5個Excel小技巧,沒人教就不知道!讓你的報告資料比別人更專業
5個Excel小技巧,沒人教就不知道!讓你的報告資料比別人更專業

好圖表和壞圖表有一個顯著的差異:好的圖表會表達出自己的觀點,不只是資料整理的結果。

有時明明有很多想法,但很難在圖表上說明,所以只好在圖上附註文字,或是口頭說明,反而喪失了作圖的簡潔。本篇介紹了圓餅圖、長條圖、折線圖和Excel資料表格視覺化的技巧,用圖來表達觀點,報告的時候看起來更聰明。

1. 圓餅圖中央的空間要好好利用!

只要插入一個圓形就可以表達觀點

下表為某連鎖手搖飲料品牌在台北4間分店的營業額與占比。此時通常會把總金額放在最上面,但你也可以放在圓餅圖的正中間,也就是視覺的中心。怎麼做呢?只要把圓餅圖的中間插入一個白底的圓形,再插入文字方塊,就可以在圓餅圖的中間寫字,同時維持圖表的簡潔性。

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圖/ 高佳吟/製圖

2. 圖例可以放在圖表上!

讓圖更清爽簡潔

某服裝品牌在台北4間分店每月的營業額畫成堆疊長條圖,每個顏色代表一間店,圖例(哪個顏色代表哪間店)通常出現在圖的旁邊。這時,只要點選圖中的一個色塊,就可以編輯這一塊的文字。把圖例填入長條之後,就可以拿掉圖例囉。拿掉圖例的方法:點選整張圖,選右側的十字,把圖例的勾勾取消。

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圖/ 高佳吟/製圖

3. 圓餅圖每塊不一定要不同顏色!

同類型的用相近顏色可以更快看出對比

下圖是服飾店的品項銷售記錄,因為項目很多,直接用圓餅圖呈現,看起來雜亂無章。你可以把小的類別集合成更大的類別,例如把衣服分成「男裝」和「女裝」。然後點選任一塊餅,在右側的色彩欄裡選實心填滿,再選顏色就可以囉。

如圖所示,把男生的服飾都用橘色系、女生的服裝用藍色系,一眼就可以看出來店內男女裝的銷售比例。

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圖/ 高佳吟製圖

4. 讓Excel表視覺化!

用顏色深淺來表示數據

下表為某餐飲品牌全台分店的營業狀況。因為店家數很多,不管用圓餅圖或長條圖都很難比較。此時,你可點選整張表,然後選「設定格式化的條件」>>>「色階」>>>「綠白色」,表格就會依照數據的大呈現出深淺不同的顏色。

視覺化之後,一眼就可以看出來台中店的業績優於其他分店,也可以看出來以各月份相比較,10月的業績普遍比較好。

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圖/ 高佳吟/製圖

5. 圖表灰階列印也OK!

折線圖除了顏色還有標誌可以用

下表示某健身會館全台4間分館的新增會員數。折線圖上可以看出台中和台南表的新增會員數比較多,台北和新竹分館比較少。不過,有時折線圖的線一多,顏色會混在一起很難區別,例如紫色和藍色的視覺其實相當接近。或者圖是彩色的,但是印成紙本講義的時候變成黑白的,每條線看起來都一樣了。

只要點選任一條線雙點擊,在「標記選項」,勾選「內建」,就有各式各樣的標記可以使用囉。只要每條線分配不同的標記,就算印成黑白的也不用擔心了。

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圖/ 高佳吟/製圖

延伸閱讀:做專業圖表必備的Excel功能!3個馬上可以學會的小技巧

參考資料:《PRESIDENT》2016.10.17

本文授權轉載自:經理人

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關鍵字: #數位工作術
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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