如何做一个漂亮又实用的图表型PPT？

2016-09-04 本文已影响6324人职场思考派阿来

今天给大家分享一下工作当中常用到的图表。依然按照惯例，进行简单概述：

根据场景，选用正确的图表很重要。

图表展示信息模型固定了，下一步就很简单。
版式设计可以让思路更清晰。
好工具让工作事半功倍。

图表的信息模型

还是一开始就要强调信息模型。因为我一直都明白一个道理，“知道怎么开始比知道做什么更难”。很多时候不是我们不会做，而是我们不知道如何开始。
信息模型就能帮助我们知道如何开始。圈定了范围，自然就减小了PPT设计的难度了。

图表的信息模型由5个部分组成，分别为主标题、计量单位、数据来源、图表及图标结论。用个图形来描述，就是这样的。

主标题：这个没啥说的，说明图表展现的整体内容。如果缺少了主标题，受众很可能不知道看的是什么。

计量单位：计数单位，比如说万元、个、吨、米等。虽然图表里也有，但是为了减少视觉压力，我建议将计量单位单独出来，提前告知，让受众在认知上达成一致，便于后续观点的表达。

数据来源：职场中讲究数据的真实性和有效性。道听途说的数据和过期的数据拿过来支持决策，这是不负责任的表现。为了表明我们采用的数据的时效性和真实性，提供数据来源，可以增加受众对结论的信服度。

图表结论：图表虽然有很多优点，但是也有个致命缺点，就是容易产生歧义。所以，我们还需要使用文字来帮助受众正确地解读图表。

下面介绍一下如何应用。

折线图的版设设计及注意事项

使用场景：
当需要使用数据来表示一些趋势时，这个适合就需要折线图出场了。

版设设计参考：

信息分主次。很明显，标题是最重要的。计量单位及数据来源的重要性没那么高。所以，标题一定要大。计量单位和数据来源不要抢了标题的风头，尽量缩小字体，造成一定的层次感。

折线清晰。之所以使用图表，就是希望借助图表可视化的优势，让结论更容易突显。所以，折线尽量使用明色调来展示。这里我选用了黄色。

结论尽量突出当然，为了突出结论，我们还可以使用色块来突出显示。比如这样。

图表尽量简洁。不要有重复信息的干扰，让受众不知道该看哪里。

注意事项：

不要使用虚线。这样会给人造成阅读障碍。

保持简洁。有个奥克姆剃刀原理，声称“如非必需，勿增实体”。这个原理对PPT设计也是一样。尽量用最少的元素表达最丰富的信息。如果我们将简单运用到极致，哪里还需要额外的装饰？

新建的折线图是这样的。

缺点：
月份和数据的对应并不直观。肉眼很难建立一个直线来对齐数据和月份，所以要有网格线。

存在冗余信息。其中A产品，我们在主题上已经提到了，如果不是做多个产品的销量对比，完全没必要把图表的标签（也就是“A产品”）再显示出来。

数据点没有突出显示。在上个示例中，我将折线图上的每个数据点都使用圆点表示，这样有突出显示的作用。

解决方法很简单，删、删、删，删到最简就可以了。

饼图的版设设计及注意事项

使用场景：
当需要了解一个事物中各个元素的占比时，饼图是最适合的可视化方式。
版设设计参考：

各个元素的占比通过每个扇区的大小就能看出来。

注意事项
扇区按照从大到小顺时针排列。这样符合人们的视觉习惯。[图片上传中。。。（6）]

保持饼图垂直放置。不建议为了想象中的美观，把饼图放倒，这么做只能让人觉得很不专业。

[图片上传中。。。（7）]
柱状图的版设设计及注意事项

使用场景：
各个事物之间进行对比时，使用柱状图最为合适。
版设设计参考：

注意事项
分类间距不要太大，也不要太小。

设置方法：如果你使用的是2013及以上，可以这样设置

点中柱状图上的柱体。

点击鼠标右键，选中弹出菜单中的“设置数据系列格式”。

在分类间距处设置，为80%~100% 为佳。

颜色不要太多。如果有多个系列，不要使用太多的颜色。尽量使用统一色系。

雷达图的版设设计及注意事项

使用场景：

展示一个事物多个属性之间的强弱对比关系，使用雷达图比较合适。
版设设计参考：

雷达图相对比较简单，需要注意的是别让系列名称遮挡了数字。

面积图的版设设计及注意事项

使用场景：需要展示数据随时间推移的变化趋势，可以使用面积图。

注意：如果有多个系列存在，需要设置透明。让每一个系列的面积随时间变化的趋势都展示出来。

如果不将蓝色设置为透明，2002-01-08之后的趋势变化都看不到了。

瀑布图的版设设计及注意事项

瀑布图将水平展示和垂直对比的优势相结合，可以很直观的整体与局部。

旭日图的版设设计

旭日图是一个强大的存在。可以将图表的逐层元素进行逐层分解。

比如我们想要统计一下公司的成本情况，使用旭日图就能逐层钻取了。

上图就直观说明了一公司成本占用比例最高，其中产品部占用一公司的成本比例最高。在产品部中的项目5占用成本最多。等等。

结合地图的统计图

有时候，图表结合着地图，就能表明出各个地区间的数据统计分析情况。将数据分析的纬度又增加了一层。