如何做數據分析ppt

A. 如何做出高大上的PPT年終數據報告，這個神器一鍵搞定！

對於每一位職場人來講，年底最重要的一件事情，可能就是對一年來的工作做一個盤點，俗稱工作總結。

而衡量工作成果的指標，可能就是那一串串數字，與其提交給領導一份密密麻麻的工作表格：

不如換個形式，用直觀且具有美感的方式，將其呈現出來，就像這樣：

大家可以對比一下，哪個效果會更好呢？結果不言而喻。

那這個是怎麼做出來的呢？推薦一枚免費的神器，可以幫你一鍵做出這樣的數據報表，它就是BDP。

把表格導進去，就可以自動生成，純傻瓜式操作。且個人版使用是免費的，對我們來說完全夠用了。

下面就基於我個人的工作情況，來跟各位演示一下，如何做出一份還不錯的數據報表。

我的職業是新媒體運營，要統計的數據大概是新增用戶，文章閱讀量，渠道運營等。呈現在數據表格上，大概是這樣：

當然，每個行業都有不同的復盤數據，這一步雖然很簡單，但很重要， 你一定要明確數據分析的目的。

接下來，我們將這份數據表格添加進來：

添加進來的工作表後，大概是這樣：

然後，我們點擊右上角「 新建圖表 」，把需要統計的數據欄位拖進去， 這有點像那個Excel的數據透視表功能。

比如我先來統計2018全年的文章閱讀量，就把時間拉倒統計「維度」中，把閱讀數據拖到「數值」中。隨後，網站會幫你自動匹配一個相對應的數據圖表，當然，你也可以自己更換。

錄個動圖，大家看得更加清晰：

到這里，第一個維度的數據，就已經建好了，在咱們的儀表盤中，也可以看到，多出來了一個數據板塊：

然後，依次在把其他相關的數據圖表，按照相同的方式創建出來，這個過程我就不一一展開了，因為操作手法都是一樣的。

當我們把所有的數據圖表，都創建在儀表盤中後，我們可以調整每個板塊的尺寸：

最後呢，我們可以把它導出為一份 PDF 文件，當然，也可以生成一個在線的鏈接分享給你的領導。

咱們再來看一下，這樣的年終工作報表，是不是會更好一點呢？

當然，在日常工作中，你還可以用它來做很多事情。

比如統計部門每個人的銷售業績：

做網站用戶的行為分析：

或者是監測廣告的投放效果：

這都是可以的，而且， 我認為這款工具很好用的一點是，當你在Excel表格中更新了數據後，可以使用他們推出的同步工具 ，自動對數據報表進行更新， 非常方便。

好了，最後再來帶大家把整個流程過一遍：

01. 確定數據分析的內容；

02. 整理相關數據，並上傳數據表格；

03. 創建對應的儀表盤；

04. 將新建圖表放在儀表盤中。

好了，希望這篇文章對你有幫助哦~

B. ppt怎麼做視頻教程(ppt怎麼做圖表數據分析圖)

1、ppt怎麼做視頻教程。

2、ppt怎麼做的步驟。

3、ppt怎麼做框架圖。

4、ppt怎麼做滾動相冊。

1."PPT怎麼做，為您提供PPT怎麼做視頻及對應圖文信息，製作PPT需先打開PPT軟體新建PPT文件，然後點擊插入，選擇新建幻燈片，插入合適模板，輸入標題，點擊設計，選擇模板，設置背景格式，第三點擊保存即可。

C. 數據分析ppt怎麼做

首先你需要將你所有的數據按照分類規劃好，然後在PPT的模板當中分類的進行排列組合清楚，這樣的話就製作而成，特別的簡單明了直接。

D. ppt怎麼製作數據分析圖

不止excel可以製作數據分析圖，PowerPoint也可以，你知道怎麼製作嗎?下面我就為你介紹ppt怎麼製作數據分析圖的 方法 啦!

ppt製作數據分析圖的方法 ：

打開excel，建立一個表格，基於這個表格中的數據建立圖表，點擊插入——柱形圖

2在打開的下拉列表中，我們選擇一個樣式

3這樣excel中建立了一個圖表，我們右鍵單擊這個圖表，然後選擇復制

4切換到ppt中，我們右鍵單擊空白的位置，然後選擇【粘貼】

5這樣圖表就插入到了ppt中，效果如下

在ppt中直接創建

打開ppt以後我們先建立一個幻燈片，點擊菜單欄上面的【新建幻燈片】---選擇任意一個布局

點擊幻燈片中的圖表的縮略圖，這樣就打開了插入圖表的對話框

選擇一個圖表的樣式，然後點擊確定

打開了excel表格，我們在這個表格中輸入數據，這些數據就是用於建立我們的圖表的，一開始給出了一些默認的數據，這些數據都是沒用的，修改這些數據，改成你需要的圖標，如下圖中第二幅圖

E. 在PPT中怎樣將兩年的數據進行比較作圖

1、首先在電腦上打開Excel，然後製作一個簡單的圖表，然後插入一個如圖所示的普通表格。詳情如下圖所示。

F. 怎樣對數據進行分析—數據分析的六大步驟

        時下的大數據時代與人工智慧熱潮，相信很多人都會對數據分析產生很多的興趣，其實數據分析師是Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據收集，整理，分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

        很多人學習過數據分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬於自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那麼數據分析的步驟是什麼呢？比較讓大眾認可的數據分析步驟分為

六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數據分析的項目就不會無從下手了。

        無論做什麼事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什麼要進展這個項目，進行數據分析要解決什麼問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什麼指導意義。

        明確好數據分析目的，梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。

        數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種

        一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什麼規律可言的，所以就需要對採集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會佔用我們大部分的時間

        數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有 數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。

        對數據整理完畢之後，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

        在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言 等，分析模型有 回歸、分類、聚類、關聯、預測 等。其實數據分析的重點不是採用什麼分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。

        通過對數據的收集、整理、分析之後，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常願意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。

        常用數據圖表 有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖 等圖形，在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：

        當分析出來最終的結果之後，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。

        一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

                                                           數據分析的四大誤區

1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析

2、缺乏對行業、公司業務的認知，分析結果偏離實際 。數據必須和業務結合才有意義，清楚所在行業的整體結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，在根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據，同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息。

3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具

4、數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的 。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析

G. 一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告。現代社會屬於大數據時代，而數據分析報告是非常重要的，一份完整的數據分析報告並不好寫。接下來就由我帶大家詳細的了解下一份完整的數據分析報告的相關內容。

一份完整的數據分析報告1

報告是項目的結果展示，是數據分析結果的有效承載形式。一份思路清晰，言簡意賅地數據分析報告能直戳問題痛點，提高溝通效率，獲得領導賞識。

對於數據分析報告，首先要有一個概念性的認識，按照報告陳述的思路，可分為四類：

這四類報告由淺入深，分析難度遞增，對企業決策的支持程度也遞增，尤其是當企業面臨某個決策難題時，分析工作要做得足夠系統和深刻。

這四類報告我們可以做個比喻。

描述類報告類似記敘文，像個掃描儀一樣描繪市場輪廓，不求最深但求最全。

因果類報告類似議論文，像打水井，集中一點，一直探到底。

預測類報告類似科幻小說，像個預言家，根據市場的過去推斷市場的未來。

咨詢類報告類似推理小說，像小馬過河，投石問路，根據分析結論指導企業一路前行。

報告結構

撰寫報告前先理清楚三個問題：

寫什麼內容？用什麼結構？如何論述？

寫什麼內容由決策難題決定，是投資？戰略？營銷還是其他，相應的報告也就有了相應的內容。

好的報告要求重點突出、主次分明、層次清晰。報告要依附內容的分析以及領導或其他人的閱讀習慣，但最重要的是遵循一定的結構化思維。

報告的常見構成

舉個例子，比如我用PPT展示一個網民調查的報告

1、標題頁： 標題頁用於寫報告題目，為了方便歸檔，日夜也應當註明，還有報告撰寫者和其單位所在部門。

2、目錄頁： 目錄頁將報告的各模塊呈現給讀者，方便閱讀和了解報告結構。

3、分析背景和項目說明： 用於闡述項目需求、分析目的、市場情況、以讓讀者了解項目的前因後果。項目說明用於註明假設、數據來源等。

4、分析思路頁： 這是整個報告的靈魂，便於理解報告的邏輯思路。

5、結論建議頁： 結論建議頁放在主題前，主要是為了給高層看時，結論建議可大幅度節省時間，簡明扼要。

6、分析主體頁面： 這里就要搬上你的各種數據表，數據分析圖。與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以你的數據展示一定要體現你的分析思路。

我曾經就被懟過一次，原因是數據分析結果展示於思路脫節，導致領導一直個為什麼，那個怎麼來，這個數據缺乏依據等等。因為當初的分析報告只是在展示數據，分析不透徹，表之間切換太過生硬，至今記憶猶新。後來，在做數據分析時，我製作一個表，或者一個圖，每個表或者圖都對不同維度做了深入的數據分析表，領導一問為什麼，我就點擊進去展示給他看明細，這用的就是FineBI的聯動鑽取和螺旋式分析功能，在展示時也能實時分析(以往的文章有提過)。

7、附錄頁：附錄頁目的是透明分析過程，常防止受訪者的基本資料。

報告的論述

一份好的報告，光有好的結構還不夠，還要有好的論述，關於論述，有幾個注意事項。

1、數據可靠，界定嚴謹

報告的數據來源一定要可靠。寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、搭建體系平台、導出處理數據，最後才是寫報告，為了結論准確有效，你要保證數據的可靠性，否則一切都可能會變成誤導決策的努力。

界定是指報告中要對數據的來源、計算、概念做說明。不同的界定，有不同的結論。比如什麼是高端微波爐，不同的界定，得到的數據肯定是不同的。

2、概念一致，標准統一

一些名詞的解釋和定義，前後要一致，不要讓人不知所雲。

3、直觀呈報，通俗易懂

我們寫得報告還是金亮圖標話，用生動的圖表代替數字和文字的大量對切往往更形象直觀地理解你的.分析和結論。

一份完整的數據分析報告2

1、你要一個故事

我自己有個想法，就是產品經理應該多學習相關領域的知識，比如學一些基礎的設計規范、交互原則、營銷知識，心理學知識，演算法知識等等。除了一些明顯的對工作的幫助，也能幫助自己擴展思路。其實做好報告，就應向咨詢機構或者投資機構學習。

一個報告核心不是包含很多內容，讓聽眾或者讀者去花時間理解，核心是講好一個簡單的故事。咨詢和投資機構做BP之前，會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚你要講的故事。

2、一個數據分析報告的框架

這里列出一個我個人比較喜歡的報告框架，可能針對不同的報告場景需要有所調整（比如刪除部分步驟，或者增加部分細節）：

項目背景：簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼

項目進度：綜述項目的整體進程，以及目前的情況

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題

數據概覽：重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋

數據拆分：根據需要拆分不同的維度，作為細節補充

結論匯總：匯總之前數據分析的主要結論，作為概覽

後續改進：分析目前存在的問題，並給出解決改進防範

致謝

附件：詳細數據

項目背景 & 項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

名詞解釋 & 數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

數據概覽 & 數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

結論匯總 & 後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

致謝 & 附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

3、總結

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。這是說數據。

而數據報告的意義也是類似，項目完成之後需要完整匯報，這樣無論是對上匯報還是對團隊而言，都是有重要意義。

突然想到一個事情。去年的時候做了一個內部數據平台，到了取名字的時候，我用了dice。為什麼叫dice呢？

這得從物理說起（開啟神棍模式）。物理學不斷前行，之前人們認為物理學是決定論的，只要知道系統的初始值和足夠細節，就能知道之後系統的演化路徑。後來發現不是這樣的，對於一個基本粒子而言，觀測之前，粒子狀態和位置是不可預測的。愛因斯坦說「上帝不會擲骰子」，然後後續的研究，更多的是支持上帝是擲骰子的。這也是dice的來源。

即使是上帝視角，也不可能知道提前知道數據的結果。那麼作為產品經理而言，尊重數據結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。

一份完美的數據分析報告讓你高人一籌

企業需要發展就需要得到更多信息，這些信息需要有專業能力的人才提供給企業，而這就是數據分析師，數據分析師要通過專業的手段獲取信息，對信息做整合，分析信息，最終形成數據分析統計報告。

在數據分析師的全部工作流程中，數據分析統計報告作為工作的成果是對企業、以及項目的最終發展方向及目標的決策起到至關重要的依據。

在編寫一份完整的數據分析報告前，這些數據報告給誰看，首先你要知道你的這份報告要突出那些點，在做一個數據分析之前領導所關心的哪些點，圍繞著這些中心點，簡單明了的進行編寫數據報告。

數據報告不需要大批量的文字闡述，本身數據分析是圍繞數據為核開展相應的工作，數據報告要突出的也是最終的統計結果，以數字的方式進行簡單明了的闡述對比，報告中加入一些畫像模型，柱線圖、餅狀圖來表示佔有份額等等最為突出，讓閱覽者可以很好的理解，很容易在你的這份報告中找到自己企業在市場的份額，這是作為一個優秀的數據分析師的基本功。

先展示自己在行業內的情況後還要分析當前整個市場的數據變化走勢，通過對自身行業市場的大數據統計，找到市場發展新的切入點、客戶們所關心的新問題、潛在客戶的特徵最終形成走勢圖為企業提供發展方向。

哪些點是我們不足的地方，哪些是我們需要開展的新業務等等，這些都會從行業數據大趨勢發展中體現出來，從而為企業未來的發展決策提供參考依據，為企業領導提供新的信息點，幫助企業思考、創新、完善做出一份滿意的答卷。

H. 如何做分析報告

如何做分析報告

如何做分析報告，求職面試的時候要注意一些小細節，懂得人際交往也是職場制勝的法寶，在職場上跟著前輩大牛可以學到很多東西，做事游刃有餘是工作能力強的表現，學會如何做分析報告，職場達人非你莫屬！

如何做分析報告1

1、分析背景

描述分析內容的寫作背景，比如數據集背景介紹、數據集欄位的含義等。

2、分析目的

通過分析達到什麼效果，一句話描述，比如：提高xxx的銷量。

3、分析思路

如何開展你的分析。比如先分析什麼，再分析什麼。

些學員這樣子描述分析思路：

是不正確的，這只是在概括你這篇文章的寫作框架，並不是分析思路的內容。

分析思路的寫作方法：

1、思維導圖

具體的分析內容表現在思維導圖上，一目瞭然。

2、提出問題

用提問的方式將分析思路中的內容羅列出來，這些問題也可作為後面「分析內容」的小標題，並且順序也一一對應，這樣子文章就有邏輯性了。

如何做分析報告2

一、什麼是數據分析報告？

數據分析報告就是以文檔或ppt的形式，

將分析過程（解決問題步驟）總結成一個故事匯報給用戶，將數據分析結果展示給用戶。

二、為什麼要做數據分析報告？

用戶通過數據分析報告，可以快速了解研究問題的基本情況，結論以及建議。

*用戶：老闆或客戶

三、如何做數據分析報告？

組成：1、分析背景 2、分析目的 3、分析思路 4、分析內容 5、結論 6、建議；

目標：增加用戶和你的共同認知；

形式：1、數據分析報告或文章；2、PPT製作數據分析報告；

如何做分析報告3

一、產品概覽

文檔最開始簡介產品體驗環境，手機平台，軟體版本等信息，畢竟不是做測試，這一類信息簡單說明就好。

首先應說明產品的市場狀況：

產品所在的行業簡單分析概括；

產品在市場上的數據，如排名情況，和競品相比處於什麼位置。

其次應概括產品本身：

一句話產品定義。採用一句話概括產品的定位，包括使用人群，產品定位，或者主要功能。甚至是產品的slogan。

三種用戶畫像。列舉目標用戶類型，簡潔描述三種目標用戶群。（有時也可以只寫一種主要用戶，寫三種是為了促進思考）。如愛宅在寢室里的大學生。

三種用戶場景。列舉出三種用戶場景，即用戶在什麼情況下可能會使用這種產品。如在寢室的床上。

三種用戶目標。即用戶使用產品來干什麼，完成什麼任務。如看美女表演，滿足色慾。

二、產品分析（產品體驗報告中最重要的一部分）

產品結構圖

使用思維導圖，畫出產品功能結構圖。根據此圖，可以分析各個功能所在層級，功能分類框架，從而進一步分析功能層級的合理性。如功能入口過深，或者次要的功能入口過於直接等等。可以在此基礎上提出自己對於功能結構的優化建議。

用戶使用流程圖

根據用戶使用產品的操作路線繪制出流程圖。

如果此應用專注於解決一個需求，用戶使用流程的路線圖只有一條，功能體驗分析基於此條路線即可。

如果應用比較復雜，用戶使用流程的路線就不止一條，那麼可以只挑選幾個核心功能需求的使用路線進行功能體驗分析。比如分析手機淘寶，可以只分析購物流程，省略聚劃算，拍賣等功能。

三、 競品分析

對產品本身進行深入分析後，還應該在市場上適當選取該產品的相關競品，進行橫向分析。此處對於競品的分析主要針對競品的'戰略層面，功能層面，及用戶體驗的優缺點。最終在此部分附上競品值得借鑒的優點即可。在此處的競品分析，也可以從宏觀及具體兩個角度進行：

宏觀層面：主要競爭對手有哪些？當下市場格局如何，該產品在市場中處於什麼位置？競爭對手通過什麼方式來滿足用戶需求？競爭對手的優缺點，以及值得借鑒的優點有哪些？

具體層面：競爭對手具體的優秀功能？與競爭對手的功能差異？UI與交互的優缺點？通過比較，該產品有什麼地方需要借鑒競品進行改進。

四、用戶意見

可以從APP Store ，知乎，安卓應用市場，查看相關的評論，並挑選有代表性的意見，附在體驗報告上，不需要逐條分析，只要根據用戶評論，最後給出自己的意見或建議即可。

五、如果我是PM

站在戰略層面，對產品方向進行深入思考，分析產品的商業模式是否有著其他模式，謀求新的策略，思考產品方向是否有著更新的玩法，對產品進行總結性的建議。

總結本應用及競品應用的使用敢想，談一談對用戶市場的理解，有沒有可能深入挖掘用戶其他需求的可能性。

I. 怎樣用PPT 做數據分析

【工具准備】

1.PPT2007（原始載體）

2.EXCEL2007（製作圖表）

3.Colorpix（配色）

4.系統自帶畫圖工具（截圖）

5.美圖秀秀（圖片美化）

【制圖步驟】

1. 量體裁衣

通常數據信息圖的寬度在400-1000像素之間（100像素約3.53厘米），高度則視具體內容而定，在不確定內容佔多少屏的情況下最好長一些，這樣後期製作完成後還可以通過截圖的方式去除多餘空白部分。具體大小設置如下圖：

J. 怎麼做數據分析圖

以常用的大數據分析圖工具Excel為例，首先要新建一個空白表格。然後要在新建好的空白表格中鍵入相應的數據，再通過滑鼠右鍵設定單元格格式，把需要分析的數據填好在報表中。然後應用shift+滑鼠左鍵選定你想要分析的區域，根據分析需求選擇相應的函數和圖表類型，即可做出想要的大數據分析圖。

能繪制數據分析圖的專用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能夠完成的。其實與其花許多時間在找專用工具，做圖表，調顏色上，不如多思索該如何分析，如何將自己表達的內容說清楚。所以最好用方便的數據分析圖工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的圖表，大大節省了時間。

比如，目前主流的軟體——finereport，它小到填報、查詢、部署、集成，大到可視化大屏、dashboard駕駛艙，應有盡有，功能很強大。最重要的是，因為這個工具，整個公司的數據架構都可以變得規范，下一步就是構建企業的大數據平台了。而且它是java編寫的，支持二次開發，類Excel的設計器，無論是IT還是業務，上手都很簡單：編輯sql優化、數據集復用簡直都是小case，大大降低了報表開發的門檻。在企業中被關注最多的數據安全方面，FineReport支持多人同時開發同一套報表，並通過模板加鎖功能防止編輯沖突;通過數據分析許可權控制，保障數據安全。