锵锵！大家好哇~ 我是最近在研究数据分析的卫星酱！ 上回咱们分享了数据核对和数据清洗的一些技巧。 但完成了数据准备也不能放松，想要将这半天的努力转化成老板能看到的样子，还需要关键一步 —— 数据可视化。 那么，哪些图表适合用在数据分析上？

在数据可视化的世界里，条形图是不可或缺的工具。但如果我告诉你，有一种方法可以让你的条形图更具吸引力和信息阐释力？今天，我将为你揭示如何创建带有下划线阴影的条形图，帮助你在展示数据时脱颖而出。

多种类的柱形图通常来说是下面这个样子的。通常是先以时间分类。 而下面这款平板柱形图通常先以种类区分，每个种类中再以时间平铺的方式作图，展现出另一种不同的效果。 1.数据准备。如下： 2. 对原始数据做格式处理 这里要注意的是：空出的位置是为了让各城市之间有区分度 3.开始作图。选中数据，插入簇状条形图 4. 调整系列重叠和间隙宽度 5.

准备数据源：首先整理好我们的数据源，如下图所示。 辅助区域：在Excel中创建辅助数据区域（例如：A9:B14），可以通过对金额进行排序，突出不同 ...

最近，微软在其官方发布的一则消息中引爆了整个数据分析界：最新版本的Excel已全面接入Python。这一令人振奋的更新，无疑令大量依赖Excel进行数据分析的用户感到振奋。想象一下，传统的繁琐操作将由简洁高效的Python代码取而代之，能否让办公效率 ...

换句话说，如果「去重」、「行列转换」、「一维转二维表」、「提取数据」等整理需求，是过程、手段，是处理数据的一个步骤，那就用函数，反之，如果是结果，目的，那用其它的技巧也许会更快、更直观。

微软的最新动作无疑是给数据分析领域投下了一颗重磅炸弹！Excel终于全面支持Python了！这意味着，从现在起，打开Excel，你就能直接使用Python进行数据分析，而无需额外下载任何安装包。这一功能的加入，让无数数据分析师、金融从业者以及普通用户都欢呼雀跃，因为Python+Excel的组合，堪称数据分析界的“神队友”。

对于Excel中的柱形图估计无人不熟，但是有时也会遇到一些令人头痛的情况，比如： 由于2月份的数据太大导致了其它月份的柱形非常矮，显得有点不 ...