0:00
В Экселю существует множество типов
0:02
диаграмм, которые помогают
0:04
визуализировать данные наглядно и
0:06
понятно. Диаграммы позволяют представить
0:08
информацию так, чтобы её было легче
0:12
анализировать. Один из самых
0:14
распространённых видов - это
0:15
гистограмма. Она использует вертикальные
0:18
столбцы для сравнения значений между
0:20
различными категориями. Такой тип
0:22
диаграммы подходит для отображения
0:24
различий между несколькими группами.
0:27
Существует также диаграмма с
0:28
горизонтальными полосами, которая похожа
0:30
на гистограмму, но используется, когда
0:32
названия категорий слишком длинные или
0:34
нужно отобразить много категорий.
0:37
Горизонтальная диаграмма помогает
0:38
сделать данные более читаемыми.
0:41
Диаграмма с линиями отображает изменение
0:43
данных во времени. Она соединяет точки
0:46
линиями, чтобы показать, как значения
0:47
изменяются на протяжении определённого
0:51
Этот тип диаграммы отлично подходит для
0:54
анализа трендов, например, роста продаж
0:57
за несколько месяцев или лет. Круговая
0:59
диаграмма показывает соотношение частей
1:01
к целому. Она подходит, если нужно
1:03
отобразить проценты или пропорции,
1:05
особенно при небольшом количестве
1:07
категорий, обычно не более
1:09
пяти-шести. Такой вид диаграммы
1:11
позволяет легко увидеть размер каждой
1:13
части относительно целого. Диаграмма с
1:16
областями похожа на линейную, но
1:17
пространство под линией закрашено
1:19
цветом, чтобы подчеркнуть общий объём
1:21
данных. Этот вариант помогает показать
1:23
вклад каждой категории в общую картину
1:25
во времени. Выбор правильного типа
1:27
диаграммы позволяет сделать вашу работу
1:29
с данными более понятной, эффективной и
1:31
профессиональной. Попробуйте применять
1:33
эти типы диаграмм в своих таблицах
1:35
Excel, чтобы улучшить навыки
1:37
представления данных. Наконец, диаграмма
1:39
рассеяния используется для анализа
1:41
взаимосвязи между двумя наборами
1:43
числовых данных. Она помогает выявить
1:46
зависимости или закономерности между
1:48
переменными, что полезно для более
1:50
сложного анализа данных.
