AIGC助力数据可视化：Excel图形化思维与实施技巧

01 前言

在当今的数据分析中，数据可视化扮演着至关重要的角色。作为一款常用工具，Excel提供了丰富的图形展示功能。利用AIGC，我们可以快速选择合适的图形类型，并进行专业的配置，从而使得数据展示更加吸引人且具有更好的效果。本文将介绍如何利用AIGC在Excel中完成数据的图形化展示，包括饼图和帕累托图的制作和设置技巧，为读者提供清晰的思路、明确的行动方向以及具体的实操指导。

02 AIGC辅助构建图形化思维与目标

在Excel中，有多种图表类型可供选择，让我们能够根据数据和目的选择最合适的图表。如果不确定哪种图表最适合数据，可以点击Excel中的"推荐的图表"按钮，让Excel自动推荐一些合适的图表类型，并预览它们的效果。

借助AI，我们可以更快地完成图表选择和可视化配置。AI能够帮助我们解决以下三个问题：

• 我们想要通过图形可视化传达什么样的结论或信息，这是数据可视化的出发点。

• 我们应该选择什么样的图形能够有效地达成我们的目标。

• 我们如何配置图形，使得数据可视化更易读、信息表达更突出。

假设我们已经在Excel中生成了一份数据汇总表格，想要通过可视化展示一些关键信息。在选择可视化方向之前，我们可以先听听AI的建议，看看它能否给出一些有价值的思路；然后再结合自己的业务经验，确定最合适的展示方式。示例提示指令如下：

[Bing Copilot] 3/31/1：你有一份关于各个品类汇总后的访问量、销售量和销售额数据，你打算通过图形展示一些数据结论，你打算怎么做？

Bing Copilot根据提示指令，给出如下可视化建议：

根据当前网页的内容，你可以选择柱状图、饼图或散点图来展示不同品类的访问量、销售量和销售额之间的关系。例如：

柱状图可以直观地比较不同品类在某一指标上的表现，如精品家纺的访问量最高，而洗衣机的销售额最高。
饼图可以清楚地显示不同品类在总量上的占比，如食品酒水占总销售额的32.7%，电视占总销售额的52.8%。
散点图可以揭示两个指标之间的相关性，如访问量和销售量呈正相关，访问量和销售额呈负相关。

你可以使用Excel或PowerPoint等工具来制作这些图形，并添加一些文字说明来突出数据分析的要点。

通过AI的建议，我们可以粗略的地理解数据之间的关系，并为选择最合适的图表类型来展示数据，从而使得数据分析更加直观和易懂提供了基本方向。

03 AIGC辅助聚焦业务价值与主题聚焦

虽然AIGC已经提供了一些基本的方向，但我们可以进一步提问，看看是否能够发现更多有意义的结论，并举一些例子来激发其创造力，拓宽其思维。

在相同的会话中，我们可以输入以下提示指令：

[Bing Copilot] 3/31/2：除了上述想法外，能否使用一些更复杂的图形，或者表达更复杂一些的结论呢？比如结合一些常用的分析理论（例如二八定律、ABC分层或者其他类似的理论、模型等）的图形展示

Bing Copilot根据提示指令，给出了更多可视化建议：

你好，这是必应。除了柱状图、饼图或散点图之外，你还可以使用一些更复杂的图形来展示数据分析的结论，或者结合一些常用的分析理论来增强数据的解释力。例如：

帕累托图：这是一种用来展示二八定律的图形，可以帮助你找出影响结果的主要因素。例如，你可以用帕累托图来分析哪些品类占了总销售额的80%，或者哪些因素导致了访问量的下降。
ABC分析法：这是一种基于二八定律的升级方法，可以将分析对象分为三类，分别是重点、次重点和非重点。例如，你可以用ABC分析法来对库存商品进行分类，根据库存金额和商品数量来制定不同的管理策略。
其他理论或模型：根据你的数据分析目的和场景，你还可以选择其他适合的理论或模型来辅助你的数据分析，如SWOT分析、波士顿矩阵、马斯洛需求层次理论等。

你可以使用Excel或PowerPoint等工具来制作这些图形，并添加一些文字说明来突出数据分析的要点。

通过以上建议，我们可以初步确定几个图形可视化的主题：

• 利用饼图展示各个品类在总销售额中的占比，突出销售是促销活动的核心目标。

• 利用帕累托图展示各个品类在总销售额中的累计贡献，识别出公司的“核心品类”。

04 AIGC辅助Excel饼图可视化

在完成了AIGC的可视化主题确定之后，我们需要进一步实施Excel图形可视化操作。这个过程也可以让AIGC输出完整的操作指南。

首先，我们先让AIGC辅助完成饼图可视化制作。提示指令如下：

[Bing Copilot] 3/31/3：我想要在Excel中通过饼图来展示各个品类的销售额占比，以确定不同品类的销售贡献。请告诉我该如何专业、有效的设置饼图。

Bing Copilot根据提示指令，详细陈述如何设置饼图；同时还提供了如何让图形更加专业的各项建议：

你好，这是Bing。我可以帮助你在Excel中制作饼图。你可以按照以下步骤操作：

1.在Excel中选中包含品类和销售额两列的数据表。
2.在“插入”选项卡中，点击“饼图”按钮，然后从下拉菜单中选择你喜欢的饼图样式，例如“2D饼图”或“3D饼图”。
3.Excel会在数据表旁边生成一个饼图，你可以根据需要调整其位置和大小。
4.为了让饼图更专业、有效，你可以进行以下设置：
在“设计”选项卡中，点击“快速布局”，然后从弹出菜单中选择一个合适的布局样式，例如“布局1”或“布局2”。这样可以为你的饼图添加一个清晰的标题和图例。
在“格式”选项卡中，点击“形状样式”，然后从弹出菜单中选择一个合适的颜色方案，例如“彩色01”或“彩色2”。这样可以为你的饼图赋予一个美观的配色。
在饼图上右键单击，选择“添加数据标签”，然后再次右键单击，选择“格式数据标签”，在弹出窗口中勾选“百分比”。这样可以在你的饼图上显示每个品类的销售额占比，便于比较。
如果你想突出某个品类，你可以在饼图上单击相应部分，然后稍微向外拖动它。这样可以为你的饼图创建一个突出效果。

在AIGC的引导下，我们结合自身经验，完成了饼图的设置和展示，如图3-1所示。

通过这些操作，我们可以更好地利用AIGC辅助完成Excel图形可视化，让数据更加直观、清晰地展现出来。

05 AIGC辅助Excel帕累托图可视化

接着，我们将详细介绍如何通过AIGC辅助Excel制作帕累托图来展示销售额的累计贡献，以确定公司的核心经营品类。

按照类似的操作步骤，我们将如下提示指令输入Bing Copilot：

[Bing Copilot] 3/31/4：我想要在Excel中通过帕累托图展示销售额累计贡献，以确定公司的核心经营品类。请告诉我该如何专业、有效的设置帕累托图。

Bing Copilot根据提示指令，给出如下操作建议：

好的，我可以帮你在Excel中通过帕累托图展示销售额累计贡献，以确定公司的核心经营品类。请按照以下步骤操作:
1.在Excel中选择你的数据表，包括品类和销售额两列。
2.点击“数据”菜单，选择“排序”，然后按照销售额从大到小排序你的数据
3.在你的数据表旁边，添加一列，命名为“累计销售额”，然后使用公式=SUM(2:B2)计算每个品类的累计销售额。
4.在你的数据表旁边，再添加一列，命名为“累计占比”，然后使用公式=C2/SUM(2:9)计算每个品类的累计占比。
5.在Excel中选择你的数据表，包括品类、销售额和累计占比三列。
6.点击“插入”菜单，选择“柱形图”图标，然后选择“簇状柱形图”样式
7.Excel会自动为你生成一个柱形图，并显示在你的数据表旁边。你可以拖动或调整柱形图的位置和大小。
8.为了让柱形图变成帕累托图，你可以进行以下设置:
点击柱形图，然后点击“设计”菜单，选择“更改图表类型”，然后选择“组合”选项卡，然后将累计占比系列的图表类型改为“折线图”。
点击柱形图，然后点击“格式”菜单，选择“当前选中项”，然后选择“累计占比”系列，然后点击“格式数据系列”，然后将其绘制到次坐标轴上
点击柱形图，然后点击“设计”菜单，选择“快速布局”，然后选择一个合适的布局样式，如“布局9” 。这样可以让你的帕累托图有一个清晰的标题和图例。
点击柱形图，然后点击“格式”菜单，选择“形状样式”，然后选择一个合适的颜色方案，如“彩色1”或“彩色2”。这样可以让你的帕累托图有一个美观的配色。
点击柱形图，然后点击“添加标签”按钮，然后选择“数据标签”，然后选择“数值”。这样可以让你的帕累托图显示每个品类的销售额和累计占比。

在AIGC的引导下，我们结合自身经验，完成了帕累托图的设置和展示，如图3-2所示。

通过这些操作，我们可以更加专业和高效地利用AIGC辅助完成Excel中帕累托图的制作，从而更直观地展示销售额的累计贡献，确定公司的核心经营品类。

• 提示 读者可以尝试其他图形，但要注意AI可能会忽略一些图形设置技巧，影响可视化效果。例如：饼图应按降序排序，雷达图应做归一化处理，折线图应选择平滑线。这些技巧有的是逻辑、原则、规律或经验。AIGC只是辅助工具，我们自己要有积累和创新。

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关于作者：宋天龙(TonySong)，数据领域资深技术专家，触脉咨询合伙人，前Webtrekk(德国最大在线数据分析服务提供商)中国区前技术和咨询负责人。中国商业联合会数据分析专业委员会《中国大数据人才培养体系标准》专家组成员，虎啸奖评委会委员，DMT数字营销人才认证委员会认证委员。著有畅销书《Python数据分析与数据化运营》《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》等。

本文摘编自《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》，经出版方授权发布。

延伸阅读《AIGC辅助数据分析与挖掘》

推荐语：这本书不仅详细介绍了如何利用ChatGPT辅助数据分析师完成数据分析工作，还深入探讨了构建高质量提示词的方法和技巧。通过具体应用案例，读者将学会如何在Excel、SQL和Python等常用数据分析工具中与AIGC进行互动，实现更高效的数据分析和挖掘。无论您是数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家还是业务分析师，这本书都将为您打开全新的数据分析视角，让您的工作更加轻松和高效。

• 本文来源：原创，图片来源：原创、pexels

• 责任编辑：王莹，部门领导：宁姗

• 发布人：白钰