本文作者：宋振中

本文编辑：竺兰

大家好，我还是那个少年——喜欢 Office 10年仍处在「热恋期」的振中~

当我们要表达数据两个层级占比关系时，你最早会想到用甚么类型的图表？

没错，一般我们会想到双层饼图。

在之前的文章中，我们讲过用【双层饼图】展现数据的占比关系。

但双层饼图操作起来步骤比较麻烦，那篇文章中有同学就留言说：为何不用朝阳图呢？

那我们今天就专门来聊一聊，这个表达数据多层级关系、占比关系的至尊王者——朝阳图。

朝阳图是在 Office 2016 中新增加的图表类型，还没有使用过朝阳图的小火伴，我们经过下面的这个动图演示来看它的「威力」有多么强大！

在源数据的基本上，1 秒钟直接生成数据占比关系的图表：

如果从占比分析和多层次分析的角度来讲，朝阳图完胜传统饼图和双层饼图。

由于饼图只能用来展现一层数据的占比，双层饼图展现 2 层数据的占比，而朝阳图却能展现多层数据的构成和占比关系，并且操作10分简单。

下面我们就来一起看看吧！

朝阳图简介

朝阳图乍看相貌平平，仔细了解后，才发现她是低调的大佬！

朝阳图由多个同心圆环组成，每一个圆环层代表不同层级的数据，能清晰地表示多层级的归属关系。

最内层级别最高，越往外分类越细、越具体。内层圆环是外层圆环的父类（上一层级），同一层级中面积越大，表示该项的占比越大。

朝阳图的魅力

朝阳图内涵丰富，不但能展现占比，还能理清多个层级数据之间的关系。

她就像一颗洋葱，如果你愿意一层一层一层的剥开她的心，你会发现，你会讶异……重点信息逐步显现在眼前。

虽然数据有时看似结构复杂，但朝阳图就是有这类化繁为简的魔力。

除此以外，朝阳图的魅力还体现在对数据源的包容上。

朝阳图对数据源的要求可以说是非常低，无需对数据进行加工和改造，一维表是其最规范的格式。

下图是针对一维表抽象出来的数据源：

在实际工作中，很多企业的 ERP 系统和定单管理系统中下载下来的原始数据，就是一维表，可以直接拿来用。

但是有时也会有一些不规范的数据，比如有的朋友在录入数据时，喜欢对相同的分类合并单元格，或空着不填。

就像下面这样：

这类类型的数据，从数据存储的角度来看是极不规范的，由于它不便于后期的统计分析。

但是对这两类格式的数据，也是可以直接插入朝阳图的（选中数据，直接插入朝阳图便可）。

有时我们还会遇到这类类型的数据，只有部份种别有下一层级的数据。

在这个表格中，假定其他省分没有具体到地区层级的数据，那末在表格中直接空着就能够了。

对这类类似的数据，也能够直接插入朝阳图。

朝阳图利用案例

为了让大家对朝阳图的利用有更多的体会和认识，再罗列几个朝阳图的实际利用案例：

❶ 公司费用支出

公司 2020 年 1 月至 4 月的费用支出，想要看 4 个月整体的支出占比，同时想要重点分析 4 月份的各项目支出占比情况，那末就能够用下面的表格做出朝阳图。

❷公司业务分析

对公司业务类型进行梳理，用朝阳图可展现每种业务的分类，和营收占比情况：

❸地区人口分析

朝阳图也经常使用于专业的大数据统计和分析中，下图是 2017 年世界人口数据的朝阳图。

图片来源：www.highcharts.com

❹分销效果分析

某互联网产品针对北京、上海、深圳 3 个城市做分销售卖，各渠道销售的数据可以很方便地用朝阳图显现。

❺学院人员构成

每一个学院有不同本科、硕士、博士等不同学历的科研人员，用朝阳图展现人员的构成：

朝阳图虽然有非常多值得夸赞的优点，但是也有一定局限，我们来了解一下。

朝阳图使用局限

朝阳图的局限主要体现在以下 3 点：

❶ 没有层级关系或层级关系不明显的数据，不能使用朝阳图；

❷ 时间序列（时间类型的）数据 ，使用朝阳图不是特别适合；

❸ 数据标签显示不够灵活，最内层没法显示出种别的占比。

关于第3点，这里稍作解释。

一样是表达占比，朝阳图虽然作图效力高，但不能完全实现双层饼图的效果：

内层圆环的数据标签，不能具体到每种别的占比值。

比如在这个图中，我们可以经过设置让最外层显示出具体占比，但是内层种别的占比不能直接添加进来。

在表达分类和占比时，看不到具体项目占比的图表，就失去了灵魂。

这也就是为何双层饼图和朝阳图，都有必要学习的缘由。在实际的使用时，可以针对需要来选择适合的图表~

在本文的最后，我们一起来回顾一下今天这篇文章的主要内容：

你们觉得朝阳图和双层饼图谁更加具有优点呢？

你们平时使用更多的是哪种？

留言区聊聊呗！