多年以来，我已经写道，我们的Excel用户应该为我们的报告和分析创建“杂志质量”图表。
但是，我们必须非常小心我们模仿的杂志和其他出版物。
目前，《华尔街日报》是我最喜欢的图表示例来源。它的大多数图表都经过精心设计。 《经济学人》杂志也是一个很好的来源。《商业周刊》和《财富》过去都是很好的资源，但现在只发布了很少的图表。
不幸的是，如果他们的特刊“ 2012年世界”预示了即将发生的事情，那么《经济学人》杂志应该被移至“禁止模仿”名单。
与《商业周刊》和《财富》不同的是，《经济学人》仍然对Excel图表构建者具有启发性。但是现在，那本杂志教我们不要做什么。
例如，在上图中， 该图表将黄金价格与债券收益率进行了比较。对于《经济学人》的典型读者来说，这类信息真的很有趣。
但是请注意，当杂志显示这些有趣的数据时，他们做出了可怕的选择。《经济学人》的图形艺术家 用分散注意力的硬币图像伪装了他们的数据。此外，他们使图表异常大，而字体异常小。这就是为什么当我在这些插图中将图表缩小到正常大小时字体几乎是微观的。
此灰色图表显示了过去五年中的石油价格，与上面的图表相似。
与第一个图表一样，该图表显示了大多数读者应该感兴趣的数据。就像他们对第一个图表所做的那样，该杂志在图形上增加了视觉噪音。
您是否经常在孩子吵架，狗吠，电视响动，猫抓挠腿的时候定期阅读报纸？如果是这样，这张表应该会让您有宾至如归的感觉。
这是另一个伪装的图表垃圾示例。
如果您进行此工作，则可以专注于柱状图，而忽略使该图混乱的工作人员和起重机。
添加这种修饰的问题在于，它迫使我们的读者要比发现数据中隐藏的含义付出更多的努力。
这样不相关的装饰类似于照明文字的古代示例，例如 12世纪的示例。
如今，尤其是在商业文档和出版物中，我们不会照亮文本，也不会装饰图表。两种类型的装饰都是通往知识之路的障碍。
这是《经济学人》整理的图表的另一个示例。
至少在此图中，垃圾邮件不会伪装柱状图，该柱状图显示了西班牙的总失业率。
但是，西班牙15至24岁失业率的呈现是另一回事。橘黄色的袋子用未知的标尺说明了这一措施。注意，不可能直观地比较两组汇率。
还要注意，尽管《经济学人》有足够的空间容纳无意义的漫画和混合图表类型，但图表中没有“西班牙”一词的空间！
创建Excel图表时，请始终包含关键事实（例如“西班牙”），这些事实可以为读者提供有关图表显示数据的提示。决不要添加卡通或其他不相关的装饰，仅仅是为了使您的图表更加有趣。
如果您的读者发现您的数据很无聊，则向图表添加无意义的修饰不会使他们觉得您的数据令人着迷。
这是同一期《经济学人》上不良图表的最后一个很好的例子：
饼图已被广泛使用，但事实并非如此。这是因为人类无法轻松比较每块馅饼的相对大小。（比较饼图的两个切片并不比将柱形图和手绘气球进行比较那样困难，但是很接近。）
在此图中，《经济学人》从错误的设计决策开始使用饼图，然后使情况变得更糟。首先，它扭曲了馅饼的形状，这使得切片更加难以比较。然后，它在图形上附加了直线和曲线……这些装饰使人们远离了图表应该传递的信息。
上面的图表告诉《经济学人》的读者：“您可能和我们对商业和经济学一样无聊。因此，我们正在为人物添加漂亮的图片和卡通。很快，我们将通过添加快乐的音乐，跳舞的多头和空头使我们的杂志更加有趣！”
我希望这不是他们前进的方向。我希望《 2012年世界》中可怕的图表数字对《经济学人》来说是一种畸变。
最近有同学问：一个表格的颜值对于心情影响多大？
emm~运营菌只知道影响一个表格最重要的三个要素是：逻辑、排版和配色，其实这个放在PPT和平面设计也同样适用的。
00配色好比穿搭
今天跟大家讲一下配色，把PPT配色比喻女生穿穿搭，那么Excel就是男生的穿搭，所以Excel的风格更适合黑白灰三种保险色，其他突出的就用同一种色系点缀突出。
01.总的来说，PPT的配色可以丰富多变，但再漂亮的妹纸也要遵循一定的穿搭审美滴。
02.Excel较多为数据，最好用黑白灰三色，在图表上的配色可以丰富点。
数据表格采用黑白灰三色
图表上的配色可以稍稍丰富点
03.掌握原理之后更重要是如何执行，接下来通过三招，带你成为图表穿搭高手。
01白银级配色
01.选中表格数据源，点击【开始】【套用表格样式】，选择你喜欢的一个表格样式就能直接套用。
02.例如这就是选中第一个的样式的效果
02黄金级配色
01.不同色系表示不同数据系列
懂得选择同一饱和度数的颜色，在填充颜色的【主题颜色】，同一行的颜色代表颜色饱和度是相同的。所以我们选择区分不同系列选择颜色，饱和度相同的不同色系。
02.饱和度不同表示程度深浅
我们在配色的相同的列，就能选择不同的饱和度的颜色，代表同一事物的深浅。
03白金级配色
01.懂得利用颜色主题的系统搭配颜色
点开【页面布局】【主题颜色】就能变换多种主题颜色配置。系统原来就为我们搭配了许多配色方案，相对默认的配色。这些配色色系上还是不错的。
注意：配色的核心是使用“主题色”，而不是采用标准色，标准色是你换任何配色方案都不会有变化的，当然自定义的颜色也跟标准色一样，不会随主题的改变而改变。
04钻石级配色
01.自定义主题颜色设置
点开【页面布局】【主题颜色】拉到最后的【自定义颜色】就能自己设置颜色了。
许多同学不会自己配色的，那么最快捷的方法就是参考别人优秀的配色方案
05寻找配色方案
01.参考专业的图表网站：如echart
02.设计配色网站：安利这个PPT导航的网站给大家。
c.可视化平台等：如网易数读
04.商业杂志配色
《经济学人》杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也有着自己独特的风格，许多绝妙的颜色搭配、风格鲜明的图表总是能够让读者过目不忘。然而正如图表编辑编辑Sarah Leo在一篇博客中介绍到，虽然对于每一张图表，他们都尽量准确地以最能支持故事表达的方式来可视化数字，但有时候也会犯错。
为了能够做的更好，从错误中不断总结教训，不断的自我改进。深入了解记录后，找到了几个有用的例子，并将针对数据可视化的问题分为三类：
1. 误导性图表
2. 模糊的图表
3. 未能说明问题的图表
以误导的方式呈现数据是数据可视化中最严重的问题，虽然从不故意这样去呈现结果和数据，但是实际情况误导的方式呈现数据是确实时不时发生，让我们来看看三个例子：
1. 错误：截断标尺
此图表显示了政治左翼Facebook页面上帖子的点赞平均数量，这张图表的重点是显示Corbyn先生与其他帖子之间的差异。原始图表不仅低估了Corbyn先生帖子的数量，还夸大了其他帖子的数量，而在重新设计的版本中，我们完整地展示了Corbyn先生的数据并保证所有其他数据长条仍然可见。
另一个奇怪的是颜色的选择，为了模仿工党的配色方案，原图使用了三种橙色/红色色调来区分Jeremy Corbyn与其他国会议员和政党。虽然颜色背后的逻辑对许多读者来说可能是显而易见的，但对于那些不太熟悉英国政治的人来说，这可能没什么意义。
2. 错误：通过故意操纵坐标轴来假装存在相关关系
上面的图表附有一个关于狗重量下降的故事，乍一看图表呈现的是难得的完美关联，似乎狗的体重和颈部大小完全相关。但这是真的吗？但事实情况其实并不是很相关。
在原始图表中，两个坐标轴的跨度均为三个单位，左边坐标轴数值是21到18，右边坐标轴数值是45到42；按百分比计算，左边的比例下降了14％而右边则下降了7％。在重新设计的图表中，保留了双坐标轴的设计，但调整了它们的范围以反映可比较的比例变化。
考虑到这个图表的休闲主题，这个错误可能看起来并没有那么重要。毕竟，图表的信息在两个版本中都是相同的，但从中学到的事情很重要：如果两个变量过于紧密相关，那么再仔细观察一下坐标轴尺度可能是一个好主意。
3. 错误：选择错误的可视化方法
在每日新闻应用Espresso中发布了此投票图表，它显示了民众对欧盟公投结果的态度，并以折线图绘制。从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定，每周都会增加或减少几个百分点。这是因为并未使用平滑曲线绘制单个民意调查来显示趋势，而是连接每个民意调查的实际值。
此图表中需要注意的另一件事是坐标轴如何起点的方式。原始图表将数据扩展到全部空间。而在重新设计的版本中，在坐标轴开始的部位和最小数据点之间留下了更多空间。为此制定了一个很好的规则：应当试着在一个不从零开始的折线图下留出至少33％的空白区域。
虽然模糊的图表没有误导性图表那么严重，但是一份难以阅读的图表还是表明可视化工作做得很糟糕。
1. 错误：“发散性思维”过于发散了
人们总是被鼓励创造“发散性思维”，但是有时候，在工作和呈现结果的过程中会显得有点太过分了。上边左图显示了美国的商品贸易逆差和制造业就业人数，该图表非常难以阅读。
它有两个主要问题。首先，一个变量（贸易逆差）的值完全是负数，而另一变量（制造业就业）都是正数。将这些差异结合在一个图表中而不平坦化任一变量非常不合理。有一个显而易见的解决方案，但这却会导致第二个问题：两个变量不共享共同基线。贸易赤字的基线位于图表的顶部（通过图表左半边那截红线突出显示），而右半部分的基线则位于底部。
重新设计的图表显示其实并没有必要组合这两个数据系列,贸易逆差与制造业就业之间的关系仍然很明显，而这一图表并没有额外占据多少空间。
2. 错误：莫名其妙的颜色使用
该图表明政府在养老金福利方面的支出与国家65岁以上人口比例进行了比较，并特别关注了巴西的情况。为了使图表占据较小版面，可视化工具仅标记了部分国家/地区，并以电蓝色突出显示，经合组织的平均值则以淡蓝色突出显示。
可视化者忽略了这样一个事实，即不同颜色通常意味着不同分类，这个图表似乎也是如此，所有电蓝色似乎属于与深蓝色不同的组合。但其实压根不是这样的，区别只是一个有打上国家标签，一个没有而已。
在重新设计的版本中，所有国家/地区的圆圈颜色保持不变。将没有标签的数据点的透明度调高了。剩下的就靠排版了：巴西是重点国家所以用字体加粗；而经合组织则用斜体字表示。
最后一类的错误不太明显,像这样的图表不会误导读者，也不会让人感到困惑，他们只是没有证明他们存在的合理性。通常是因为可视化不合理，或者因为非要在小版面内塞进过多信息。
1. 错误：包含太多细节
在德国预算盈余的专栏中公布的这张图表，它显示了10个欧元区国家的预算余额和活期账户余额。有这么多颜色，而且其中一些很难被区分。
另外，因为对应的值太小了，压根没有办法得到任何图表信息。它只会让你眼前一愣然后赶紧转移视线。而且更重要的是，由于没有绘制所有欧元区国家，因此堆叠数据没有任何意义。
回过头看看有没有办法简化这个图表，该专栏提到德国、希腊、荷兰、西班牙以及欧元区总数，所以在重新设计的图表版本中，则需要只强调这些。为了解决仅堆叠部分国家的问题，添加了另一个类别（“其他”），其中包括所有其他欧元区国家。（由于欧盟统计局进行了数据修订，重新设计的图表中的流动账户余额总额低于原始图表。）
2. 错误：大量数据，空间不足
受到有限版面空间的限制，我们经常试图将所有数据一股脑儿塞进图表中。虽然这可以节省页面上的宝贵空间，但它还是会有负面影响。比如这张2017年三月的图表，它是关于科学界的论文发表是如何由男性主导的。所有数据点都同样有趣且与主旨紧密相关。但是，一下子提供如此多的数据（四个研究领域类别以及发表人的比例）这些信息很难一起被接受。
如果要保留所有数据，那么图表就会变得过于复杂而不简洁。在这种情况下，削减一些内容会更好。或者，可以展示某种平均化的衡量标准，例如所有领域的女性发表作品的平均比例。
总的来说好的数据可视化能都使人阅读更加顺畅，但同样的未处理好的数据可视化也会误导甚至欺骗读者的认识，所以在实际操作中数据的呈现仍旧是一个需要深入学习，并且不停反省调优的过程。
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