本书从任务出发，阐述如何根据任务需求来拆解问题，形成图表制作的思路，并运用工具完美呈现任务，达到数据分析的目标。
本书特色：
1 以数据为中心，针对不同类型的数据，分别阐述多样化的可视化方法。读者可从中了解不同呈现方式的优劣和适用场景，在遇到实际任务时，做出恰当的选择；
2 采用商业、金融领域有代表性的真实数据案例，详细介绍不同图表的制作方法和技巧；
3 配套讲解视频和Excel案例资源。
本书针对数据分析和研究报告中的图表应用，结合大量经济、金融和商业真实实例，探讨数据可视化的基本原则、技巧及思路。
本书基于Excel软件，循序渐进地介绍专业图表制作的技术准备、图表元素的增强控制、不同类型数据的可视化方案，以及研究报告中常用的数据转换及分析技术。
本书旨在帮助拓展商业和金融数据的可视化表达思路和方法，提升报告品质，也适合即将从事数据分析相关工作的学生及对数据可视化感兴趣的读者阅读。
第1章 理解图表 1
1.1 图表的力量 1
1.2 WHERE问题：坐标轴平面 3
1.3 WHAT问题：图表的视觉机制 3
1.4 WHY问题：数据和图表的意义 11
1.5 小结 13
第2章 快速入门指南和技术准备 14
2.1 快速入门指南 14
2.2 技术准备：坐标轴 20
2.3 技术准备：图表中的(X,Y)坐标 26
2.4 技术准备：误差线 30
2.5 小结 34
第3章 图表元素的增强控制 35
3.1 图例 36
3.2 事件注释和数据点标记 44
3.3 独立存在的刻度线 52
3.4 不等距的网格线 56
3.5 数值参考线和分隔线 59
3.6 阴影背景 71
3.7 其他面积元素* 77
3.8 小结 86
第4章 变动和趋势 88
4.1 常规图表分析 88
4.2 两个时间点的数据变动 91
4.3 配对变量的变动 102
4.4 季节性变动 110
4.5 面板图：多系列的空间分离 111
4.6 热力图：用颜色表达变动特征 119
4.7 小结 120
第5章 比较、分布和构成 122
5.1 比较：定义及常规图表选择 122
5.2 双变量对比 123
5.3 三个变量及更多变量的对比 126
5.4 分组对比 133
5.5 多维比较 139
5.6 分布的可视化：描述统计 144
5.7 分布的可视化：展示样本全貌 155
5.8 局部和整体 158
5.9 小结 164
第6章 探索数据关系 166
6.1 散点图简介 166
6.2 反映相关关系 167
6.3 散点图中的拟合模型 172
6.4 第三个变量：散点图中的分组处理 180
6.5 小结 186
第7章 数据转换和分析技术 188
7.1 概述 188
7.2 基于图表的数据转换 189
7.3 衡量相对关系 198
7.4 刻度重置 204
7.5 事件分析 214
7.6 简要的函数介绍 219
7.7 小结 219
第8章 数据可视化进阶指南 221
视觉是接收信息非常有效的渠道。在数据决策时代，可视化在数据表达、探索和分析中有着重要用途。本书针对数据分析和研究报告中的图表应用，结合大量实例，探讨了数据可视化的基本原则、技巧与思路，授人以渔，使读者可以举一反三，熟练应对各类实践场景。
本书结构合理、实例丰富，既适合初学者快速进阶，也适合数据分析专业人士拓展思路，强烈推荐！
——秋叶，秋叶PPT创始人、“和秋叶一起学”系列书作者
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——张杰，“Python-R-Excel 数据可视化之美”系列教程作者、Excel图表插件“EasyShu”联合开发者