信息图表的制作过程是怎么样的？

如何制作有趣好看的数据可视化图表？现在越来越多的媒体小编利用漂亮的数据图表撰写新闻蹭热点，感觉用图表似乎更有说服力，也更能体现大数据的热潮。这些媒体小编都是选用什么软件、工具来展示的呀？最好是简单，快速上手的。

其实不管是新媒体小编，还是产品运营、数据运营、数据分析人员，还是为了做项目、做活动、做课题、写论文、做报表......多多少少都会使用数据可视化图表。

一、为什么要制作数据可视化图表

俗话说的好，“字不如表，表不如图”、“有图有真相，一图胜千言”......何况人是视觉动物，取悦了眼球，其他的就好说多了。而且平时工作中统计分析产品、用户画像、分析产品销售等数据时，都需要具备一定的数据可视化能力。另外，利用碎片化时间浏览今日头条、公众号上的文章时，也经常会看到含有“一图看懂某某信息”等图形图表的文章。它们都属于用数据可视化来传递信息。好的可视化能力，更加形象生动，能够使用户更快地理解所要表达的内容。

正式点来说，数据可视化就是将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解所要表达的信息，从而提高沟通效率。

二、如何制作数据可视化图表销售数据可视化图表

举个栗子：作为销售经理或销售骨干，老板需要对公司产品的销售数据进行统计分析，那么此时你应该优先考虑销售数据分析的方法，在此基础上制作出相应的有趣而好看的数据可视化图表，来让老板一目了然。比如结合产品实际，可以对销售额的构成、变化情况进行分析，也对销售的过程进行分析。

①对销售额进行分析

按时间维度对销售额按月度汇总，制作柱状图，了解月度销售额变化情况对销售额按季度汇总，制作环形图，了解销售额各季度占比2021/2022 两年的月收入/季度收入对比，制作时间对比图，了解收入增长情况各季度收入透视，使用数据透视图，对各季度的销售额可以方便地总览
按产品维度两个产品销售额对比：可以根据产品的销售情况，及时调整研发和销售重点
按销售人员维度2022 年销售人员业绩对比：使用条形图，查看本年销售人员的业绩对比，进行奖励
按付费类型对某一个产品按照 新增购买/复购/一次性费用 等付费类型对成交金额进行分析，了解收入构成，并预测 2023 年营收

②对某一产品的销售过程进行分析

成单率分析分析成单客户在意向客户中的占比，了解成单率，并制作环形图
按时间维度对销售线索和成单数量按月度汇总，制作柱状图，了解销售线索和成单数量的变化情况

我们平时可以根据所想表达的目的、主题、可视化受众，来选择图表的关系（占比、比较、趋势等）、图表形式（饼图、柱形图、折线图等）。按照可视化图表的功能，主要可以分为五类。

趋势类图表

通过图表反映发展趋势，从而能够看清楚走向和大势，如随时间变化趋势。常见图表有柱形图、折线图、面积图等。

对比类图表

通过对比发现不同事物间的差异和差距，从而总结事物特征。常见图表有分组柱形图、分组折线图、分组条形图、分组面积图、分组完成度图、时间对比图、分面图等。

构成类图表

通过不同的面积大小、长短等反映事物的结构和组成，从而知道主次要、比例大小等。常见图表有饼图、圆环图、树状图、旭日图、瀑布图等。

分布类图表

通过图表反映事物的分布、占比情况，从而知道事物的分布特征、不同维度间的关系等。常见图表有散点图、直方图、气泡图、词云、热力图、雷达图、矩形树图等。

地图类图表

通过地图反映事物的地理位置分布情况、用户出行轨迹等。常见图表有世界地图、中国地图、气泡图、地理热力图、图片地图等。

三、选择合适的数据可视化图表工具

市面上的数据可视化图表工具非常多，例如WPS、Excel、SeaTable、SAS、Python、R、Echart，等等，当然还有很多专门的数据可视化工具，不再挨个列出。其中有些是需要有一定具备编程代码技术的人员才可以使用，比较适合开发人员、专业数据分析员、职业IT工作者等。

像 WPS表格、Excel、SeaTable 这类免费工具，并不是专门的数据可视化工具，但因为作为表格和信息管理工具的定位，功能比较全面，其中就包括数据可视化图表制作，而且很简单易用，基本通过点选、拖拽就可以快速制作完成，所以使用人群比较广泛，财务、人力、业务人员、数据分析员、学生等都可以使用。

其中，SeaTable 是新型的在线协同表格和信息管理工具，从技术底层来看，可以看做是智能电子表格和数据库的结合体。界面简洁、功能全面，在表格基础上，它还支持自定义工作流、应用搭建、数据分析等丰富的扩展功能，可以快速搭建出灵活的业务系统和软件应用。它在数据的记录、处理、可视化、协作共享、应用制作等方面，比 Excel 更简单易用。不管是做数据大屏仪表盘，还是日常处理分析数据，都可以一站式使用。

比如表格的数据类型更加丰富，插入列时就选择一个合适的类型，能方便且规范地记录和管理多类型信息。

比如在表上，可以根据需要增加多个表格视图，每个视图可以有不同的分组、过滤、排序等条件，这样就可以轻松实现对已有数据和新增数据的实时自动整理，方便随时快速切换查看不同角度的数据。单个视图还支持导出、打印、共享等操作。

比如在一个表格里，可以增加多个子表并跨表关联，通过“链接其他记录”和“链接公式”就可以实现跨表的查找引用、各种汇总、按筛选条件计算等。比 Excel 的 Vlookup更简单好用，不需要输入任何公式函数。

比如在数据处理和可视化方面，可以一键添加地图、图库、看板、时间线甘特图、日历等插件，也有 BI高级统计、页面设计、数据去重、SQL查询等插件。

其中，BI高级统计的图表类型比较丰富实用，也在不断增加中。选择图表后，无需编程代码，仅需简单点选，就可以基于所选择的视图数据快速完成统计并生成图表；图表随视图数据实时自动更新；点击图表可直接进去查看和编辑对应的统计记录；图表还可以导出为图片。

另外，SeaTable 的大数据管理功能，支持单个子表存储百万千万级数据，支持 SQL接口、高级统计，可以流畅地浏览、处理和可视化数据。

四、总结

市面上可供选择的数据可视化图表工具很多，但各有长处和短处，几乎没有一种数据可视化工具是完美的。小伙伴们可以多动手试一试，根据不同阶段、不同场景的需求结合起来使用。正如题主所要求的那样，简单、快速上手就是很好的工具。

五、数据可视化案例SeaTable：数据分析 | 如何在年终对销售数据进行可视化分析，快速搞定统计图表SeaTable：案例 | 工程项目成本核算管理，用 SeaTable 更简单高效SeaTable：数据分析 | 世界森林日，通过统计图表了解世界和中国森林变化趋势SeaTable：数据分析 | 中国教育总体发展情况和水平如何？这些统计图表告诉你SeaTable：Python + SeaTable | 用 Python 从维基百科抓取冬奥会城市信息并制作地图SeaTable：教程 | SeaTable 地理位置列、地图插件、高级统计中的地图使用介绍