看到這份年中總結，老闆都忍不住偷笑。
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hello，大家好呀，這裡是零一PPT。
對於打工人來說，7月就意味着「年中總結」也已經來了嗎，回想起平時的週報月報都已經寫得這麼痛苦了，這一年過一半，還有一個“年中的彙報”。
但爲了下半年可以過得稍微好一點，這年中總結也不能馬虎， 不僅內容要寫得好，還要懂得“包裝”它。
相比起密密麻麻的文字，上級領導們更樂意看到“圖”，能更直觀瞭解你的內容。
所以，今天就來好好講講其中佔比比較大的「數據美化」。
01圖表美化
圖表是我們經常使用的一種數字可視化方法，但是PPT中自帶的樣式過於樸實無華，而且還有復古的感覺——
所以不推薦直接使用，而且需要改造一下。
步驟一：淨化圖表
在PPT中生成的圖表右邊會有一個選項面板 （大大的加號） ，點擊後就會展開，默認是會勾選部分選項。
現在就要把所有的選項都去除掉，只保留圖表的本體，後續有需要再重新勾選上去。
步驟二：座標軸調整
以柱形圖爲例，如果柱體之間的高度差比較小的時候，就需要調整縱向座標軸的最小值
點擊加號調出縱座標軸-選中它-右鍵設置形狀格式-座標軸選項-最小值（從0改成了2.5）
步驟三：美化突出
圖表類型居多，這裡先提供幾種常見圖表的美化方向：
1. 中線柱形圖：
原稿：
PPT內的圖表元素是具備形狀特性的，也有屬於自己的形狀格式卡，所以可以通過這個特性來改變裡面的形狀
例如插入一個三角形，複製後，選中柱形，ctrl+v粘貼
又或者插入一個圓角矩形，複製後，選中柱形，ctrl+v粘貼
不過呢，最後我選擇迴歸矩形，在中間加上了一段直線，組合後，複製，粘貼到圖表內。
2. 漸變折線圖：
原稿：
先優化一下線條的流暢度，選中線段後，在形狀格式卡中勾選【平滑線】
然後右鍵複製，在【開始選項卡】裡點擊【選擇性粘貼】-SVG格式，接着右鍵取消組合兩次，只保留線段本身，去掉多餘的部分
接着插入一個矩形覆蓋在線段上面，全選後合併形狀-拆分，去掉線段以上的部分，剩餘部分再全選合併形狀-結合
對於這個新形狀在格式卡中設置成【漸變填充】方向90°，保留兩個色標，左邊透明度60%，右邊100%，適當調節位置，形成漸隱感覺，然後覆蓋在折線圖上
最後添加一個不同顏色的端點，突出所要展示的數據
加上文字就算做好了
3. 不規則餅圖：
原稿：
同樣選中餅圖，右鍵複製後粘貼爲SVG，接着取消組合兩次，得到餅圖形狀
按住shift+ctrl等比縮放每一塊的大小，儘量讓它們之間區別大一些。
接着在格式卡中設置它們爲漸變填充，均爲白色到淺灰色，全選後組合，添加一個藍色陰影，模糊要拉到最大，其他可以保持不變。
雙擊需要突出的部分，設置成另外一個漸變，比如藍色到青色
加上文字和圖片就算做好了。
4. ICON條形圖：
原稿：
選中圖表，在圖表格式中編輯數據，多加一行數據，需要比原先的數據大，這裡湊個整就填10000了，接着拉動選框，把這列數據加入進圖表中，此時圖中就會出現序列2的條形圖
在形狀格式卡中，把序列重疊的數值設置成100%，就可以讓它們重合起來，但是序列2的表覆蓋掉之前的序列1，此時就需要調整它們的先後層級
在圖表設計選項卡中，點擊【更改圖表類型】爲序列1勾選次座標軸，此時它就會移動到前列，再通過右邊的圖表選項就能取消掉次座標軸的顯示
到這一步，做出了進度條的樣式，但是這還不夠直觀，還記得小標題嗎？
是的，還要插入icon，根據內容來看，這裡和人有關，所以插入了一個小人icon
顏色改成淺灰色，複製一下，點擊序列2，ctrl+v粘貼，在形狀格式卡中，勾選層疊，小人就能一個個排列進圖表內
然後把顏色改成藍色，複製粘貼到序列1中
爲了突出數據，再改成綠色，雙擊該條形，粘貼進去
加上文字就做好了——
上面就是常見圖表的幾種美化方向，讓大家的圖表看起來更美觀更便於理解。
02文本數字
除了圖表以外，正文中還藏着很多的數據，但是由於比較零散，做成傳統圖表效率並不高， 所以可以利用圖形來實現初級的數據可視化。
例如這個案例，正文內容是在對比這幾個分區的用戶滿意度。
這裡就可以用過某個形狀的大小和顏色來實現這種簡單的對比：
這裡插入兩個圓形，顏色爲深灰色，作爲基礎圓，另外一個圓調成藍色。
在形狀格式卡中勾選【鎖定比例】再改變縮放比例（也就是滿意度的百分比），再把這兩個圓居中對齊。
後面以此類推，修改顏色和縮放比例，最後加上對應文字，這樣就簡單做好了一頁數據對比的PPT。
如果數據並不是對比關係，而是屬於不同層級的，例如這個案例。
三個數據屬於三個內容， 這可以單獨把數據提取出來，加上icon，簡單地進行並列排版。
這樣的處理也能讓觀衆更好理解這一部分內容和get到重點是什麼。
重新回顧一下，對於年終總結內經常出現的數據要如何“包裝”
對於圖表而言，需要先進行淨化圖表——座標軸調整，再到圖表美化；
而圖表美化的方向有：
1. 中線柱形圖
2. 不規則餅圖
3. 漸變折線圖
4. ICON條形圖
而對於數據比較零散的內容來說，可以另闢蹊徑：
1. 圖形輔助
2. 提取數據
學會了記得動手試試看。
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