引入R ggplot2, Python Seaborn, Tableau, D3.js, Matlab 2015, Origin等绘图软件的图表风格与配色方案；对比并总结了《华尔街日报》、《商业周刊》、《经济学人》等商业经典杂志的图表风格；配套开发了一款Excel 插件EasyCharts，可以实现颜色拾取、数据拾取、图像截取、图表风格美化、新型图表绘制、数据分析等功能。

　　本书主要介绍基于Excel 2016的科学图表和商业图表的绘制方法，首次引入R ggplot2、Python Seaborn、Tableau、D3.js、Matlab 2015、Origin等绘图软件的图表风格与配色方案，在无须编程的情况下，就能实现这些软件的图表风格；同时对比并总结了《华尔街日报》、《商业周刊》、《经济学人》等商业经典杂志的图表风格。在详细地介绍散点图、柱形图、面积图、雷达图等基本图表的基础上，同时增加介绍了Excel 2016新增的图表、Excel加载项Map Power (地图绘制功能)和E2D3等的使用方法。特别需要说明的是，作者独立开发了一款与本书配套使用的Excel插件EasyCharts，可以实现颜色拾取、数据拾取、图像截取、图表风格美化、新型图表绘制、数据分析与可视化等功能。

　　张杰，纺织专业的程序猿；热爱数据可视化的数字图像科研狗；理工科背景的文艺逗逼青年；学术研究方向为颜色测量与分析，喜欢研究和对比R、Python、Tableau、D3.js、Matlab、Origin、Plotly等绘图软件的图表风格，研究并总结了《华尔街日报》、《商业周刊》、《经济学人》等商业经典杂志的图表风格。

前言
目录
第1章 Excel图表制作基础篇
第2章 散点系列图表的制作
第3章 柱状系列图表的制作
第4章 面积系列图表的制作
第5章 环形系列图表的制作
第6章 高级图表的制作
第7章 地图系列图表的制作
第8章 Excel加载项
参考文献

　　Excel作为办公、统计、财务等人员必备的处理工具，日益普及。可视化是数据分析的一种手段，其理解数据的功效尚没有被很多人认识到。这本书精心组织和介绍了Excel 2016中的各种重要可视化方法，配备精美的数据可视化图表，让读者体会到数据处理和分析的鲜活和透明，是Excel可视化入门必备和日常进阶的必备参考书。
　　——陈为
　　浙江大学计算机学院CAD＆CG国家重点实验室教授，博士生导师
　　大数据时代的来临，数据可视化的创新与发展，带来了许多变革，可视化领域也因此进步与发展。在各种可视化渲染工具（D3.js，R，Python，Tableau等）齐头并进的今天，Microsoft Excel依旧是数据分析与呈现的必备工具。《Excel数据之美》该书，配合作者开发的Excel插件（EasyCharts）把多种绘图工具的可视化风格借鉴到Excel，深入浅出，不仅拓展了Excel的绘图功能，更简化并优化了精美学术图表和经典商业图表的绘制方法。希望数据可视化爱好者，通过阅读本书，交流切磋，协同创新，携手打造数据可视化的新纪元！
　　——李平
　　香港教育大学数学与资讯科技学系讲师
　　这是一本非常与众不同的书，作者将R、Python、Mathlab、D3.js等绘图软件的优点融合到Excel图表中，让普通Excel读者也能做出专业的科学图表和商业图表，特别是科学图表方面，作者用了更多的笔墨，弥补国外这方面相关书籍的缺失，另作者还利用自己在编程方面的优势，专门为本书配套开发了一套Excel插件-EasyCharts，让你更加方便，更加高效来创建Excel图表。这本书能够让你开阔眼界，也会激发你对图表更大的兴趣。
　　——王宇虹
　　Office中国论坛（www.office-cn.net）站长
　　在这个处处时时拼颜值的时代，作为数据处理与分析者的我们，如果还只停留在计算出一份数字报表就万事大吉的阶段，那必然会被鄙视甚至淘汰。数据其实很美，但是需要工匠们的创意和耐心，才能让公众看到这种美；同时，工匠也会因此而更受人尊敬。所以，学习本书的内容，早日成为工匠，实为大家的上上之选。
　　——周庆麟
　　ExcelHome站长，微软全球极有价值专家MVP
　　一张吸睛的图表可以让数据更有说服力，因此在商业报告、学术论文当中总是少不了图表的身影。尽管用Excel等软件绘制图表现在已经变得越来越容易，但想要做出一张专业范的图表却也并不是那么轻松的事。《Excel数据之美》是市面上为数不多的、以“专业风格”图表的绘制方法为主题的图书，让读者在领略各种精美图表的同时，也学到了Excel图表的各种精妙玩法。满满的套路中，让你的图表不知不觉就玩出了Economist和Science的专业范。
　　——方骥
　　微软全球极有价值专家MVP，《Excel这么用就对了》作者
　　商贸公司和工厂、教育机构在工作中都离不开图表，使用图表展示数据的发展趋势或者起伏变化较之直接观看数值有着天然的优势。《Excel数据之美》详尽地展示了图表制作的基础知识和专业图表的设计思路，书中的各种商业图表在不失专业性的同时还能确保美伦美奂，实属难得。如果您正迷失在图表设计道路上，那么本书无疑是一盏指路明灯。
　　——罗刚君
　　大型Excel插件《E灵》作者
　　这本书跟市场上90％的图表书籍图表风格与配色方案不同，如果你想让自己的图表更加专业、高大上，建议您好好学习下这本书。
　　——陈锡卢
　　《Excel效率手册早做完,不加班》系列丛书作者

　　科学图表的基本元素
　　Excel图表提供了众多的图表元素，也就是图表中可以调整设置的最小部件，为我们作图提供了相当的灵活性。图1-4-1显示了常见的图表元素，下面以科学论文图表的要求讲解图表的基本元素：
　　① 图表区（Chart Area）：整个图表对象所在的区域，它就像是一个容器，承载了所有的图表元素及你添加到它里面的其他对象。
　　② 网格线（Grid Line）：包括主要和次要的水平、垂直网格线4种类型，分别对应y轴和x轴的刻度线。在折线和直方图中，一般使用水平网格线作为数值比较大小的参考线。
　　③ 绘图区（Plot Area）：包含数据系列图形的区域。绘图区的背景颜色是可以改变的，在Python中绘图区的背景颜色为RGB（234, 234, 242）；在Matlab中绘图区的背景颜色为RGB（255, 255, 255）；在R中绘图区的背景颜色为RGB（229, 229, 229）。这也是这三款绘图软件的不同之处。
　　④ 轴标题（Axis Label）：对于含有横轴、纵轴的统计图，两轴应有相应的轴标，同时注明单位。字体有时也会有要求，例如字体要求为8号Times New Roman。
　　⑤ 坐标轴（Number axis）：数轴刻度应等距或具有一定规律性（如对数尺度），并标明数值。横轴刻度自左至右，纵轴刻度自下而上，数值一律由小到大。
　　⑥ 图表标题（Chart Title）：标题一般位于表的下方。Figure（）可简写为“Fig.”，按照图在文章中出现的顺序用阿拉伯数字依次排列（如Fig.1，Fig.2……）。对于复合图，往往多个图共用一个标题，但每个图都必须明确标明小写字母（a，b，c等），在正文中叙述
　　⑦ 数据标记（Data Marker）：根据数据源绘制的图形，用来形象化地反映数据，是图表的核心。有时，如果数据类型较多时，需要使用不同的数据标记进行区分。
　　⑧ 图例（Legend）：图中用不同线条、标志或颜色代表不同数据时，应该用图例说明，图例应该清晰易分辨。
　　另外还有三个比较重要的图表元素，主要是与数据分析有关。
　　⑨ 误差线（Error Bars）：根据指定的误差量显示误差范围。通常用于统计或实验数据，显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。
　　⑩ 趋势线（Trend Line）：对于时间序列的图表，选择“趋势线”的选项，可以根据源数据按回归分析方法绘制一条预测线，同时可以显示R系数、R2系数和p值等。
　　涨/跌柱线（Increase/Drop Line）：涨/跌柱线只在拥有至少两个系列的二维折线图中可用。在股价图中，涨/跌柱线（有时也称为烛柱图）把每天的开盘价格和收盘价格连接起来。如果收盘价格高于开盘价格，那么柱线将是浅色的。否则，该柱线将是深色的。
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