Office Word 2007 包含很多不同类型的图表和图形，它们可用来向观众传达有关库存水平、组织更改以及销量图以及其他更多方面的信息。图表与 Office Word 2007 完全集成。如果已安装 Excel，则可以通过以下方式在 Word 中创建 Excel 图表：单击功能区上的图表按钮(插入选项卡，插图组)，然后使用图表工具修改该图表或对其进行格式设置。您创建的图表将嵌入 Office Word 2007 中，图表数据存储在合并到 Word 文件中的 Excel 工作表中。
注释功能区是 Microsoft Office Fluent 用户界面的一个组件。
还可以将图表从 Excel 复制到 Office Word 2007 中。复制图表时，它既可以作为静态数据嵌入到工作簿中，也可以链接到该工作簿中。对于链接到您可以访问的工作簿的图表，您可以指定每当打开该图表时，都自动检查链接的工作簿中的更改。
注释如果在 Word 中以兼容模式工作，则可以使用 Microsoft Graph(而不是 Excel)插入图表。
可以用下面两种方法之一将图表或图形添加到文档中：
在文档中，可以通过嵌入 (嵌入对象:包含在源文件中并且插入目标文件中的信息(对象)。一旦嵌入，该对象成为目标文件的一部分。对嵌入对象所做的更改反映在目标文件中。)图表来插入图表将 Excel 图表中的数据嵌入到 Word 中时，您可以在 Office Excel 2007 中编辑这些数据，该工作表将与 Word 文档一起保存。
将 Excel 图表粘贴到演示文稿中或链接到 Office Excel 2007 中的数据将图表从Office Excel 2007 中复制并粘贴到文档时，图表中的数据会链接到 Excel 工作表。Excel 工作表是一个单独的文件，并不与 Word 文档一起保存。在这种情况下，由于 Excel 工作表不是 Word 文档的一部分，因此如果要更改图表中的数据，必须在 Office Excel 2007 中对链接的工作表进行更改。
Word 中由来自 Excel 工作表的示例数据构成的图表
注释
有关图表的详细信息，请参阅图表概述。
要了解可添加到文档中的不同图表类型，请参阅可用图表类型。
选择图表或图形类型并插入数据
在演示文稿中通过嵌入来插入图表
当要维护与 Word 中的图表相关联的数据时，请执行下列操作：
1.在 Word 中，单击要插入图表的位置。
2.在插入选项卡上的插图组中，单击图表。
3.在插入图表对话框中，单击某个图表，然后单击确定。
Office Excel 2007 将在一个分开的窗口中打开，并在一个工作表中显示示例数据。
4.在 Excel 中，通过单击工作表中的单元格然后键入所需的数据来替换示例数据。还可以替换A 列中的示例轴标签以及第 1 行中的图例项名称。
注释在更新工作表之后，Word 中的图表将用新数据自动更新。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
数据分析一方面自己要会将数据制作成图形便于他人解读，另外一方面，我们自己也必须学会解读别人的图形，或者解读自己过去曾经制作的图形。每个数据图形背后都是数据，而不同水平和能力的人在同样图形上看到的东西可能会不同。 解读数据会有很多方法，我们这里给大家提示性介绍十个方法。 上期内容：①辅助线②找差异、找变化③找奇异点、特殊群体④找转折点、拐点⑤找特征 本期内容：⑥找问题⑦找源头Root Cause⑧找关系⑨找驱动⑩找规律 6、找问题 对数据分析人员来讲找问题就是找数据，只要问对了问题，就能够找到对的合适的数据，通过数据可以分析出具体的问题，并能够找到具体的方案。在一定意义上来讲，问对问题比找到答案更加重要。只要问题问对了，答案基本上非常容易获得。有人甚至夸张地说，问对问题，事情就解决了一半。 我作为资深的数据分析师，我常用以下五个问题来确保我们的分析能够深入到最深层次，能够挖掘到事物的本质，能够找到问题的根源。这五个问题永远都是数据分析师应该掌握的内容，否则就仅仅是数据处理人员，称不上数据分析师。 What –存在什么差异或者变化？这个差异和变化是什么？是向好还是向坏的方向发展的？是好现象还是坏现象？是需要警惕还是需要挖掘创新的？What is the change? ——这个变化是什么？这个变化的本质是什么？ Who –这个变化的主体是谁？客体是谁？是谁在变化或者是谁引导了变化？是谁造成的变化？这个变化的责任方应该是谁？如果是好的话，谁该领功，是坏的话，谁该负责？他为什么要引领这个变化或者他有什么样的动机要让这个变化发生？背后的利益或者情感的驱
动是什么？ When –这个变化是什么时间发生的？是最新发生的吗？是过去就一直在发生着，只是现在变化大了才发现的？这种变化持续多久了？多长时间才发生了这么大的变化？是快速还是慢速？按照这个速度发生变化下去，多长时间可以发生质的变化？这种变化是否需要阻止？最迟需要什么时候阻止？这个变化是否需要加速？如果需要，到什么时候需要达成什么结果？ Where –这个变化在哪里发生的？发生的环境要素是什么？牵扯到哪些部门、组织或者利益相关方？每个利益相关方的诉求是什么？会对该事物的发生和发展有什么影响？这个变化发生的环境因素是必要条件还是充分条件？是什么条件达到了才产生了这个变化？这个条件是否可以人为创造？如果不能人为创造，自然界将有什么可能形成这样的条件？How –如何调整？如何强化？如何弱化？如何创造事物发生的条件让事物按照我们期望的方向进行变化？如何才能改变现在的状况？这个变化是怎样发生的？这个发生能否避免或者重复？ 4W1H的五问方法可以让数据分析人员能够把握问题的关键，能够找到问题的根源。在执行过程中需要钻研精神，不放过任何一个细微的变化与差别，对所有的问题有追根寻底的精神。刚开始学习这五问方法的时候，容易陷入一个窘境，就是有太多的问题要问了，非常少量的数据需要花费大量的时间去追根究底。其实，当你对公司业务熟悉之后，在追问问题根源的时候，也会更有重点，当然这也可能是遗漏问题的根源。越想走捷径，越容易出遗漏的问题。 7、找源头Root Cause 上节中4W1H的方法可以让我们通过问问题找到问题的关键和问题的根源，找到发生变化的原因，从而能够找到解决问题的方法，是一个非常全面的方式。而在进行数据分析的时候，
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
第二十二课三维图形 SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。 一、PROC G3D过程说明 PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制： Proc G3D DATA=数据集; PLOT Y*X=Z ; SCATTER Y*X=Z ; TITLE n‘字符串’; FOOTNOTE n‘字符串’; By 变量列表; Run ; 在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。 1.PLOT语句的选项 用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。主要选项如下： ●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70 度。如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。 ●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。 如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。 ●GRID——在所有坐标轴的每一个刻度线上画出网格线。 ●SIDE——在三维曲面图形中画出侧面墙。 ●XTICKNUM=n YTICKNUM=n ZTICKNUM=n——指定X、Y、Z坐标轴上的刻 度线数目n，缺省值为4。
竭诚为您提供优质文档/双击可除 ppt数据分析图模板 篇一：怎样在pp在ppt中嵌入excel分析图表的呢 但实际工作中，为了便于在会议中分析和展示数据，整理了大量的excel图表，然后复制到powerpoint演示文稿中。这一过程耗费了很多时间。尽管人们都知道可以利用excel数据透视图表快速分析数据，但由于在powerpoint中放映图表时通常演示的都是静态的图，不能大量的复制粘贴工作依然不可避免。 其实，可以在powerpoint中加入数据分析图，并且在放映幻灯片时，动态地控制同一图表中显示的内容，灵活地显示各种分析结果，就像在excel中控制分析图表一样方便。 主题：怎样在ppt上嵌入excel分析图表呢？ 方法： 步骤1：准备数据源 将excel工作表数据源定义名称，存档，存档的文件路径放在比较容易选择取的路径下。 注：工作簿名不能有带点或特殊的符号，文件扩展名除外，否则引用时容易出错。
准备数据源.gif 步骤2：连接数据源开发工具 →选择控件组→其它控件→ microsoftofficechart11.0 在ppt中画一个可以放置图表位置的矩形→右键→microsoftofficechart11.0对象→编辑→一个数据库的表 或查询→连接→辑辑→新建源→odbcdsn→下一步→excelFiles→下一步→找到准备好的工作簿→确定→下一 步→完成→打开，这里已连成功，关闭命令和选择对话框在ppt如何连接excel数据.gif 步骤3：在ppt中操作图表 选择字段列表--将字段列表数据拖入ppt控件的图表区，剩下的工作就和在excel创建图表差不多了。 如果离开控件，显示空白，右键单击--选择microsoftofficechart11.0对象→编辑，即可 在ppt中编辑控件，创建图表.gif 篇二：工作总结ppt模板下载 篇一：年终工作总结ppt模板 1.内容：多使用图形少用术语大标题44点粗体标题一 32点粗体标题二28点粗体标题三24点粗体 如果有必要请多以图形表达你的思想。因为图形更容易让人理解，同时也让听众印象深刻。当然图形也会帮助演讲
数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑
40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的
在实际生活和工作中，人们经常要用到各种各样的统计图表。图表可以直观形象地统计和比较原本枯燥的数据，比单纯的数据和文字说明更加能够吸引观众或读者的注意力。Illustrator 提供了非常优秀的2D图表创建与编辑功能，然而本文要介绍的却不是传统的2D图表，而是介绍如何结合图表工具和三维效果工具创建出更加美观的三维图表。 本文以Illustrator CS2中文版为例，其它版本的Illustrator在操作步骤上可能会略有差异。文章末尾提供.ai源文件供读者下载参考。 具体操作步骤如下。 1. 创建2D饼图 启动Illustrator CS2后，新建一个文档，大小自定，然后选择工具箱中的“饼图工具”，如图1所示。 图1 在画板上单击，然后在“图表”对话框中输入饼图的宽度和高度值，均为200pt，如图2所示。输入完毕单击“确定”按钮。 图2 数据表 这时就会出现数据表，我们可以在其中输入饼图的数据。如图3所示，输入数值15、55、30，然后单击数据表窗口右上角的对勾按钮应用数据，在画板上可以立刻看到饼图效果。现在可以单击数据表窗口右上角的小叉号关闭窗口了。 图3
2. 取消图表编组 接下来需要取消图表的编组，目的是为了给每一小块应用不同的颜色和效果。选中饼图，然后选择菜单命令“对象>取消编组”，如图4所示，或者按快捷键Ctrl+Shift+G。 图4 这时会出现如图5所示的警告对话框。 图5 单击“是”关闭该对话框，完成取消编组。这样还不行，还要再次取消编组。在饼图上单击右键，然后从弹出菜单中选择“取消编组”，如图6所示。
图6 第一次取消编组是分离图表，第二次取消编组是将对象分成几个小块。现在可以选中每一小块，将它们的描边颜色去掉，并填充不同的颜色，效果如图7所示。注意在选择之前先在画板上空白处单击以取消选择所有对象，再单击某一小块。 图7 3. 应用凸出和斜角效果 选择其中一小块，例如黄色的这块，然后选择菜单命令“效果>3D>凸出和斜角”，如图8所示。 图8 3D凸出和斜角效果选项 在“3D 凸出和斜角选项”对话框中单击“更多选项”按钮，可以看到下方隐藏的选项。如图9所示设置各选项，选中“预览”复选框可以实时观察到饼图的变化。设置完毕单击“确定”按钮。
用Excel 作统计分析案例讲解 说明： Excel 拥有很强大的统计分析功能，大量的统计分析运用EXCEL 就可以完成。在使用统计分析功能之前，要求按照下列步骤操作： 1、安装Excel ，选择自定义安装，加载“宏命令”，其他按照需要进行安装； 2、完成自定义安装，进入EXCEL 界面之后，继续下面操作， EXCEL 加载宏 分析工具库 确定 3、完成上述步骤后，在Excel “工具”菜单下面会出现“数据分析”子菜单， 所有统计分析功能均在该子菜单下面。 一、 如何运用 Excel 作统计图（直方图） 下列数据是80个工人的月收入（单位：元），绘制直方图，观察月收入的分布状况。 1027 1302 1573 1658 1705 1794 1920 2040 1050 1356 1578 1665 1712 1800 1934 2070 1109 1435 1579 1670 1730 1830 1940 2076 1154 1452 1600 1670 1750 1854 1958 2140 1200 1452 1630 1678 1753 1860 1965 2143 1235 1543 1630 1679 1758 1870 1973 2270 1237 1543 1645 1690 1779 1870 1987 2300 1260 1546 1649 1690 1780 1870 1998 2354 1280 1560 1652 1699 1784 1890 2000 2478 1、 数据处理： 注意：对任意数据绘制直方图时，首先必须进行简单的数据处理，即对数 据进行排序，分组，找分界点。具体表现为： （1）组数的确定，)lg(322.31N m +=，N 为数据总量（80个），可计算拟 分为8组 （2）组距的确定，2008/)(≈-=MIN MAX R R d ，MIN MAX R R ,为数据最大值与最小值 （3）结合组数和组距以及原始数据确定各组的起始点，即为 第一组1200以下，第二组1200~1400，依次类推，第八组为2400以上。 （4）在Excel 空白区域输入各组分界点，依次为，1199.99，1399.99，1599.99，1799.99，1999.99，2199.99，2399.99，即区域B2:B8。 2、 操作步骤
【大数据分析技术系列】 数据可视化五种常用方式及案例分析 目录 概念 (1) 常用五种可视化方法 (1) 一、面积&尺寸可视化 (1) a: 天猫的店铺动态评分 (1) b: 联邦预算图 (1) c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图 (2) 二、颜色可视化 (2) a: 点击频次热力图 (2) b: 2013年美国失业率统计 (3) c: 美国手机用户城市分布 (4) 三、图形可视化 (4) a: iOS手机及平板分布 (4) b: 人人网用户的网购调查 (5) 四、地域空间可视化 (5) a: 美国最好喝啤酒的产地分布 (5)
五、概念可视化 (6) a: 厕所贴士 (6) b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述 (7) 总结 (8)
概念 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分 天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图 如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。