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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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