Diagram types in excel

Taxes are better calculated on the basis of information from the tables. And for the presentation of the company’s achievements it is better to use charts and diagrams.

The graphs are well suited for analyzing of relative data. For example, the forecast of sales growth dynamics or the assessment of the overall trend of growth in the capacity of the enterprise.



How to build a chart in Excel?

The fastest way to build a chart in Excel – is to create graphs by template:

1. The range of the cells A1:C4. You need to fill it with values as shown in the figure:



2. Select the range A1:C4 and choose the tool on the «INSERT» tab – «Insert Column Chart» – «Clustered Column».



3. Click on the graph to activate it and call the additional menu «CHART TOOLS». There are also three tool tabs available: «DESIGN» and «FORMAT».



4. To change the axes in the graph, select to the «Constructor» tab, and on it the «Switch Row/Column» tool. Thus, you change the values in the graph: rows per columns.



5. Click on any cell to deselect the chart and thus to deactivate its setting mode.

Now you can work in the normal mode.



How to build a chart on the table in Excel?

Now we are constructing the diagram according to the data of the Excel table, which must be signed with the title:

1. Select the A1:B4 range in the source table.
2. Select «INSERT» – «Insert Pie or Doughnut». From the group of different chart types, select the «Doughnut».



3. Sign the title of your chart. To do this, make a double-click on the title with the left mouse button and enter the text as shown in the picture:

After you sign a new title, click on any cell to deactivate the chart settings and go to normal mode.

Diagrams and charts in Excel

How not to create a table, its data will be less readable than the graphical representation in diagrams and charts. For example, pay attention to the picture:

According to the table, you do not immediately to notice in what month the company’s revenues were the highest, and in what the smallest ones. You can, of course, use the «Sorting» tool, but then the general idea of the seasonality of the firm’s activity is lost.

Pay attention to the chart, which is built according to the same table. Here you do not have to blame your eyes to notice the months with the smallest and the largest indicator of the company’s profitability. And the general presentation of the schedule allows you to track the seasonality of activity of sales, which bring more or less profit in certain periods of the year. The data recorded in the table, is perfectly suitable for detailed calculations and calculations. But the charts and the diagrams provide us with its indisputable advantages:

• improve to the readability of data;
• simplify the general orientation of large amounts of the data;
• allow you to create high-quality presentations of reports.

Excel 2010 Chart Type Dialog

Excel offers a wide range of standard chart types. Below is the Chart Type dialog from Excel 2010, but all of these standard chart types have been available since Excel 97, and most of them since before that.

What makes my dialog different is that it has been annotated to show which chart types you may use freely, which types you may use with caution, and which types you should avoid. If you’ve been reading this blog for a while, and paying attention, you will probably not be surprised by most of the ratings.

Explanations for the ratings

Preferred

This group comprises the commonest and most easily understood charts you can make. Line charts and XY (Scatter Charts), with and without markers and lines. Simple clustered bar and column charts.

Acceptable

These charts are also readily understood, but might not be the first choice for most data sets. They should be used with “a little” caution.

Stacked charts are tougher to decode. Because the bars do not share a common baseline, their lengths are harder to compare.

Stock charts are tough for non-finance people to get, because they convey a lot of information in a specialized way. However, for people familiar with them, stock charts are very useful.

Use With Caution

This set of charts can be useful, if you understand their limitations and drawbacks, and if the audience is skilled in their interpretation.

Stacked line charts can be confusing if the audience does not understand that each line represents a cumulative total of that line’s data plus all previous lines’ data.

Ordinary 2D pie charts can be useful if the number of data points is small and you only use one at a time. Bar charts generally do a better job.

Area charts are problematic for several reasons. Unstacked charts risk areas in back being obscured by those in front, while stacked ones may have an issue if the audience doesn’t realize they represent cumulative data. Line charts are often a better option.

Bubble charts cause problems with interpretation of bubble sizes. Is the area or the diameter proportional to the data being represented? Also, the resolution isn’t too good. It’s often best to use bubble size to indicate discrete factors.

Radar or spider charts seem like they’d be good at displaying cyclic data, but the spoke length is often confounded by the areas within the lines, and it’s impossible to compare values which are not on the same spoke. Line charts are usually a better choice.

Surface and contour charts are the only 3D charts not rated “AVOID”. They can be useful for showing some data. The X and Y values are not treated as numeric variables, but as categories (though you can still use them for numerical values if the points are equally spaced along the axes). Some orientations may lead to features in front obscuring features in back. The wireframe versions have too many line segments, the filled ones may rely too much on color, and starting in 2007, the filled ones have a weird shading applied which often makes the chart less clear. However, when used with care, these can be useful tools.

AVOID

These charts should be avoided because they are difficult to interpret, and some of them have features which may actually distort data.

Most 3D charts are particularly troublesome. The audience has trouble lining up the data elements with offset axes, some elements hide other elements, and the perspective may stretch some elements and shrink others. In many cases the third dimension is a false dimension, created not with data but with lots of extra non-data ink.

All but the simplest 2D pie charts are problematic: donut charts, pie-of-pie and bar-of-pie charts, exploded pie charts. These all have features that make them even less comprehensible than regular 2D pie charts.

New Dialog

What if we just remove the charts rated “AVOID” from the dialog and do a little rearranging? This isn’t bad:

“Missing” Chart Types

There are various other chart types that aren’t in the Excel dialog, but which you can still make in Excel. You need the savvy to figure out how to arrange the data and how to mix various chart types, and you need the patience to repeat these tasks as necessary. There’s no decent Histogram (despite what the Analysis Toolpak claims), though you can make a column chart and fix it up. Similarly you can make your own Pareto Chart by adding a line series to a column chart. You can make Tornado Charts or simple Gantt Charts by pimping a bar chart. I’ve written some tutorials that show how to make tricky chart types and utilities that will do the work at the click of a button: Waterfall Charts (Bridge Charts), Box and Whisker Charts, Clustered and Stacked Column and Bar Charts, Marimekko Charts, Dot Plots, and Panel Charts.

Excel предоставляет вам различные типы графиков, которые соответствуют вашим целям. В зависимости от типа данных вы можете создать диаграмму. Вы также можете изменить тип диаграммы позже.

Excel предлагает следующие основные типы диаграмм –

• Столбчатая диаграмма
• Линия Диаграмма
• Круговая диаграмма
• Пончик Диаграмма
• Гистограмма
• Диаграмма площади
• XY (точечная диаграмма)
• Пузырьковая диаграмма
• График акций
• Поверхностная Диаграмма
• Радар Диаграмма
• Комбинированная диаграмма

Каждый из этих типов диаграмм имеет подтипы. В этой главе у вас будет обзор различных типов диаграмм и вы узнаете подтипы для каждого типа диаграмм.

Столбчатая диаграмма

Столбчатая диаграмма обычно отображает категории по горизонтальной оси (категории) и значения по вертикальной оси (значения). Чтобы создать диаграмму столбцов, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Столбчатая диаграмма имеет следующие подтипы –

• Кластерная колонна.
• Колонка с накоплением.
• Столбец с накоплением 100%.
• 3-D кластерная колонна.
• Трехмерная столбчатая колонна.
• Трехмерная 100% -ная колонна.
• 3-я колонна.

Линия Диаграмма

Линейные диаграммы могут отображать непрерывные данные с течением времени на равномерно масштабированной оси. Поэтому они идеально подходят для отображения тенденций в данных с равными интервалами, например, месяцами, кварталами или годами.

В линейном графике –

• Данные категории распределяются равномерно по горизонтальной оси.
• Значения данных распределяются равномерно по вертикальной оси.

Чтобы создать линейную диаграмму, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Линейный график имеет следующие подтипы –

• Линия
• Линия с накоплением
• 100% накопленная линия
• Линия с маркерами
• Сложенная линия с маркерами
• 100% стопка с маркерами
• 3-D линия

Круговая диаграмма

Круговые диаграммы показывают размер элементов в одном ряду данных, пропорциональный сумме элементов. Точки данных на круговой диаграмме отображаются в процентах от всей круговой диаграммы. Чтобы создать круговую диаграмму, расположите данные в одном столбце или строке на рабочем листе.

Круговая диаграмма имеет следующие подтипы –

• пирог
• 3-D Пирог
• Пирог с пирогом
• Пирог

Пончик Диаграмма

Кольцевая диаграмма показывает отношение частей к целому. Она аналогична круговой диаграмме, с той лишь разницей, что кольцевая диаграмма может содержать более одного ряда данных, тогда как круговая диаграмма может содержать только один ряд данных.

Кольцевая диаграмма содержит кольца, и каждое кольцо представляет один ряд данных. Чтобы создать кольцевую диаграмму, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Гистограмма

Гистограммы иллюстрируют сравнения между отдельными элементами. На линейчатой ​​диаграмме категории расположены вдоль вертикальной оси, а значения – вдоль горизонтальной оси. Чтобы создать столбчатую диаграмму, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Гистограмма имеет следующие подтипы –

• Кластерный Бар
• С накоплением бар
• 100% с накоплением
• 3-D кластерный бар
• 3D-бар с накоплением
• 3-D 100% Stacked Bar

Диаграмма площади

Графики площадей можно использовать для составления графика изменения во времени и привлечения внимания к общей стоимости по тренду. Показывая сумму нанесенных значений, диаграмма области также показывает отношение частей к целому. Чтобы создать диаграмму области, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Диаграмма области имеет следующие подтипы –

• Площадь
• Сложенная область
• 100% накопленная площадь
• 3-D Площадь
• Трехмерная область с накоплением
• 3-D 100% -ая Сложенная Область

XY (точечная диаграмма)

Диаграммы XY (точечные) обычно используются для отображения и сравнения числовых значений, таких как научные, статистические и технические данные.

Точечная диаграмма имеет две оси значений –

• Горизонтальная (х) ось значений
• Вертикальная (у) ось значений

Он объединяет значения x и y в отдельные точки данных и отображает их с нерегулярными интервалами или кластерами. Чтобы создать точечную диаграмму, расположите данные в столбцах и строках на листе.

Поместите значения x в одну строку или столбец, а затем введите соответствующие значения y в соседние строки или столбцы.

Рассмотрите возможность использования точечной диаграммы, когда –

• Вы хотите изменить масштаб горизонтальной оси.

• Вы хотите сделать эту ось логарифмической шкалой.

• Значения для горизонтальной оси распределены неравномерно.

• На горизонтальной оси много точек данных.

• Вы хотите настроить шкалы независимых осей точечной диаграммы, чтобы получить больше информации о данных, которые включают пары или сгруппированные наборы значений.

• Вы хотите показать сходство между большими наборами данных, а не различия между точками данных.

• Вы хотите сравнить множество точек данных независимо от времени.

  • Чем больше данных вы включите в точечную диаграмму, тем лучше будет сравнение.

Вы хотите изменить масштаб горизонтальной оси.

Вы хотите сделать эту ось логарифмической шкалой.

Значения для горизонтальной оси распределены неравномерно.

На горизонтальной оси много точек данных.

Вы хотите настроить шкалы независимых осей точечной диаграммы, чтобы получить больше информации о данных, которые включают пары или сгруппированные наборы значений.

Вы хотите показать сходство между большими наборами данных, а не различия между точками данных.

Вы хотите сравнить множество точек данных независимо от времени.

Чем больше данных вы включите в точечную диаграмму, тем лучше будет сравнение.

Точечная диаграмма имеет следующие подтипы –

• рассеивать

• Разброс с гладкими линиями и маркерами

• Разброс с гладкими линиями

• Разброс с прямыми линиями и маркерами

• Скаттер с прямыми линиями

рассеивать

Разброс с гладкими линиями и маркерами

Разброс с гладкими линиями

Разброс с прямыми линиями и маркерами

Скаттер с прямыми линиями

Пузырьковая диаграмма

Пузырьковая диаграмма похожа на точечную диаграмму с дополнительным третьим столбцом, чтобы указать размер пузырьков, отображаемых для представления точек данных в ряду данных.

Пузырьковая диаграмма имеет следующие подтипы –

• Пузырь
• Пузырь с трехмерным эффектом

График акций

Как следует из названия, графики акций могут показывать колебания цен на акции. Тем не менее, биржевую диаграмму также можно использовать для отображения колебаний в других данных, таких как суточные осадки или годовые температуры.

Чтобы создать биржевую диаграмму, расположите данные в столбцах или строках в определенном порядке на листе. Например, чтобы создать простую диаграмму акций с максимальным и минимальным закрытием, расположите ваши данные, указав значения High, Low и Close в качестве заголовков столбцов в указанном порядке.

Биржевая диаграмма имеет следующие подтипы –

• High-Low-Close
• Open-High-Low-Close
• Объемно-High-Low-Close
• Объемно-Open-High-Low-Close

Поверхностная Диаграмма

Диаграмма поверхности полезна, когда вы хотите найти оптимальные комбинации между двумя наборами данных. Как и на топографической карте, цвета и узоры указывают области, которые находятся в одном диапазоне значений.

Чтобы создать диаграмму поверхности –

• Убедитесь, что и категории, и серии данных являются числовыми значениями.
• Расположите данные в столбцах или строках на листе.

Диаграмма поверхности имеет следующие подтипы –

• 3-D поверхность
• Каркас 3-D Поверхность
• контур
• Контур каркаса

Радар Диаграмма

Радарные диаграммы сравнивают совокупные значения нескольких рядов данных. Чтобы создать радиолокационную диаграмму, расположите данные в виде столбцов или строк на рабочем листе.

Радиолокационная карта имеет следующие подтипы –

• радиолокационный
• Радар с маркерами
• Заполненный радар

Комбинированная диаграмма

Комбинированные диаграммы объединяют два или более типов диаграмм, чтобы облегчить понимание данных, особенно когда данные сильно различаются. Он показан со вторичной осью, и его еще легче прочитать. Чтобы создать комбинированную диаграмму, расположите данные в столбцах и строках на листе.

Комбо-диаграмма имеет следующие подтипы –

Microsoft Excel поддерживает различные типы диаграмм, позволяя представлять данные понятным для конкретной аудитории способом.

Данные в столбцах или строках листа можно отобразить в виде гистограммы. Гистограммы полезны для представления изменений данных с течением времени и для наглядного сравнения различных величин. В гистограммах категории обычно формируются по горизонтальной оси, а значения — по вертикальной.

Данные, расположенные в столбцах или строках листа, можно представить в виде графика. Графики позволяют изображать непрерывное изменение данных с течением времени в едином масштабе и идеально подходят для представления тенденций изменения данных с равными интервалами.

На графиках данные категорий равномерно распределяются вдоль горизонтальной оси, а все значения равномерно распределяются вдоль вертикальной оси.

Графики можно использовать, если метки категорий являются текстовыми и представляют значения, разделённые равными интервалами, например месяцы, кварталы или финансовые годы. Это особенно важно при наличии нескольких рядов: для отображения одного ряда можно использовать точечную диаграмму. Также графики можно использовать при наличии нескольких разделённых равными интервалами числовых меток, в частности лет. Если числовых меток больше десяти, вместо графика лучше использовать точечную диаграмму.

Данные в одном столбце или строке листа можно представить в виде круговой диаграммы. Круговая диаграмма демонстрирует размер элементов одного ряда данных относительно суммы элементов. Точки данных на круговой диаграмме выводятся как проценты от всего круга.

Данные в столбцах или строках листа можно представить в виде линейчатой диаграммы. Линейчатые диаграммы используют для сравнения отдельных элементов.

Данные в столбцах или строках листа можно представить в виде диаграммы с областями. Диаграммы с областями подчёркивают величину изменений с течением времени и могут использоваться для привлечения внимания к суммарному значению в соответствии с тенденцией. Например, данные, отражающие прибыль в зависимости от времени, можно отобразить на диаграмме с областями для привлечения внимания к общей прибыли.

Данные в столбцах и строках листа можно представить в виде точечной диаграммы. Точечная диаграмма показывает отношения между численными значениями в нескольких рядах данных или отображает две группы чисел как один ряд координат x и y.

Точечная диаграмма имеет две оси значений, при этом одни числовые значения выводятся вдоль горизонтальной оси (оси X), а другие — вдоль вертикальной оси (оси Y). На точечной диаграмме эти значения объединяются в одну точку и выводятся через неравные интервалы или кластеры.

Точечные диаграммы обычно используются для иллюстрации и сравнения числовых значений, например научных, статистических или технических данных.

Данные, расположенные в столбцах или строках листа в определённом порядке, можно представить в виде биржевой диаграммы.

Как следует из названия, биржевые диаграммы чаще всего используются для иллюстрации изменений цен на акции.

Однако их также можно использовать для вывода научных данных.

Например, с помощью биржевой диаграммы можно представить дневные или годичные колебания температуры.

Данные в столбцах или строках листа можно представить в виде поверхностной диаграммы.

Поверхностная диаграмма полезна, если требуется найти оптимальные комбинации данных из двух наборов.

Как на топографической карте, области, относящиеся к одинаковым диапазонам, при этом выделяются цветами и штриховкой.

Поверхностные диаграммы можно использовать для иллюстрации категорий и наборов данных, представляющих собой числовые значения.

Данные, расположенные только в столбцах или строках листа, можно представить в виде кольцевой диаграммы. Как и круговая диаграмма, кольцевая диаграмма демонстрирует отношение частей к целому, но может содержать более одного ряда данных.

На пузырьковой диаграмме можно отобразить данные столбцов листа, при этом значения по оси X выбираются из первого столбца данных, а соответствующие значения по оси Y и значения, определяющие размер пузырьков, выбираются из соседних столбцов.

Данные в столбцах или строках листа можно представить в виде лепестковой диаграммы.

В большинстве случаев возникают затруднения при чтении книг Excel, содержащих большое количество информации. К счастью Excel располагает прекрасным инструментом визуализации данных – построением диаграмм. В этом уроке мы познакомимся с основными типами диаграмм, из каких элементов они состоят, а также построим нашу первую диаграмму.

Диаграммы в Excel способны графически представлять данные, что позволяет легче воспринимать большие объемы информации и оценивать ее. Excel предлагает самые различные типы диаграмм. Среди этого многообразия Вы можете подобрать именно ту диаграмму, которая наиболее точно подходит под Ваши нужды. Чтобы использовать диаграммы максимально эффективно, необходимо знать, как ими пользоваться в Excel. Итак, приступим к знакомству.

Типы диаграмм

Как Вы уже знаете, Excel располагает большим разнообразием типов диаграмм, каждый из которых имеет свои преимущества. Далее мы познакомимся с некоторыми из них:

1. Гистограмма

Гистограмма – это один из наиболее распространенных типов диаграмм. Гистограммы используют вертикальные столбцы для представления данных. Их можно применять в самых различных ситуациях, но чаще всего они используются для сравнения значений.

2. График

Графики, наряду с гистограммами, также очень популярны. Графики идеальны в отображении изменения непрерывных данных, а также для демонстрации трендов. Точки на графике соединяются линиями, позволяя увидеть динамику с течением времени.

3. Круговые диаграммы

Круговые диаграммы подходят для демонстрации пропорций, т.е. части чего-то относительно целого. Каждое значение представлено в виде доли (сектора) от суммы всех значений (круга). Круговая диаграмма строится для одного ряда данных и, как правило, содержит до 5-8 секторов. Такой подход очень полезен, когда нужно сравнить данные друг с другом.

Значения, используемые для построения круговой диаграммы, должны быть положительными. В противном случае Excel преобразует их в положительные, автоматически отбросив знак «минус».

4. Линейчатая диаграмма

Линейчатые диаграммы – это те же гистограммы, повернутые на 90 градусов, т.е. для представления информации используются не вертикальные столбцы, а горизонтальные.

5. Диаграммы с областями

Диаграммы с областями очень похожи на графики, за исключением того, что области под линиями заполнены цветом.

6. Поверхностные диаграммы

Поверхностные диаграммы в Excel позволяют представить информацию в виде 3D перспективы. Лучше всего эти диаграммы подходят для больших объемов данных, чтобы видеть сразу весь спектр информации.

Элементы диаграмм

Разобравшись с типами диаграмм, следующее, что необходимо сделать, это понять из чего она состоит. Диаграммы в Excel содержат 5 основных элементов, давайте рассмотрим их:

1. Заголовок диаграммы должен четко описывать, что представлено на ней.
2. Вертикальная ось (также известная как ось Y) является вертикальной частью диаграммы. На вертикальной оси отображаются значения столбцов, поэтому ее называют осью значений. В текущем примере величиной измерения является чистая выручка от продаж каждого продавца.
3. Ряд данных состоит из связанных точек (значений) на диаграмме. В текущем примере синие столбы отражает выручку от продаж Роберта Привального. Мы понимаем, что выручка относится именно к этому продавцу, благодаря легенде в правой части диаграммы. Анализируя ряды данных, можно увидеть, что Роберт был лучшим продавцом в первом и третьем квартале и вторым во втором и четвертом.
4. Легенда указывает принадлежность каждого ряда к кому-либо или чему-либо. В текущем примере легенда содержит 3 цвета с соответствующими продавцами. Видя легенду достаточно легко определить к какому продавцу относится каждый из столбцов.
5. Горизонтальная ось (также известная как ось X) является горизонтальной частью диаграммы. Горизонтальная ось представляет категории. В данном примере каждый квартал содержит свою группу.

Как построить диаграмму в Excel

1. Выделите ячейки, на основе которых Вы хотите построить диаграмму, включая заголовки столбцов и названия строк. Эти ячейки являются источником данных для диаграммы. В нашем примере мы выбрали диапазон ячеек A1:F6.
2. На вкладке Вставка, выберите необходимую диаграмму. В нашем примере мы выберем Гистограмму.
3. В раскрывающемся меню укажите подходящий тип гистограммы.
4. Выбранная диаграмма появится на листе Excel.

Если Вы не уверены, какой тип диаграммы использовать, команда Рекомендуемые диаграммы предложит различные варианты на базе исходных данных.

Last Updated: January 3, 2023

This article will show you the best types of charts in Excel for data analysis, presentation, and reporting within 15 minutes.

You will learn about the various types of charts in Excel, from column charts, bar charts, line charts, and pie charts to stacked area charts.

How to select the best excel chart?

The type of Excel chart you select for your analysis and reporting depends upon the type of data you want to analyze and report and what you want to do with the data:

1. Visualize data (make sense of data esp. big data)
2. Classify and categorize data
3. Find a relationship among data
4. Understand the composition of data
5. Understand the distribution of data
6. Understand the overlapping of data
7. Determine patterns and trends
8. Detect outliers and other anomalies in data
9. Predict future trends
10. Tell meaningful and engaging stories to decision-makers

What are the most popular Excel charts and graphs types?

Following are the most popular Excel charts and graphs:

1. Clustered column chart
2. Combination chart
3. Stacked column chart
4. 100% stacked column chart
5. Bar chart
6. Line chart
7. Number chart
8. Gauge chart (Speedometer chart)
9. Pie chart
10. Stacked area chart
11. Venn diagram
12. Scatter chart
13. Histogram
14. Actual vs target chart
15. Bullet chart
16. Funnel chart

When to use a line chart?

#1 Use line charts when you want to show/focus on data trends (uptrend, downtrend, short term trend, sideways trend, long term), especially long term trends (i.e. changes over several months or years) between the values of the data series:

#2 Use line charts when you have too many data points to plot, and the use of a column or bar chart clutters the chart.

#3 Use a line chart instead of a clustered column chart if the order of categories is important:

#4 In a line graph, the x-axis would represent the categories, and the y-axis would represent the measurement values that would be represented periodically.

#5 A line graph should be used when you want to emphasize the changes for values for one variable that are represented on the vertical axis to the other variable represented on the horizontal axis. 

#6 Line graphs are better than bar graphs when there are smaller changes.

#7 To read a line graph, first examine the two axes and understand the value points represented on the graph. The second thing is to figure out if there was a rise or fall in the data.

When to use a clustered column chart?

#1 Use a clustered column chart when you want to compare two to four data series. In other words, avoid using column charts if you have just one data series to plot:

Alternatively, avoid creating a column chart with more than four data series. 

For example, the following chart contains just five data series, and it has already started looking cluttered:

The chart below contains 11 data series and is very difficult to read and understand:

If you want to create a column chart that contains a lot of data series, then you can try switching ‘row’ and ‘column’ of the chart and see whether it makes any difference:

For example, after switching the row and column of the chart (with 11 data series), it looks like the one below:

Though it still looks cluttered, this chart is much easier to read and understand.

#2 Although the clustered column chart looks like a simple column chart, it is slightly different. A simple column chart is used to represent only a single variable over the other variable, whereas clustered column charts represent multiple data variables.

#3 Use a clustered column chart when the data series you want to compare have the same unit of measurement. So avoid using column charts that compare data series with different units of measurement.

For example, in the chart below, ‘Sales’ and ‘ROI’ have different units of measurement. 

The data series ‘Sales’ is of type number. Whereas the data series ‘ROI’ is of type percentage:

#4 Use a clustered column chart when the data series you want to compare are of comparable sizes. So if the values of one data series dwarf the values of the other data series, then do not use the column chart.

For example, in the chart below, the values of the data series ‘Website Traffic’ completely dwarf the values of the data series named ‘Transactions’:

#5 Use a clustered column chart when you want to show the maximum and minimum values of each data series you want to compare.

#6 Use a clustered column chart when you want to focus on short term trends (i.e. changes over days or weeks) and/or the order of categories is not important.

Breaking a clustered column chart

The chart below contains 11 data series and is very difficult to read and understand:

One method of making this chart easier to read and understand is breaking it into several smaller clustered column charts.

For example, you can create one column chart that compares the sales performance of various countries in January. 

Create another column chart which just compares the sales performance of various countries in Feb and so on:

The rule of thumb is to avoid presenting too much data in one chart, regardless of the chart type.

When to use a combination chart?

A combination chart is simply a combination of two or more charts. 

For example, the combination of a column chart with a line chart. 

I use combination charts a lot, and I think you must know how to create them as they are very useful.

#1 Use a combination chart when you want to compare two or more data series that have different units of measurement:  

#2 Use a combination chart when you want to compare two or more data series that are not of comparable sizes:

#3 Use a combination chart when you want to display different types of data in different ways that can be represented in the same chart. For example, line, bar and column charts can be used on the same chart.

When to use a stacked column chart?

Use a stacked column chart when you want to compare data series along with their composition, and the overall size of each data series is important:

When to use a 100% stacked column chart?

Use a 100% stacked column chart when you want to compare data series along with their composition but the overall size of each data series is not important:

This chart is used to show the percentage of multiple data series in stacked columns.

When to use a stacked area chart?

Use a stacked area chart when you want to show the trend of composition and emphasize the magnitude of change over time.

For example, the following stacked area chart shows the breakdown of website traffic:

When to use a bar chart?

#1 Use a bar chart whenever the axis labels are too long to fit in a column chart:

What are the different types of bar charts?

Horizontal bar charts – Represent the data horizontally. The data categories are shown on the vertical axis, and data values are shown on the horizontal axis.

Vertical bar charts – Also called a column chart. It represents the numerical values represented in the vertical bars. These are used mainly to display age ranges and salary ranges.

Grouped bar charts – Grouped bar charts represent the different time period numbers that belong to a single category.

Stacked bar charts – It is a bar chart that represents the comparisons between categories of data but with the ability to compare and break down the data.

When to use a pie chart?

#1 Use a pie chart to show a 100% composition of data. In other words, the various pie slices you use must add up to 100%. This means do not create a pie chart where the various pie slices do not represent parts of the whole pie.

For example, the following pie chart is not a good representation of data composition as the two pie slices add up to 82% and not 100%:

#2 Use a pie chart to show the composition of data only when you have got one data series and less than five categories to plot.

For example, the following pie chart shows the breakdown of website traffic sources in the last month:

Here I have got only four categories (search traffic, referral traffic, direct traffic, and campaigns) to plot. So a pie chart is ideal for showing the breakdown.

However, if there were more than four categories to plot, like eight or ten categories, the pie chart would have become cluttered and hard to read. 

For example, the following pie chart looks cluttered because it has got too many categories:

#3 Pie charts generally express the part to the whole relationship in your data. When your data is represented in ‘percentage’ or ‘part of’, then a pie chart best meets your needs.

#4 Use a pie chart to show data composition only when the pie slices are of comparable sizes. In other words, do not use a pie chart if the size of one pie slice completely dwarfs the size of the other pie slice(s):

#5 Order your pie slices so that as you look clockwise from top to bottom, the biggest pie slice comes first, followed by the second biggest pie slice and so on. This makes the pie chart easy to read:

These pie charts are made from the following data:

To create a pie chart where the biggest pie slice comes first, followed by the second biggest pie slice and so on.

I have sorted the data in decreasing order (from largest to smallest).

Best practices for using pie charts

Limit the number of pie slices

Always make sure to use a minimal number of slices when creating a pie chart. It is really difficult to read a large number of slices.

If you have more than five categories, it is recommended to use a different chart type.

Make sure all data adds up to 100%

Verify that the pie slices are valued at 100% when added up.

Include annotations: Include percentages and labels for your pie chart to make it easy to read.

Pie charts work best for 25%, 50%, 75% and 100%. 

Don’t compare multiple pie charts.

Do not use multiple pie charts for comparison as the slice sizes are really difficult to compare side by side.

When to use a number chart?

If you want to visualize just one type of data and it contains a numeric value that does not fall in any range/interval, then use the number chart:

When to use a gauge chart (also known as a speedometer chart)?

If you want to visualize just one type of data and it contains a numeric value that falls in a range/interval, then use the gauge chart (also known as the speedometer chart):

A gauge chart should be used when you want to validate if your data falls in the acceptable range or not. 

A gauge chart would generally have the maximum value as default and thresholds as low, medium and high, which indicates if the data is falling within the acceptable range.

Thresholds would be displayed in red, green and yellow for specified values.

When to use a scatter chart?

#1 Consider using a scatter chart when you want to analyze and report the relationship/correlation between two variables:

This chart shows that the relationship between the two variables (‘x’ and ‘y’) is linear. As the value of the variable ‘x’ increases, there is a corresponding increase in the value of the variable ‘y’.

#2 Create a scatter chart only when ten or more data points are on the horizontal axis. The more data points, the better it is for a scatter chart. Conversely, just a few data points (like five or six) are not good enough for creating a scatter chart.

#3 Use a scatter chart when you want to show ‘why’. For example: why revenue is correlated with average order value or why conversion rate is correlated with the number of transactions.

When to use a histogram?

Use a histogram to show frequency distribution for quantitative data.

A histogram represents the visual representation of numerical data that falls within a specified range of values called ‘bins’. It looks exactly like a vertical graph. 

Note: You would need to install the ‘Analysis ToolPak’ to create a histogram in Excel.

When to use an ‘actual vs target’ chart?

The chart below shows whether target sales were achieved in each quarter:

This chart is based on the following data table:

The ‘Actual vs target’ chart is a combination chart that requires some formatting.

You can’t insert this chart straightaway into your Excel spreadsheet. 

Use this chart when you have got multiple goals, and you want to show progress towards each goal.

When to use a bullet chart?

The chart below shows the performance of sales in Quarter 4:

This chart is based on the following data table:

If the actual sales are between $0 to $240,000, sales performance is considered ‘Poor’.

If the actual sales are between $240,000 to $300,000 ($240,000 + $60,000) then it is considered ‘Fair’.

If the actual sales are between $300,000 to $360,000 ($240,000 + $60,000 + $60,000) then it is considered ‘Good’.

If the actual sales are between $360,000 to $400,000 ($240,000 + $60,000 + $60,000 + $40,000) then it is considered ‘Excellent’.

A bullet chart is a combination chart (though it looks like a single bar chart) that is used to show progress towards a single goal using a range of predefined qualitative and quantitative parameters. 

You can’t insert this chart straightaway into your Excel spreadsheet, and it is also quite tricky to create.

If you have multiple goals and want to show progress towards each goal, then use the ‘Actual vs target’ chart. 

But if you have only one goal and want to show progress towards this goal (using both qualitative and quantitative data), then use the bullet chart.

A bullet chart can be a vertical bar chart or a horizontal bar chart.

The choice of vertical or horizontal alignment depends on the space available to use for data visualization.

When to use a funnel chart?

Funnel charts visually represent the progressive reduction of data from one phase to another phase.

The first stage is usually referred to as the intake stage.

The chart below shows different stages of the purchase funnel and how users moved from one stage to the next:

This chart is based on the following data table:

As the name suggests, the funnel chart is used for funnel visualization. It is perfect for showing lead funnels and sales funnels. 

A funnel chart provides visual pictures of the stages in the process. 

For example, let us take an example of an ecommerce business. Funnel charts can be used to understand how many users have added the products to the cart, provided shipping details and completed the purchase. 

It also provides us with information about users who have abandoned the cart. 

This chart is available in MS Excel (2016 and above). You just need to select your data table and insert the ‘Funnel’ chart.

Funnel charts are mostly used for the sales process and to identify potential problems.

A funnel consists of a higher value, called the head, and the lower part, which is referred to as the neck.

When to use a Venn diagram?

Use a Venn diagram to show the overlapping of data. 

The multi-channel conversion visualizer chart used in Google Analytics to visualize multi-channel attribution is a Venn diagram:

In web analytics, we can use a Venn diagram to determine whether or not a website has got attribution problems.

If there is little to no overlap between two or more marketing channels, the website doesn’t have attribution issues.

If there is a good amount of overlap, the website has attribution issues. You should seriously consider taking multi-channel attribution into account while analyzing and interpreting the performance of marketing campaigns.

To learn more about attribution modelling read this article: Beginners Guide to Google Analytics Attribution Modelling

Another great use of Venn diagrams is in visualizing the backlinks overlaps between websites:

The tool I have used to create this Venn diagram is Venny.

Note: You can create a Venn diagram in Excel. Check out this tutorial on the Microsoft Office website: Create a Venn diagram.

What are the different types of Venn diagrams?

Two set diagrams – Two circles with overlapping properties. This is the most common and simplest form of the Venn diagram used to compare two metrics or variables.

Three set diagrams – This lets you visualize the relationship between three subjects rather than two variables. 

Four set diagram– This comprises four circles with overlapping properties. It is a bit more complex than the normal Venn diagram, and each circle represents the different aspect of the data and their comparison to other variables.

Which charts to avoid for reporting purposes?

Throughout this article, I have talked about the charts that should be used. 

However, there are some charts that should be avoided for reporting purposes unless your target audience is as data-savvy as you.

Following are those charts:

#1 Charts to avoid > Treemap

#2 Charts to avoid > Waterfall chart

#3 Charts to avoid > Radar chart

#4 Charts to avoid > Bubble chart

The reason you should avoid reporting data via these charts to your clients is simple.

Most people have no idea what you are trying to communicate via these charts. 

Use these charts only when your target audience is as data-savvy as you.

How to change the chart type in Excel?

MS Excel allows you to change the chart type.

For example, you can convert a clustered column chart into a stacked column chart. Or you can convert a column chart into a bar chart.

For example, let’s convert the following column chart into a bar chart:

Follow the steps below to change the chart type in excel:

Step-1: Open MS Excel and navigate to the spreadsheet which contains the chart you want to edit

Step-2: Select the chart, and then from the ”Design’ tab, click on the ‘Change Chart Type’ button:

You will now see the ‘Change Chart Type’ dialog box like the one below:

Step-3: Click on ‘Bar’ (from the left-hand navigation) and then click on the ‘OK’ button:

Excel will now change your column chart into a bar chart:

What is data visualization in Excel?

Data visualization is the presentation of data (both qualitative and quantitative data) in graphical format.

In Excel, charts and graphs are used to make a visual representation of data.

What are the benefits of data visualization

Through data visualization you can easily:

1. Visualize data (make sense of data, especially big data)
2. Classify and categorize data
3. Find a relationship among data
4. Understand the composition of data
5. Understand the distribution of data
6. Understand the overlapping of data
7. Determine patterns and trends
8. Detect outliers and other anomalies in data
9. Predict future trends
10. Tell meaningful and engaging stories to decision-makers

Data presentation is a very important skill for an optimizer (marketer, analyst). In fact, it is so valuable that LinkedIn lists it as one of the top skills that can get you hired.

Excel charts are commonly used for data visualization and presentation. But selecting the right Excel chart is always a challenge.

If you use an incorrect Excel chart for your analysis, you may misinterpret data and make the wrong business and marketing decisions.

If you use an incorrect Excel chart for your presentation, stakeholders may misinterpret your charts and take wrong decisions.

Therefore selecting the right Excel chart is critically important.

What are the most common data types that can be visualized?

Following are the most common data types that can be visualized:

#1 Quantitative data (also known as interval/ratio data) is the data that can be measured.
For example, ten customers, sales, ROI, weight, etc.

#2 Qualitative data can be classified/categorized but cannot be measured.
For example, colors, satisfaction, rankings, etc.

#3 Discrete data – quantitative data with a finite number of values/observations.
For example, five customers, 17 points, 12 steps, etc.

#4 Continuous data – quantitative data with value / observation within a range/interval.
For example sales in the last year.

#5 Nominal data – qualitative data that cannot be put into a meaningful order (i.e. ranked).
For example {Blue, Yellow, Green, Red, Black}

#6 Ordinal data – qualitative data that can be put into a meaningful order (i.e. ranked).
For example, {very satisfied, satisfied, unsatisfied, very unsatisfied} or {strong dislike, dislike, neutral, like, strong like}.

The anatomy of an Excel chart

To read an Excel chart, you must understand the various components of the chart.

Consider the following data table in Excel:

This data table has got five variables: ‘Month’, ‘Sales’, ‘Cost’, ‘Profit’, and ‘ROI’:

This data table is made up of categories and data series:

Categories – Here, the first category is ‘Jan’, the second category is ‘Feb’, the third category is ‘Mar’, etc.

Data series – A data series is a set of related data points.

Data points – A data point represents an individual unit of data. 10, 20, 30, 40, etc., are examples of data points. In the context of charts, a data point represents a mark on a chart:

Consider the following Excel chart, which is made from the data table mentioned earlier:

This chart is made up of the following chart elements:

1. Primary Horizontal Axis:
2. Primary Vertical Axis
3. Secondary Vertical Axis
4. Primary Horizontal Axis Title
5. Primary Vertical Axis Title
6. Secondary Vertical Axis Title
7. Chart Title
8. Data Labels
9. Gridlines
10. Legend
11. Trendline

In Excel, categories are plotted on the horizontal axis and data series are plotted on the vertical axis:

From the chart above, we can conclude the following:

• Months are plotted on the primary horizontal axis.
• Sales, cost, and profit are plotted on the primary vertical axis.
• ROI is plotted on the secondary vertical axis.

Following are examples of other Excel chart elements:

1. Data Table with legend keys
2. Data Table with no legend keys
3. Error bars (Standard Error)
4. Error bars (Percentage)
5. Error bars (Standard Deviation)
6. Primary Major Horizontal Gridlines
7. Primary Major Vertical Gridlines
8. Primary Minor Horizontal Gridlines
9. Primary Minor Vertical Gridlines
10. Linear Trendline
11. Exponential Trendline
12. Linear Forecast Trendline
13. Moving Average Trendline

#1 Data table with legend keys

#2 Data table with no legend keys

#3 Error bars (standard error)

If you want to see the margin of error as a standard error amount, then use the standard error bar.

About Error Bar

An error bar is a line through a point on a graph, parallel to one of the axes, which can help you see margins of error at a glance.

#4 Error bars (percentage)

If you want to see the margin of error as a percentage, use the percentage error bar.

#5 Error bars (standard deviation)

If you want to see the margin of error as a standard deviation, then use the standard deviation error bar.

#6 Primary major horizontal gridlines

About Chart Gridlines

Chart gridlines are the faint lines that appear on the plot area of a chart. They are used to make the data in a chart that displays axes easier to read. They can appear both horizontal and vertical.

#7 Primary major vertical gridlines

#8 Primary minor horizontal gridlines

#9 Primary minor vertical gridlines

#10 Linear trendline

Use the Linear trendline if your data set is linear (resembles a straight line) and the data values are increasing or decreasing at a steady rate.

About Trendlines

The trendlines are used to graphically display trends in data. A trend is a movement in a particular direction.

A trend can be short (or seasonal), intermediate, or long term. Longer the trend more significant it is. For example, a 3 months trend is not as significant as 3 years trend.

#11 Exponential trendline

Use the exponential trendline if data values increase or decrease at increasingly higher rates.

#12 Linear forecast trendline

Use the Linear forecast trendline if your data set is linear (resembles a straight line), the data values are increasing or decreasing at a steady rate, and you want to forecast the data.

#13 Moving average trendline

Use the moving average trendline if there is a lot of fluctuation in your data.

How to add a chart to an Excel spreadsheet?

To add a chart to an Excel spreadsheet, follow the steps below:

Step-1: Open MS Excel and navigate to the spreadsheet, which contains the data table you want to use for creating a chart.

Step-2: Select data for the chart:

Step-3: Click on the ‘Insert’ tab:

Step-4: Click on the ‘Recommended Charts’ button:

Step-5: Select the chart you want to use from the ‘Insert chart’ dialog box and then click on the ‘ok’ button:

You should now be able to see the chosen chart inserted in your spreadsheet:

How to add, change, or remove a chart element in Excel?

To add, change or remove a chart element in Excel (2013 or above), follow the steps below:

Step-1: Open MS Excel and navigate to the spreadsheet which contains the chart you want to edit.

Step-2: Select the chart, and then from the ”Design’ tab, click on the ‘Add Chart Element‘ drop-down menu:

Step-3: Select the chart element you want to add, change or remove from one of the drop-down menus.

For example, if you want to add a data table to your chart, then click on ‘Data Table‘ > ‘With legend Keys‘:

You can now see your chart along with the data table:

How to add a trendline to a chart in excel?

Follow the steps below:

Step-1: Open MS Excel and navigate to the spreadsheet which contains the chart you want to edit.

Step-2: Select the chart, and then from the ”Design’ tab, click on the ‘Add Chart Element‘ drop-down menu.

Step-3: Click on the ‘Trendline’ drop-down menu and select the type of trendline you want to add to your chart.

How to change the color or style of a chart?

Step-1: Open MS Excel and navigate to the spreadsheet which contains the chart you want to edit.

Step-2: Select the chart, and then from the ”Design’ tab, click on the ‘Change Colors‘ drop-down menu to change the colours used in your chart:

If you want to change the style/design of the chart, then click on one of the styles under the ‘Design’ tab:

How to build data visualizations in Excel?

You can build a data visualization in excel through the following charts and graphs:

1. Clustered column chart
2. Combination chart
3. Stacked column chart
4. 100% stacked column chart
5. Bar chart
6. Line chart
7. Number chart
8. Gauge chart (Speedometer chart)
9. Pie chart
10. Stacked area chart
11. Venn diagram
12. Scatter chart
13. Histogram
14. Actual vs target chart
15. Bullet chart
16. Funnel chart

Other articles on Excel charts

• Which Chart Type Works Best for Summarizing Time-Based Data in Excel
• Five Advanced Excel Charts and Graphs
• Data Visualization in Excel Tutorial
• What type of chart to use to compare data in Excel

Articles on data analysis and reporting

• Top 20 reasons why people misinterpret data and reports
• Making Good Marketing Decisions Despite Faulty Analytics Data
• Ten tips to analyse data trends in Google Analytics
• 21 Secrets to Becoming a Champion in Data Reporting
• How to become a champion in data reporting via Storytelling
• Google Analytics Dashboard Tutorial

Frequently asked questions about types of charts in Excel