人人都能学会制作厉害图表（全图解） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　还在用项目符号，条列式说明总是令人昏昏欲睡？想为简报上妆，让台下听众都惊艳？
　　「图表力」就是关键！透过资料视觉化，你能够：
　　1.釐清思路，讲出动人故事；
　　2.30分钟才能理解的繁琐数据，3分钟就道尽重点；
　　3.找回听众的专注力和好奇心，让听众目光聚焦于你。
　　
　　在本书中，分成「数据」和「概念」两大图表，不论想传达的是数据重点，还是抽象观念，只要掌握「3步骤」，掌握重点讯息、找出讯息关系，就能将资料变身吸睛图表。接着只要看图说故事，报告比你想得更简单。
　　
　　本书重点精华：
　　1.3步骤，掌握资料视觉化诀窍
　　2.5大图表解决8成资讯，图表不必学百百种
　　3.步骤化图解，用Excel和PowerPoint上手精美图表
　　4.神队友Google工具＋媒体美编分享独门绝活，Fancy图表不求人　　
　　
　　
　　

深度解析数据可视化：从基础原理到高级技巧 图书名称：数据之眼：洞察未来的可视化设计与实践 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾的洪流，如何从中提取出有价值的洞见，已成为个人和组织保持竞争力的关键。本书并非一本关于简单工具操作的指南，而是一部深入探讨数据可视化思维、设计原则与高级应用的专业著作。它旨在培养读者构建“数据之眼”，能够驾驭复杂信息，将其转化为清晰、有力且富有说服力的视觉叙事。 全书结构严谨，内容覆盖了从底层理论到实战应用的完整光谱，适合对数据分析有基础认知，渴望将报告和演示提升到全新水平的专业人士、分析师、产品经理以及决策制定者。 --- 第一部分：可视化思维的基石——认知与理论的重塑 (约 350 字) 本部分将引导读者彻底跳脱出“图表即是工具”的传统认知，进入认知科学与视觉传达的交叉领域。 1. 人类视觉系统的工作原理与局限性： 深入探讨大脑如何处理视觉信息，理解哪些视觉编码（如长度、角度、颜色饱和度）能被快速准确地解码，而哪些会导致认知偏差（如对面积和体积的误判）。我们将剖析“视觉感知负荷”的概念，并提供减轻负荷的设计策略。 2. 数据叙事的核心框架： 数据可视化绝非简单的数据罗列，而是一种结构化的沟通行为。本章详细阐述了构建有效数据故事的“场景-冲突-解决”模型。重点解析如何根据受众（是新手、专家还是决策者）的需求，定制信息架构和视觉焦点，确保信息传递的效率和影响力。 3. 批判性地选择图表类型： 抛弃“万能柱状图”和“花哨饼图”的误区。本书提供了一套系统化的决策树，指导读者根据数据关系（对比、分布、构成、关系），科学地选择最能揭示真相的图表类型，包括但不限于桑基图（Sankey）、和弦图（Chord Diagram）以及高级时间序列分解图。 --- 第二部分：设计原则与美学实践——构建清晰的视觉语言 (约 550 字) 在理解了“为什么”之后，本部分聚焦于“如何做”——将理论转化为具有专业水准的视觉设计。 1. 告别“图表垃圾”：最大化数据墨水比： 全面解析Tufte关于数据墨水比（Data-Ink Ratio）的精髓。实践指导读者如何系统性地移除冗余元素——如多余的边框、不必要的阴影、分散注意力的背景图案——从而将观众的注意力完全聚焦于数据本身。 2. 颜色理论在数据可视化中的应用： 颜色是强大的情感和逻辑载体。本书系统区分了序列色（Sequential）、发散色（Diverging）和分类色（Categorical）三大色谱的恰当应用场景。内容深入探讨了如何利用色彩对比度来强调关键数据点，并提供了关于无障碍设计（Color Blind Safe Palettes）的实践指南，确保你的图表能被所有人理解。 3. 精准的标注、轴线与网格的艺术： 轴线和网格线看似是辅助元素，却是影响数据解读精度的关键。我们将详细介绍如何设定合适的轴线起点和刻度间隔，避免误导性的截断轴（Truncated Axes）。此外，如何通过精确的文本注释和引用线，在图表上直接回答观众可能产生的疑问，是本章的重点。 4. 互动设计的伦理与效率： 对于数字报告，互动性是提升参与度的利器。本章探讨了有效过滤（Filtering）、钻取（Drill-down）和悬停（Hover States）的设计规范。重点在于，互动不应增加认知负担，而应成为引导用户探索数据深度的工具，而非分散注意力的玩具。 --- 第三部分：高阶可视化场景与复杂数据处理 (约 600 字) 本部分面向中高级用户，重点解决在商业分析、地理信息系统（GIS）和大规模数据集中的可视化挑战。 1. 空间数据的可视化与地图学基础： 超越传统的点图和填充图。本章详细介绍了空间相关性分析的可视化方法，包括热力图（Heatmaps）在密度分析中的应用，以及如何利用Cartograms（变形地图）来直观展示基于统计量而非地理面积的区域差异。内容涵盖地图投影的选择对数据传达的潜在影响。 2. 处理高维与非结构化数据： 当数据维度超过三维时，传统图表失效。本书提供了一系列高级降维和展示技术： 平行坐标图（Parallel Coordinates）： 用于追踪多个变量间的复杂关系。 多变量散点图矩阵（SPLOM）： 系统性地展示所有变量对之间的两两关系。 网络图（Network Graphs）： 侧重于节点（Entities）与边（Relationships）的结构分析，包括中心性算法在视觉上的体现。 3. 性能优化与大规模数据集的可视化策略： 面对百万级甚至千万级数据点，渲染性能成为瓶颈。本章不再局限于前端库的调用，而是从数据聚合、采样技术（Sampling）和GPU加速渲染的角度，提供实用的性能提升方案，确保即使在大数据集上，交互体验依然流畅。 4. 可视化报告的自动化与部署： 最终，本书将介绍如何将优秀的可视化设计融入到自动化的业务流程中。探讨如何利用脚本语言（如Python/R生态中的高级库）结合商业智能（BI）平台，构建可重复生成、响应迅速的仪表盘（Dashboards），实现数据驱动决策的闭环。 结语： 《数据之眼：洞察未来的可视化设计与实践》旨在培养一代具备视觉敏锐度和批判性思维的数据使用者。阅读本书，你将掌握的不是一系列现成的模板，而是一套可以应对任何数据挑战的、灵活且强大的设计哲学和实战工具箱。掌握本书内容，你将能够把晦涩的数字转化为直击人心的洞察，真正做到“让数据自己说话”。

作者简介    

Smart智富

　　《Smart智富》「真‧投资研究室」由一群对投资实战有研究狂热的记者、编辑、资深主笔与外部专业顾问组成，秉持「真诚」、「真实」、「真确」的研究态度，以图解、易懂的编辑技术为工具，力求为读者提供容易上手的多元化投资学习工具。

　　《Smart智富》成立于1998年，专攻投资理财领域，包括基金、股票、期权、黄金、外币、债市、房地产、保险、退休规画、消费观念等。产品类型涵盖月刊、双月刊、特刊、丛书、DVD、版友聚会、课程讲座、大型论坛、线上课程、Facebook等，全方位服务投资族群需求。
 

一 数据图表化基础
1-1 3步骤，化繁琐数据为图表
1-2 简报表格这样做，数据内容更清晰
1-3 枢纽分析表让资料分类更简单
1-4 善用资料横条，一眼明辨表格数值大小
 
二 数据图表化应用
2-1 圆饼图－强调个体佔总体比率关系
2-2 用圆饼图分析项目比重
2-3 善用子母圆饼图，抓出细项分析占比
2-4 直条图－比较不同年份的数据
2-5 以直条图比较不同期间数值
2-6 用群组直条图，比较各个时期的项目差异
2-7 堆叠直条图怎么做？
2-8 如何让群组直条图与堆叠直条图同时并存？
2-9 横条图－资料排名最直觉
2-10 依大小次序排列的横条图
2-11 双向横条图怎么做？
2-12 折线图－趋势变化一把抓
2-13 用折线图掌握公司业绩变化
2-14 如何制作双座标轴折线图？
2-15 让折线图更具体的区域图
2-16 散佈图－看出两变数间的资料关联
2-17 用散佈图看出价格与销量的相互关系
2-18 四象限散佈图怎么做？
 
三 概念图像化基础
3-1 3步骤，将脑中复杂资讯图像化
3-2 善用基本图示，制作人人都能懂得视觉化图表

四 概念图像化应用
4-1 用清单表达组合的概念
4-2 用基本文式图表示资料重复之处
4-3 用堆叠文式图表示资料间的包含关系
4-4 以流程图呈现时序关系
4-5 用多向流程图表示因果关系
4-6 用循环图表示循环关系
4-7 用矩阵图突显两种资料间的相互关系
4-8 用阶梯图表示阶梯和顺序关系
4-9 用树状图表示复杂的层级关系

五 美化图表小技巧
5-1 简报的配色美学
5-2 简报字型和大小原则
5-3 线上制作精美图表的免费资源

每次做简报时，台下的听众都一脸迷茫吗？快试着用图表唤醒听众的注意力吧！图表的魅力在于，能够把复杂的资讯和数据，转化成简单易懂的视觉图像，让听众一眼就能抓到重点。

然而，好的图表能让听众上天堂，坏的图表也能让听众如坠千里雾。举例来说，如果想同时比较好几间公司的投资报酬率，看出谁高谁低，下面两个图表哪个比较好（详见下图）？

显而易见，如果你想和台下听众传达「本公司今年以来投资报酬率胜过其他竞争公司」，这样使用左方的折线图绝对是错误的选择，因为折线图是用来表达趋势性 的资讯，因此这张图出现的时候，听众会直觉以为你要表达的是公司近年来的投报率成长趋势。但这里的目的是要比较不同公司的报酬率表现，因此使用右方的横条 图，并照投报率高低的顺序排列，就能一眼看出公司今年的投报率领先群雄。

了解使用正确图表的重要性后，接着就要进一步学习如何挑对图表来呈现讯息。
基本上可以简单分成3步骤：

步骤1》找出要传达的讯息
首先，得先搞清楚自己想传达的重点讯息为何？也就是你想向听众或阅读图表的人表达的东西是什么？例如，你想表达今年上半年以来，公司每个月的营收皆在持续增长中。

步骤2》釐清讯息关系
接着，就是釐清想表达的讯息具备以下哪种关系。一般来说，想要表达的资讯通常都会包含在下列5种讯息关系之中。

成分比较关系
如果想传达的讯息内容包含各个部分的比重占了整体的百分之几，就是所谓的成分比较关系。举例来说，像是：
1.    A产品的营收比重占了公司整体营收的35%；
2.    A公司产品的市占率占了整体市场的80%；
3.    有一半的投资金额用于A产品的开发上。

项目比较关系
项目比较关系，简单来说就是比较事物的「顺位」和「排名」，因此想传达的讯息中，包含比较大、比较小，或是两者相等的字眼的时候，就代表讯息之间具备项目比较的关系。以下为范例：
1.    A产品的销量远超过B产品和C产品的销量；
2.    A公司的毛利率在同业中排名第一；
3.    A店的销售额和B店销售额相当。

评分☆☆☆☆☆

这本书的图文结合做得实在太出色了，完全颠覆了我对技术类书籍的刻板印象。我之前看过一些图表制作的书，要么就是纯文字堆砌，要么就是图片太小看不清，学习起来非常费劲。而这本《人人都能学会制作厉害图表》简直是为我这样视觉型学习者量身定做的。每一页都充满了色彩鲜艳、清晰明了的图示，从软件界面的操作演示，到最终图表的呈现效果，都处理得恰到好处。我特别欣赏它在讲解一些细节操作时，会使用放大镜效果或者标注出关键按钮，让你能精准地找到要点。而且，它并非简单地展示“怎么做”，而是深入浅出地讲解“为什么这么做”。比如，它会解释为什么某种颜色搭配会显得更专业，为什么某个坐标轴的刻度需要这样设置，这些看似微小的细节，在书中都得到了详尽的阐释，让我恍然大悟，原来制作一个好的图表，背后还有这么多学问。读这本书的过程，就像是在欣赏一本精心设计的图册，学习的压力大大减轻，反而充满了乐趣。我甚至觉得，即使不完全是为了制作图表，光是看看它里面的设计案例，也能获得很多视觉上的启发。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是被“厉害图表”这几个字吸引的。我总觉得，能做出让人眼前一亮的图表，绝对是工作中的一项加分项，而且也能提升一个人的专业形象。但是，市面上关于图表制作的书籍，很多都偏向于理论或者只介绍某一款软件的高级功能，对于我这种基础薄弱的人来说，根本无从下手。这本书却完全不同，它从最基本、最实用的角度出发，告诉你如何将你的数据转化为有说服力、有吸引力的视觉语言。书中并没有过多地纠结于某个特定软件的最新版本或者某个复杂的功能，而是强调“通用的图表制作原则”和“设计思维”。它教会我如何去思考数据背后的故事，如何根据不同的受众和目的来选择最合适的图表类型，以及如何通过优化布局、色彩、字体等细节来增强图表的可读性和美感。我特别喜欢书中关于“数据可视化误区”的讲解，它让我意识到，原来很多时候我们自以为做得很好的图表，其实可能正在误导读者。这种“反思式”的学习，让我受益匪浅，也让我开始重新审视自己之前制作的那些图表。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我其实并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于“如何制作图表”的书籍实在太多了，大多数内容都大同小异，要么是软件操作手册，要么是枯燥的理论堆砌。但这本书，真的给了我很大的惊喜。它不像其他书籍那样，上来就丢给你一堆专业术语和复杂的公式，而是用一种非常平易近人的方式，一步一步地引导你进入图表的世界。我尤其欣赏书中那种“引导式”的教学方法，它不会直接告诉你答案，而是通过一个个精心设计的案例，让你在解决问题的过程中，自然而然地掌握制作图表的技巧。比如，它会抛出一个常见的数据可视化难题，然后展示几种不同的解决方案，并详细分析每种方案的优缺点，让你自己去体会哪种方法更适合。这种互动式的学习体验，让我感觉自己不仅仅是在被动地接受信息，而是在主动地探索和学习。而且，书中对细节的关注度也让我印象深刻，它会告诉你，一个看似不起眼的颜色选择，或者一个简单的图表标题，都能对信息的传达产生巨大的影响。我感觉这本书不只是教会我如何制作图表，更重要的是教会我如何用图表去“沟通”。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开这本书，我脑子里其实是有点打鼓的。我自认为对数据图表这块儿是完全的门外汉，平时工作汇报什么的全靠别人帮忙，自己上手总是出错，要么就是做得特别丑，完全拿不出手。想着“人人都能学会”这个标题，我既期待又怀疑。毕竟，很多号称“小白也能懂”的书，读完还是云里雾里。但翻了几页之后，我发现这本书的讲解方式真的有点不一样。它没有上来就讲复杂的理论和各种专业术语，而是从一个非常基础的场景入手，比如我们经常遇到的“如何让大家一眼看懂销售数据”、“怎么才能让客户直观理解项目进展”。然后，它会一步一步地演示，用非常形象的比喻和生活化的例子，把原本看起来很枯燥的图表制作过程变得有趣起来。我尤其喜欢它在介绍不同图表类型时，不是简单地罗列，而是会详细说明每种图表最适合解决什么问题，什么时候用柱状图，什么时候用折线图，为什么用饼图反而容易误导人，这些都讲得特别透彻。而且，它好像很懂得读者的痛点，总能在你感到困惑的地方及时给出一针见血的提示，就像有个经验丰富的朋友在你旁边手把手教你一样。我迫不及待想动手尝试一下，看看我真的能不能做出“厉害”的图表来。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的地方在于，它真的打破了我之前认为“图表制作是技术活，需要天赋”的观念。我一直认为自己是个对数字和设计都不太敏感的人，所以对制作精美的图表这件事，一直是敬而远之。然而，当我翻开这本书，才发现原来所有的“厉害”背后，都有清晰的逻辑和可循的步骤。它把复杂的图表制作过程分解成一个个小巧、易懂的单元，并且为每个单元都配备了大量的案例和提示。比如，它会教你如何用简单的步骤来调整图表的比例，如何选择最能突出数据重点的颜色，甚至是如何为图表添加恰当的标题和标注。最关键的是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做”。例如，它会分析为什么某种颜色的组合会让图表看起来更专业，为什么某个数据点需要特别强调。这种带有解释性的教学方式，让我不仅学会了操作，更重要的是理解了背后的原理。读完之后，我感觉自己不再害怕面对数据，甚至开始期待着用图表来讲述我的数据故事了。