65、Excel财务数据可视化:图表创建与格式优化

Excel财务数据可视化:图表创建与格式优化

1. 图表有效沟通的重要性与设计原则

研究显示,人们在解读以图形形式呈现的信息时,比面对表格数据更为轻松。在向同事和客户展示事实与数据时,图表能够助力传达其背后的真实故事。精心设计的图表可以揭示那些仅看数字可能被隐藏的宏观情况,但设计不佳的图表则可能误导读者,增加数据解读的难度。

为了创建有效且实用的图表,在设计时需牢记以下要点:
- 保持简洁 :避免在图表中堆砌过多图形元素,应将注意力集中在数据上,而非那些无实际信息的装饰元素。
- 突出重点 :设计图表时,要突出你想向读者传达的要点。
- 限制数据系列数量 :大多数图表显示的数据系列不应超过四到五个,饼图的扇形则不应超过六个。
- 谨慎选择颜色 :用对比鲜明的颜色显示不同的数据系列,以便于区分。必要时修改默认颜色,确保在屏幕和打印版中都能清晰分辨。
- 控制文本样式 :在同一图表中最多使用两到三种不同的文本样式,过多的文本样式会分散对数据的注意力。

书面沟通的目标始终是以最简单、最准确和最直接的方式向读者提供信息。在创建工作表和图表时,工作簿中的一切都应围绕这一目标展开。

2. 知识回顾与问题解答

以下是一些相关的问题及解答,有助于巩固所学知识:
| 问题 | 解答 |
| — | — |
| 你想贷款130,000美元,年利率为5%,按月还款,计划15年还清。写出计算在这

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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