EXCEL常用图表制作介绍ppt课件.ppt

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1、EXCEL常用图表制作骨科护士张丹2014年4月20日目录：一、Excel常用图表类型二、工作中常用图表的应用与制作一、Excel常用图表类型一、Excel常用图表类型常用图表的应用范围：成分对比关系：1.表明单一整体各部分比例（饼图）2.比较两个整体的成分（条形图、柱状图）时间序列对比关系：1.时间点不多，注重成度和数量（柱状图）2.时间较长，侧重变化和变化趋势（线形图）频率分布对比关系：1.比较范围数量比较少（柱状图）2.比较范围数量比较多（线形图）相关性对比关系：1.相对数据较少（双条形图）2.数

2、据超过15组（散点图）项类对比关系：项类名称较长（条形图）二、工作中常用图表的应用与制作折线图：1.简介2.类型3.区别4.制作一、折线图简介：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。二、折线图类型：折线图：显示随时间或类别而变化的趋势线；数据点折线图：显示随时间或类别而变化的单个数据值；堆积折线图：显示每一数值所占大小随时间或类别而变化的趋

3、势线；堆积数据点折线图：显示每一数值所占大小随时间或类别而变化的单个数据值；百分比堆积折线图：显示每一数值所占百分比随时间或类别而变化的趋势线；百分比堆积数据点折线图：显示每一数值所占百分比随时间或类别而变化的单个数据值；三维折线图：带有三维效果的折线图。折线图区别：堆积折线图和堆积数据点折线图：堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用（无数据点）堆积折线图。百分比堆积折线图和百分比堆积数

4、据点折线图：百分比堆积折线图用于显示每一数值所占百分比随时间或有序类别而变化的趋势，而百分比堆积数据点折线图主要突出显示每一数值所占的百分比。三维折线图：三维折线图将每一行或列的数据显示为三维标记。三维折线图具有可修改的水平轴、垂直轴和深度轴。折线图制作：（折线图制作）用例1：比较2012---2014年护理人员职称分布情况，统计结果：2012年主任护师1人，副主任护师17人，主管护师62人，护师92人，护士277人；2013年主任护师1人，副主任护师17人，主管护师63人，护师95人，护士167人；2014

5、年主任护师1人，副主任护师17人，主管护师72人，护师102人，护士255人。步骤二、工作中常用图表的应用与制作柱状图1.简介2.类型3.作用4.制作步骤柱状图简介：柱状图(Histogram)，也称条图（英文：bargraph）、长条图（英文：barchart）、条状图，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图图亦可横向排列，或用多维方式表达。柱状图类型：

6、簇状柱形图：比较相交于类别轴上的数值大小；堆积柱形图：比较相交于类别轴上的每一数值所占总数值的大小；百分比堆积柱形图：比较相交于类别轴上的每一数值所占总数值的百分比大小。三维柱形图：比较相交于类别轴和相交于系列轴的数值柱状图作用：主要用于数据的统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，易于比较各组数据之间的差别。柱状图制作：（簇状柱形图制作）用例1：2013年12月护理人力结构汇总如下：职称统计：主任护师1人、副主任护师17人、主管护师62人、护师92人、护士277人；学历统计：本科69人、大专241人、中专1

7、39人；年龄统计：小于等于20岁32人、21至25岁195人、26至30岁80人、31至40岁59人、41至50岁66人、大于50岁8人；工龄统计：小于等于5年264人、6至10年64人、大于10年10人。2013年12月护理人力结构图（包括职称、学历、年龄、工龄的比较）。步骤二、工作中常用图表的应用与制作条形图1.简介2.类型3.制作步骤条形图简介：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况。条形图类型：簇状条形图和三维簇状条形图簇状条形图比较各个类别的值。在簇状条形图

8、中，通常沿垂直轴组织类别，而沿水平轴组织数值。三维簇状条形图以三维格式显示水平矩形，而不以三维格式显示数据。堆积条形图和三维堆积条形图堆积条形图显示单个项目与整体之间的关系。三维堆积条形图以三维格式显示水平矩形，而不以三维格式显示数据。百分比堆积条形图和三维百分比堆积条形图此类型的图表比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。三维百分比堆积条形图表以三维格式显示水平矩形，而不以三维格式显示数据。