68、Excel财务数据可视化与图表制作全攻略

Excel财务数据可视化与图表制作全攻略

1. 迷你图与数据条的使用

1.1 迷你图颜色设置

在Excel中,迷你图颜色按钮可以为整个迷你图应用单一颜色。同时,通过点击“标记颜色”按钮,还能为迷你图中的各个标记应用颜色。利用这个按钮,能为负值、最大值、最小值、第一个值和最后一个值设置不同颜色。这在追踪一段时间内数据变化的折线迷你图中非常有用,可以轻松识别该时间段内的最大值或最小值。

1.2 创建数据条

数据条是一种条件格式,它会在包含数字的单元格背景中添加一个水平条。当应用于一系列单元格时,数据条看起来就像一个条形图,每个单元格包含一个条形。数据条的长度基于所选范围内每个单元格的值,值越大,条形越长;值越小,条形越短。而且数据条是动态的,如果某个单元格的值发生变化,所选范围内数据条的长度会自动更新。

数据条与迷你图的不同之处在于,数据条总是放置在包含其所代表值的单元格中,每个单元格仅代表条形图中的一个条形。相比之下,列迷你图可以插入到工作簿中的任何位置,并且可以代表多行或多列的数据。不过,和迷你图一样,数据条也可用于创建紧凑的图表,方便与工作表单元格中存储的文本和值集成在一起。

创建数据条的步骤如下:
1. 选择包含要绘制图表的数据的范围。
2. 在“开始”选项卡的“样式”组中,点击“条件格式”按钮,指向“数据条”,然后点击想要使用的数据条样式。
3. 若要修改数据条规则,点击“条件格式”按钮,然后点击“管理规则”。

1.3 为葡萄酒价格添加数据条示例

以Bob和Carol的葡萄酒业务计划为例,他们添加了一个表格,列出了六种葡萄酒的一级标签

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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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