PPT中的图表类型与处理方法

上篇文章中，通过一组案例的实际优化效果，展示了一份PPT的实际诊断优化思路，在图表的优化思路中，提到了图表的几点思路。

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《掌握这六点小技巧，快速提升PPT设计能力》

鉴于对图表的优化处理感兴趣人较多，这篇文章就展开来讲讲PPT数据图表的类型与处理三原则。

01

什么是数据可视化

数据图表是PPT中常见的内容主体，几乎在商业演示中都会出现一定数量的数据图表。

回看数据可视化的长篇干货

《进阶指南 | 数据可视化的吸引力法则》

数据本身价值不大，所谓的“数据”其实就是一些数字构成，数据真正的价值体现是关联演讲者的动机，让关联的定义或者论点能让目前人群理解，这才是PPT中数据可视化的价值。

具体是什么意思？比如你在年终总结描述了这么一段数据与文字：

2018年度各团队人员新进、离职率数据，营销岗位新进率22%，离职率25%；研发岗位新进率24%，离职率15%；产品岗位新进率31%，离职率24%；客服岗位新进率23%，离职率5%；管理岗位新进率28%，离职率10%。公司平均新进率为14%，平均离职率16%。

这段文字假如没有借助数据图表来呈现，势必很难令人理解，就算反复读三遍，还是没有一个直观概念，究竟哪一个部门离职率最高，也很难一眼洞见。

那我们如果将上面的数据转为PPT中常见的图表呢？

借助数据图表，一眼就能看懂数据背后的奥秘。

比如产品部门新进率最高，是因为离职人员较多，补充岗位；客服部门离职率最低，但新进人员占比23%，是因为部门快速扩大。

这就是PPT中数据可视化的意义所在。

简单说就是将复杂的数据信息进行图形化展示，目的就是为了方便观众从一堆杂乱无章的数据里面更高效的理解或分析，让花费一个小时才能归纳的数据信息，转化为一眼就能看懂的数据图表。

通过两组折线图的趋势对比，仅需一眼就能确定离职率高的部门，提高职场中有效沟通的效率。

再比如，10月18日车和家发布会上，演讲人李想需要表述ONE在冬季里程低衰减，最为直观的方式就是用了下面图表对比展示。

普通人都能读懂的信息，就是在零下10℃时，理想智造ONE里程衰减较MODELX比较，衰减更少。再谈及二手车残值时，发布会幻灯片用到了两组折线图，用折线图呈现方式将观众对于信息的获取成本降到最低。

除了传统数据图表之外，图形化呈现也是数据可视的一种呈现方式。

比如上周为一家估值50亿美金的独角兽企业制作路演PPT中，就曾使用了这样的图形化表达。

通过两组圆形图与背景图片的烘托，让演讲人可以轻易的表达市场蓝海的前景与机会，让目标观众用毫秒级的成本理解观点。

所以PPT中的数据可视化，就是用最简单的数据图表或图形化表达，让目标人群更高效的理解，通过PPT的呈现方式，辅助演讲（汇报）人表达观点。降低信息获取的时间成本。

02

图表应该如何运用

再谈及图表应该如何处理时，我们需要了解一份数据图表包括了些什么内容？

大部分PPT数据图表中，基本包括了图表区、图表标题、绘图区、坐标轴（XY）、网格线、数据、图示区。

了解了图表构成之后，再图表表现处理时，还应该明确两件事。

1） 明确图表表达主题内容 

每一个图表的产生背后，都有一个需要表达的主题，明确这个表达主题的部分，可以让我们选择更好的呈现形式，比如帮助理解可以选择图形化的数据罗列，而要证明论点就必须用到真实的数据图表。 

2） 选择合理的图表形式

前期清楚数据呈现要点，明确了图表表达主题内容。比如呈现不同时间段的数据对比，用折线图合适；呈现不同份额比例-用饼图合适；

如何选用一张图，这份Andrew Abela的《图表选用指南》记得收好。

3） 掌握制作PPT图表基础技能

在前段时间的企业PPT内训中，85%的学员都能完成基础图表的生成，但是一旦在基础图表上衍生变形，则完全无从下手。

我将内训课件中，PPT图表的常用类型与衍生图表，使用场景在此分享给大家。

最后，我们再来谈一谈图表的处理。

通常图表的设计价值在于精准、高效、简单的传递数据信息，最好能够让目标人群能一目了然，即使做不到一目了然也应该具备自我解释的能力。

所以，就要求在设计时应该增强和突出数据元素，减少和弱化非数据元素，具体应该注意以下原则：

1.给图表做减法 

除非特殊场景的考虑，PPT中的图表应尽可能的删除和数据非相关的元素: 

o 背景色 

o 渐变色 

o 网格线 

2.弱化与强调

即使有必要保留非数据元素，也要弱化或隐藏它们，尽量使用淡色 

o 坐标轴 

o 网格辅助线 

o 表格线 

3.合理的利用配色 

同样的图表构图和骨架，仅仅改变配色就使报表呈现出不同的行业倾向，给人不同审美感受，当你要满足不同场合的PPT设计时，需要考虑图表配色也要适配这个行业场景。 

通常科技风图表配色，是深色背景+亮色；职场商务清新风格配色，通常采用同一色系（蓝绿）+灰色背景；特定的场景配色则参与明度较高的色值。