纵轴),打开“设置坐标轴格式”对话框。
在“坐标轴选项”分类中,选择“逆序类别”复选框,并将“主要刻度线类型”、“次要刻度线类型”和“坐标轴标签”都设置为“无”,如图5左所示。在“线条颜色”分类中,选择“无线条”单选按钮,如图5右所示。
图5
上述设置的目的是不在图表上显示分类轴,并把分类轴的类别次序反转,以使其上下顺序与工作表的上下顺序相同。
6、分别选中数值轴和网格线,按【Delete】键将其删除。
7、调整图表区和绘图区大小,并将图例移动到图表顶部,取消图例的边框的填充颜色。这样,图表就变为如图6所示的情形。
图6
8、选择数据系列“年龄段”,打开“设置数据系列格式”对话框。在“系列选项”分类中,将分类间距调整为一个合适的值,如图7左所示。在“填充”类别中,选择“无填充”单选按钮,也就是不显示该数据系列,如图7右所示。
图7
9、注意到此时系列“年龄段”还处于选中状态,为该系列设置显示数据标签,但是仅仅显示系列的“类别名称”,如图8所示。
图8
10、为图表添加图表标题,并将默认的标题文字修改为具体的标题说明文字。
11、分别选择数据系列“男”和“女”,设置它们的填充效果,并显示数据标签,但仅仅显示系列的“值”。
12、设置图表区的格式和绘图区的格式,调整图表的大小和位置,再对图表中某些不满意的地方重新设置格式,即可得到需要的图表。
两个项目对比的excel组合分析图表可以使用于今年和明年的业绩对比,男性和女性等等的相互对比分析,特别是两年的业绩对比用处最多了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27