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Excel中的数据表和表联动高级技巧在Excel这个强大的数据处理工具中，数据表和表联动是常用的功能，它们可以帮助我们更方便、高效地进行数据管理和分析。
本文将介绍一些Excel中的数据表和表联动的高级技巧，帮助读者更好地利用Excel进行数据处理。
一、数据表的创建和管理数据表是一种结构化的数据集合，可以帮助我们有效地组织和管理大量的数据。
在Excel中，创建数据表非常简单。
首先，我们需要准备好要组织的数据，将其按照一定的规则排列好，确保每列都有一个唯一的列标题。
然后，选中数据区域，点击Excel顶部菜单栏的“插入”选项卡，找到“表”工具组中的“表”选项，点击后会出现创建表的向导。
按照向导的提示，完成数据表的创建即可。
创建好的数据表将自动添加筛选器和总计行，在表的顶部出现一个筛选行，我们可以使用筛选器来筛选数据并根据需要显示结果。
总计行可以对表中的数据进行统计，帮助我们快速分析数据。
对于数据表的管理，Excel提供了一些常用的功能。
例如，我们可以通过拖动列标题来调整列的顺序，也可以通过右键点击列标题来添加或删除列。
此外，还可以使用表工具栏上的“格式”选项对表的外观进行自定义。
二、数据表的自动更新在Excel中，我们经常需要更新数据表中的数据。
为了省去手动更新的繁琐，Excel提供了数据表的自动更新功能。
通过在数据表中添加数据时，相关的计算公式会自动应用于新增的行，从而保证数据的准确性。
要实现数据表的自动更新，首先需要确定数据表中的计算公式。
可以在表的右下角点击“总计”单元格，选择需要的计算方式。
Excel会自动在每次添加新数据时，将计算公式应用于新增的行。
同时，我们还可以在数据表中设置条件格式，使数据表中的数据以不同颜色或图标的形式显示。
这样，在添加新数据后，我们可以很容易地识别出特定的数据，并在分析中使用。
三、表联动的基本操作表联动是指多个表之间的数据关联和互动。
通过使用表联动技巧，我们可以在一个表中更改数据后，其他表中的相关数据会自动更新，从而保持数据的一致性。
数据透析表的图表联动和数据透视表关联设计指南在现代数据分析中，数据透析表（Pivot Table）是一种强大的工具，它能帮助我们快速总结和分析复杂的数据集。
随着数据分析需求的增加，我们也需要进一步提高数据透析表的灵活性和可视化效果。
为了实现这一目标，图表联动和数据透视表的关联设计是必不可少的。
一、图表联动的含义和作用图表联动是指多个图表之间的相互关系和互动。
它的作用在于增强数据透析表的可视化效果和交互性。
通过图表联动，我们可以从不同角度对数据集进行观察和分析，使得数据的表达更加直观和有趣。
此外，图表联动还能够提高我们发现数据之间的关联性和趋势的能力。
二、实现图表联动的方法1. 使用同一数据源：确保所有的图表都是基于同一数据源创建的。
这样，当数据透析表发生变化时，所有与之关联的图表也会相应地更新。
2. 结合选项卡和滚动条：将多个图表放置于不同的选项卡或滚动条上，实现图表之间的切换和展示。
这样，我们可以根据不同的数据需求和分析目的快速切换图表，对数据进行全面而深入的分析。
3. 使用数据透视表的筛选器：利用数据透视表的筛选器功能，可以根据特定的筛选条件展示特定的数据，从而达到图表之间的关联和互动。
通过设置相同的筛选器，可以保证多个图表的数据是相互关联的。
4. 结合交叉过滤和联动视图：通过使用交叉过滤和联动视图功能，可以根据某个图表上的选择，动态地更新其他图表的数据。
这样，我们可以在不同图表之间进行数据之间的对比和协同分析。
三、数据透视表关联设计的重要性数据透视表是分析大规模数据和多维数据的强大工具。
在设计数据透视表时，我们需要将相关数据关联起来，以便更好地理解数据之间的关联性和趋势。
只有这样，在数据透析表的基础上，我们才能得到更深入的数据分析结果。
数据透视表关联设计的重要性主要体现在以下几个方面：1. 数据完整性：通过关联设计，我们可以确保数据透析表中的数据具有完整性。
通过将不同数据源中的数据关联起来，我们可以避免数据缺失和数据不一致的问题。
数据透析表的数据透视表和图表联动实现销售数据分析的报表制作和自动更新的技巧和方法解析数据分析在企业决策中扮演着重要的角色，而数据透析表的数据透视表和图表联动则是实现销售数据分析报表制作和自动更新的重要工具。
本文将围绕这一主题，介绍数据透析表的数据透视表和图表联动的实现技巧和方法。
一、数据透析表的概念与作用数据透析表是一种用于分析大量数据的工具，它能够将原始数据按照不同维度进行透视分析，从而揭示数据背后的规律和趋势，帮助企业进行决策。
在销售数据分析中，数据透析表可以帮助企业了解产品销售情况、市场需求变化以及销售渠道的效果等方面的信息。
二、数据透析表的制作及使用技巧1. 数据源的准备在制作数据透析表之前，需要首先准备好数据源。
数据源可以是企业的销售数据库、Excel表格或是其他形式的数据文件。
确保数据源的准确性和完整性对于数据透析表的正确性和有效性非常重要。
2. 数据透视表的制作将数据源导入Excel表格之后，通过Excel提供的数据透视表功能进行分析。
首先选择需要进行透视分析的数据范围，然后选择透视表字段和所需汇总数据。
最后，通过拖拽操作和设置字段属性，将数据进行透视分析，生成数据透视表。
3. 数据透视表的设置和调整在生成数据透视表之后，可以根据实际需求对其进行设置和调整。
可以调整行和列的顺序，设置字段的汇总方式、显示方式和排序方式，设置数据透视表的筛选条件等。
此外，还可以对数据透视表进行格式化，增加标题、边框、背景色等样式，使报表更加美观整洁。
4. 数据透视表的使用技巧使用数据透视表时，可以通过拖拽字段和设置筛选条件来筛选和分析数据，以获取想要的信息。
另外，可以利用数据透视表中的数据透视表字段和数据透视表筛选器，对数据进行进一步的钻取和筛选，以获取更加详细的数据分析结果。
三、图表联动分析的实现方法图表联动是指通过链接图表和数据透视表，使得图表的数据随着数据透视表的筛选和调整而自动更新，从而实现数据透析表和图表之间的联动。
Excel中的数据透视表与透视图联动调整与更新数据透视表是Excel中重要的功能之一，它能够帮助用户通过汇总、分析和展示大量数据，快速了解数据的关联性和趋势。
而数据透视图是数据透视表的可视化效果，通过图表的形式展示数据分析结果，使数据更加直观和易于理解。
在Excel中，数据透视表与透视图之间有联动关系，可以通过调整和更新透视表来实时更新透视图，以满足不同的分析需求。
一、数据透视表的创建与调整数据透视表的创建很简单，只需要按照以下步骤操作即可：1. 选中需要创建透视表的数据范围；2. 在菜单栏中选择“插入”选项卡，点击“数据透视表”按钮；3. 弹出“创建数据透视表”对话框，在“数据源”选项中选择数据范围，确定透视表的位置；4. 在“透视表字段”区域，选择需要分析的字段，将其拖拽到相应的区域中（行、列、值）；5. 根据需要调整透视表的布局，添加或删除字段、更改字段的位置；6. 点击“确定”按钮，即可创建数据透视表。
在创建好数据透视表之后，可以对其进行调整，以满足不同的分析需求。
以下是一些常见的调整方法：1. 数据字段筛选：通过对数据字段进行筛选，可以按照自定义条件对数据进行过滤，只显示符合条件的数据。
2. 值字段设置：对值字段进行汇总方式、显示方式和格式设置，可以更改透视表中数值的显示效果。
3. 列字段分组：如果需要对透视表中的字段进行分组，可以通过右键点击字段名称，选择“分组”选项，进行分组设置。
4. 透视表样式：可以选择不同的透视表样式，使透视表更加美观和易于阅读。
二、数据透视图的创建与更新数据透视图是通过数据透视表创建的图表，可以将复杂的数据分析结果以直观的方式展示出来。
在Excel中，可以通过以下步骤创建数据透视图：1. 选中数据透视表中需要创建透视图的数据范围；2. 在菜单栏中选择“插入”选项卡，点击适合的图表类型；3. 弹出一个空白图表，并在右侧出现“数据透视表字段列表”，按需将字段拖拽到相应位置；4. 根据需求调整图表样式、布局、标题等；5. 点击“确定”按钮，即可创建数据透视图。
EXCEL中的图表联动与交互设计在Excel这个强大的电子表格软件中，图表的设计和展示是数据分析和呈现的重要一环。
本文将探讨如何实现Excel中的图表联动与交互设计，让你的数据展示更具交互性和吸引力。
图表联动的概念图表联动是指一个图表的变化能够影响另一个或多个图表的显示结果，通过这种方式可以更直观地展示数据之间的关系和趋势。
在Excel中，实现图表联动可以帮助用户更好地理解数据，提高数据分析的效率和准确性。
如何在Excel中实现图表联动？在Excel中，实现图表联动可以通过以下步骤来操作：选择数据源：选择需要制作图表的数据源，确保数据准确完整。
创建第一个图表：根据选定的数据，创建第一个图表，可以是柱状图、折线图等。
添加交互控件：在Excel中，你可以利用下拉框、复选框等控件来实现图表的交互，使用户可以通过选择不同的选项来改变图表的展示效果。
设置数据联动：通过Excel的数据透视表、数据连接等功能，将不同图表之间的数据进行联动，确保它们能够实时更新。
调整样式和格式：根据需要调整图表的样式、颜色和字体等，使其更具美感和易读性。
通过以上步骤，你可以在Excel中实现图表的联动和交互设计，让数据展示更加生动有趣。
交互设计的重要性交互设计在Excel图表中扮演着重要角色，它可以帮助用户更直观地理解数据，提高数据的可视化效果。
通过设计交互性强的图表，可以让用户更深入地探索数据背后的含义，为决策提供更有力的支持。
在Excel中实现图表联动与交互设计是提升数据展示效果和用户体验的重要手段。
通过合理设计图表之间的关联和交互功能，可以让数据呈现更加生动、直观，为数据分析和决策提供更多可能性和便利。
观点：图表联动与交互设计是Excel中数据可视化的重要组成部分，它不仅提升了数据呈现的效果，还为用户提供了更丰富的数据分析和探索方式。
在Excel中充分利用图表联动与交互设计，将为你的数据展示带来新的活力和价值。
Excel中的数据表与表联动高级分析与可视化应用技巧在现代工作和生活中，数据管理和分析已经成为一项重要的能力。
而Excel作为一款功能强大的电子表格软件，它提供了丰富的数据处理和可视化功能，使得数据分析变得更加简单与高效。
本文将介绍Excel 中的数据表与表联动的高级分析与可视化应用技巧，帮助读者更好地利用Excel进行数据管理和分析。
一、数据表的创建与管理数据表是Excel中最基本的数据组织形式，也是进行后续数据分析的基础。
在创建数据表时，可以根据实际需要选择合适的列和行，填入相应的数据。
同时，还可以通过设置标题行和筛选功能来方便地对数据进行分类和筛选。
二、数据表的排序与筛选在数据分析过程中，常常需要按照某一列的数值大小或其他条件进行排序和筛选。
通过Excel中的“排序”功能，可以轻松实现对数据表的按列排序，从而使数据更加有序和可读。
而“筛选”功能则可以帮助用户根据特定条件，动态地筛选和显示数据，以得到所需的分析结果。
三、表联动的应用表联动是Excel中非常重要的数据分析工具之一，它能够帮助用户将多个相关的数据表进行连接和共享，从而实现数据的交互和联动分析。
一种常见的表联动应用是利用公式和函数在不同的数据表之间进行数据的传递和计算。
四、高级分析工具的运用Excel提供了许多高级分析工具，使得数据分析变得更加准确和全面。
例如，利用“数据透视表”功能可以方便地对大量数据进行聚合和分析，从而得到更直观的数据结果和洞察。
此外，还可以利用Excel中的“条件格式”功能进行数据的可视化处理，通过不同的颜色和图标来展示数据的特征和变化趋势。
五、可视化图表的绘制与编辑数据可视化是数据分析的重要手段之一，通过图表的形式展示数据，可以更加直观和清晰地传达分析结果。
在Excel中，我们可以选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，来呈现数据的特征和关系。
同时，还可以对图表进行编辑和美化，使得图表更具有视觉吸引力和表达力。
如何使用Excel进行数据表数据分析与表联动Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据管理和数据分析领域。
通过使用Excel的各种功能和工具，我们可以方便地对数据进行分析，并通过表联动功能将数据表之间的关联性进行有效管理。
本文将介绍如何使用Excel进行数据表数据分析与表联动的方法和技巧。
一、数据表数据分析1. 数据导入及格式调整首先，我们需要将需要进行数据分析的数据导入Excel中。
可以使用Excel的数据导入功能，将数据从外部数据源如数据库、文本文件等导入到Excel中。
导入后，我们需要对数据表的格式进行调整，使其符合我们的需求。
可以使用Excel的格式化功能对数据进行样式、字体、颜色等方面的调整，使数据表更易读和美观。
2. 数据筛选与排序Excel提供了筛选和排序功能，方便我们根据特定条件对数据进行筛选和排序。
可以使用筛选功能，选择符合特定条件的数据行或列，以便对其进行进一步分析或处理。
同时，可以使用排序功能，将数据按照特定的顺序进行排序，以便更好地理解和分析数据。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中非常有用的数据分析工具之一。
通过使用数据透视表，我们可以对大量数据进行汇总和分析，从而更好地理解和揭示数据的关联性和规律性。
可以使用Excel的数据透视表功能，选择需要进行分析的数据范围和字段，然后自动生成相应的数据透视表，进而进行数据分析和展示。
4. 函数与公式Excel内置了丰富的函数和公式，可用于对数据进行复杂的计算和分析。
通过使用Excel的函数和公式，我们可以快速计算数据的平均值、总和、最大值、最小值等统计指标，同时也可以进行数据的逻辑运算、条件判断等复杂计算。
合理运用函数和公式，有助于我们快速准确地对数据进行分析和处理。
二、表联动1. 使用公式关联表格数据Excel提供了多种方式可以实现表格之间的关联性，其中一种常见的方式就是使用公式关联表格数据。
通过使用公式，我们可以在一个表格中引用另一个表格中的数据，实现数据的联动和更新。
Excel中的数据透视表与数据透视图联动调整技巧在Excel中，数据透视表和数据透视图是两个非常有用的功能，可以帮助我们对大量数据进行快速分析和总结。
本文将介绍如何使用数据透视表和数据透视图联动调整技巧，以便更好地呈现和分析数据。
一、什么是数据透视表和数据透视图数据透视表是Excel中的一个功能，它可以根据我们选择的数据字段来汇总、分析和总结数据。
通过数据透视表，我们可以轻松地对数据进行透视分析，找出数据的规律和趋势，同时可以对数据中的细节进行详细的查看和比较。
数据透视图是我们在数据透视表的基础上创建的一个图表，用于更直观地呈现数据的分析结果。
数据透视图可以根据我们的需要选择不同的图表类型，并可以进行相应的修改和调整。
二、数据透视表和数据透视图的基本使用方法1. 创建数据透视表在Excel中，我们可以通过以下几个步骤来创建数据透视表：- 选择需要进行透视分析的数据范围- 在菜单中选择“插入”选项卡，然后点击“数据透视表”按钮- 在弹出的对话框中，选择数据源和目标位置，然后点击“确定”按钮- 在数据透视表字段列表中，将需要分析的字段拖动到相应的区域（行区域、列区域、值区域）2. 修改和调整数据透视表一旦创建了数据透视表，我们可以根据需求对其进行修改和调整，以满足我们的分析需求。
例如，可以对行或列进行重新排序，添加或删除字段，修改汇总方式等等。
3. 创建数据透视图在数据透视表生成后，我们可以按照以下步骤来创建数据透视图：- 选中数据透视表中的任意单元格- 在菜单中选择“插入”选项卡，然后点击所需的图表类型按钮- 在弹出的对话框中，选择数据源和目标位置，然后点击“确定”按钮4. 联动调整数据透视表和数据透视图数据透视表和数据透视图是相互关联的，在对数据透视表进行修改和调整时，数据透视图也会相应地进行更新。
反之亦然，对数据透视图进行修改时，数据透视表也会相应地发生变化。
三、数据透视表和数据透视图的联动调整技巧1. 利用数据透视表字段列表数据透视表字段列表是一个非常重要的工具，可以帮助我们快速修改和调整数据透视表。
Excel高级数据表技巧利用数据表进行多维数据分析报表生成自动更新和联动Excel高级数据表技巧：利用数据表进行多维数据分析、报表生成、自动更新和联动Excel是一款广泛应用于数据分析和报表生成的电子表格软件。
针对大量数据的处理和分析，Excel中的数据表功能提供了一种高效且简单的方法。
本文将介绍如何利用Excel的高级数据表技巧进行多维数据分析、报表生成、自动更新和联动，以便更好地利用Excel进行数据处理和分析工作。
一、数据表概述数据表是Excel中的一种特殊数据区域，其中包含了具有相同结构的数据。
数据表有以下特点：1. 数据表具有独立的行和列，可以根据表头进行筛选、排序和格式化。
2. 数据表可以添加筛选器，用于快速筛选和查找数据。
3. 数据表可以应用条件格式，以便更直观地显示数据的变化和趋势。
4. 数据表支持自动更新功能，可以根据新数据的添加自动扩展和更新表格。
5. 数据表支持数据联动和引用，可以在其他工作表和工作簿中进行数据的关联和计算。
二、多维数据分析数据表可以帮助我们进行多维数据分析，通过数据表的筛选、排序和条件格式功能，可以快速对数据进行分析和总结。
以下是一些常用的多维数据分析技巧：1. 数据筛选：通过数据表的筛选器功能，可以根据特定条件筛选数据。
例如，筛选出销售额大于10000的数据，或筛选出特定日期范围内的数据。
2. 数据排序：通过数据表的排序功能，可以根据某一列或多列数据进行排序。
例如，按照销售额从大到小排序，或按照日期从早到晚排序。
3. 条件格式化：通过数据表的条件格式功能，可以根据自定义的规则对数据进行格式化。
例如，将销售额高于平均值的数据标记为红色，或将超过指定阈值的数据单元格背景色变为绿色。
4. 数据汇总：通过数据表的汇总功能，可以对数据进行求和、计数、平均值等统计计算。
例如，计算某一列的总和或平均值。
5. 数据透视表：通过数据表的数据透视表功能，可以更加直观地对数据进行多维度的分析和比较。
echarts实现地图定时切换散点与多图表级联联动详解1. 摘要最近做项⽬遇到个统计相关需求，⼀个页⾯中⼤概四个或更多图形统计，百度地图、饼图、柱状图、线型图。
百度地图上显⽰所有店⾯在全国各地⼤概位置，⽬前暂定每省⼀个，在地图上显⽰散点。
如默认显⽰郑州散点闪动，其他图形显⽰郑州相关数据；5秒切换下⼀个区域点，其他的图表数据对应改变。
先上个图，各位有需要的可以再接着往下2. 引⼊ECharts以及地图相关jsonECharts 3 开始不再强制使⽤ AMD 的⽅式按需引⼊，代码⾥也不再内置 AMD 加载器。
因此引⼊⽅式简单了很多，只需要像普通的 JavaScript 库⼀样⽤ script 标签引⼊。
<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><!-- 引⼊ ECharts ⽂件 --><script src="echarts/jquery-1.11.2.min.js"></script><script src="echarts/echarts.min.js"></script><script src="echarts/china.js"></script></head></html>3. 界⾯布局⼀个页⾯中布局多个图表有⼏个形式可以参考处理。
第⼀种：在⽹页创建多个div⽤定位的⽅式，多个画布。
此⽅法声明多个echarts对象，不再过多介绍，除⾮特别个性需求，不推荐使⽤。
第⼆种：⼀个div⼀个画布，⼀个option，多个series，调整图形x/y的百分百来定位图形显⽰到界⾯上的位置。
本⽂⽤这个⽅法。
options = [// 第⼀个graph{backgroundColor:'#FFFFFF',title: {text: 'Sales Revenue of CAN-LAX 2016-2017',textStyle:{fontSize:14}},tooltip: { // 提⽰框组件trigger: 'axis',axisPointer: { // 坐标轴指⽰器，坐标轴触发有效type: 'shadow' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow'}},legend: {data: ['2016', '2017','Growing Rate'],top:'18'},grid: {left: '3%',right: '5%',bottom: '3%',containLabel: true,show: false // ⽹格边框是否显⽰，上和右边框},toolbox: {feature: {dataView: {show: false, readOnly: false}, // 数据试图是否在控件中显⽰//magicType: {show: true, type: ['stack', 'tiled']},//restore: {show: true},saveAsImage: {show: true}}},xAxis: {type: 'category',boundaryGap: true, // 坐标轴两边留⽩splitLine: { // ⽹格线 x轴对应的是否显⽰show: false},data: ['1⽉', '2⽉', '3⽉', '4⽉', '5⽉', '6⽉', '7⽉', '8⽉', '9⽉', '10⽉', '11⽉', '12⽉']},yAxis: [ // 双y坐标轴{name: 'Revenue(10k)',type: 'value',splitLine: { // ⽹格线 y轴对应的是否显⽰show: false},axisLabel: {formatter: '{value}'}},{name: 'Growing\nRate (%)',//nameLocation: 'start',splitLine: { // ⽹格线 y轴对应的是否显⽰show: false},min:0,max: 300, // growing rate upper limittype: 'value',//top:10,inverse: false,axisLine: {lineStyle: {color: '#2f4554'}}}],series: [{name:'2016',type:'bar',color:'#00BFFF',//stack: '总量',markPoint : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}]},data:[1741.9, 977, 1742.2, 1431.1, 1636.2, 1447, 1711.7, 1921.2, 2609.6, 3332.6, 3647.3, 2498.1] },{name:'2017',type:'bar',color: '#DC143C',//stack: '总量',markPoint : {data : [{type : 'max', name : '最⼤值'},{type : 'min', name : '最⼩值'}]},markLine : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}]},data:[2609, 1162.9, 2942.9, 5174.6, 5114.4, 5065.8, 3956.1, 3691.1, 4637.6, 4603.8, 6401.1, 4988.4] },{name:'Growing Rate',type:'line',yAxisIndex: 1, // yAxisIndex 1 表⽰第⼆个y轴，默认为0color: '#FFD700',//stack: '总量',markPoint : {data : [{type : 'max', name : '最⼤值'},//{type : 'min', name : '最⼩值'}]},data:[49.8, 19, 68.9, 261.6, 212.6, 250.1, 131.1, 92.1, 77.7, 38.1, 75.5, 99.7]}]},// visualMap: { # 旁边会有视觉映射组件// type: 'continuous',// dimension: 1,// text: ['High', 'Low'],// inverse: true,// itemHeight: 200,// calculable: true,// min: -2,// max: 6,// top: 60,// left: 10,// inRange: {// colorLightness: [0.4, 0.8]//},// outOfRange: {// color: '#bbb'// },// controller: {// inRange: {// color: '#01949B'//}// }//},//第2个graph{backgroundColor:'#FFFFFF', // 背景⾊title: {text: 'Cargo Load Factor-2016/2017',textStyle:{fontSize:14,}},tooltip: {trigger: 'axis'},legend: {data:['CLF-2016','CLF-2017'],top:'18' // 距离容器顶端的距离},grid: {left: '3%',right: '4%',bottom: '3%',containLabel: true},toolbox: {feature: {dataView: {show: false, readOnly: false}, // 数据试图是否在控件中显⽰saveAsImage: {show:true}}},xAxis: {type: 'category',boundaryGap: false, // 坐标轴两边留⽩策略splitLine: { // ⽹格线 x轴对应的是否显⽰show: false},data: ['1⽉','2⽉','3⽉','4⽉','5⽉','6⽉','7⽉','8⽉','9⽉','10⽉','11⽉','12⽉']},yAxis: {type: 'value',name: 'CLF(%)',min: 70,max: 100,interval: 10,splitLine: { // ⽹格线 y轴对应的是否显⽰show: false}},series: [{name:'CLF-2016',type:'line',data:[90.36, 86.21, 92.04, 89.91, 90.15, 90.38, 88.03, 88.99, 88.35, 87.18, 86.29, 81.23]}]},//第3个graph{backgroundColor:'#FFFFFF',title: {text: 'Sales Strcture of CAN-LAX in 2016',//left:'center', // title位置textStyle:{fontSize:14,}},tooltip: {trigger: 'axis',axisPointer: { // 坐标轴指⽰器，坐标轴触发有效type: 'shadow' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow'}},toolbox: {feature: {dataView: {show: false, readOnly: false}, // 数据试图是否在控件中显⽰//magicType: {show: true, type: ['stack', 'tiled']},//restore: {show: true},saveAsImage: {show: true}}},legend: {data: ['直达', '中转', '联程', '邮件'],top:'18'},grid: {left: '2%',right: '9%',bottom: '3%',containLabel: true,show: false // ⽹格边框是否显⽰，上和右边框},xAxis: [{type: 'category',splitLine: { // ⽹格线 x轴对应的是否显⽰show: false},data: ['1⽉','2⽉','3⽉','4⽉','5⽉','6⽉','7⽉','8⽉','9⽉','10⽉','11⽉','12⽉']}],yAxis: [{name: 'Revenue(10k)',type: 'value',splitLine: { // ⽹格线 y轴对应的是否显⽰show: false},axisLabel: {formatter: '{value}'},}],series: [{name: '直达',type: 'bar',itemStyle:{normal:{color:'#01949B'},},//markPoint : {//data : [//{type : 'max', name : '最⼤值'},//{type : 'min', name : '最⼩值'}//]//},markLine : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}]},data: [919, 455.7, 1074.8, 911.7, 1006.8, 1075.6, 1106.1, 1274.5, 1755.6, 2562.7, 2056.1, 1227.9] },{name: '中转',type: 'bar',itemStyle:{normal:{color:'#EBA954'},},//markPoint : {//data : [//{type : 'max', name : '最⼤值'},//{type : 'min', name : '最⼩值'}//]//},markLine : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}]},data: [567.1, 261.4, 456.8, 387, 419.2, 227, 417, 413.1, 564, 583, 915.9, 666.3]}, {name: '联程',type: 'bar',itemStyle:{normal:{color:'#C23531'},},//markPoint : {//data : [//{type : 'max', name : '最⼤值'},//{type : 'min', name : '最⼩值'}//]//},markLine : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}itemStyle:{normal:{color:'#6495ED'},},//markPoint : {//data : [//{type : 'max', name : '最⼤值'},//{type : 'min', name : '最⼩值'}//]//},markLine : {data : [{type : 'average', name : '平均值'}]},data: [0, 0, 0, 14.2, 13.7, 3.8, 0, 29.2, 0, 0, 14, 135.8]}]},//第4个graph{backgroundColor:'#FFFFFF',title: {text: 'Cargo Structure Percentage',subtext: '2016',left: 'center',subtextStyle:{fontSize:18}},toolbox: {feature: {dataView: {show: false, readOnly: false}, // 数据试图是否在控件中显⽰ //magicType: {show: true, type: ['stack', 'tiled']},//restore: {show: true},saveAsImage: {show: true}}},tooltip : {trigger: 'item',formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"},legend: {// orient: 'vertical',// top: 'middle',bottom: 20,left: 'center',data: ['直达', '中转', '联程', '邮件'],show:false // legend 不显⽰},series : [{name:'Cargo Source',type: 'pie',avoidLabelOverlap: false,radius : '50%',center: ['50%', '58%'],selectedMode: 'single',label: {normal: {show: true,textStyle:{fontSize: '10',//fontWeight: 'bold'},formatter: '{b} : {d}%',position: 'outer'},emphasis: {show: true,textStyle: {fontSize: '30',fontWeight: 'bold'}}},labelLine: {normal: {show: true}},data:[{name: '直达', value: 61.8},{name: '联程', value: 13.2},{name: '中转', value: 24.2},{name: '邮件', value: 0.8}],itemStyle: {emphasis: {shadowBlur: 10,shadowOffsetX: 0,shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 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