excel中pivotchart 如何制作简约、大气逼格较高的商务报表？有什么工具？
如何制作简约、大气逼格较高的商务报表？有什么工具？
商业报告注重图表的搭配、布局和配色，但我认为最重要的是表格中数据的呈现，指标之间的逻辑，以及它是否能解释商业问题。可以使用Excel、Bi和报表工具完成。
Excel上面说了一些自己操作的细节，具体可以看我的文章《如何制作图表很漂亮的Excel文档？》
如果您使用报表或Bi，例如，类似的颜色匹配和图表组合可以应用模板。一些细节，如细胞对齐和图表缩放可以通过自适应解决。如下图finereport创建的业务报表模板：
EXCEL高手应具备哪些技能？
现在excel专家分为两类：
第一类：公式函数专家、图表专家、VBA专家、数据透视表专家、power query专家、power query Pivot专家；
第二：全面性：你可以运用以上技能来解决问题，并选择不同的方法来解决不同的问题。
数据分析师需要懂编程吗？
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！数据分析员通常分为两种类型，一种是应用级数据分析员，另一种是研发级数据分析员。区别在于他们是否具有算法设计和实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，将业务模型映射到数据分析工具，从而得到数据分析的结果。数据分析工具很多，如传统的数据分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。为了充分掌握这些工具的使用，我们需要有一定的数理统计基础。通常，BI数据分析人员需要进一步掌握数据库的基本知识，但难度往往不大。
研发级数据分析师需要掌握编程知识。R、 python、C、MATLAB等语言广泛应用于数据分析领域。目前，通过Python等语言完成数据分析是一种常见的做法。事实上，Matlab也是一种在数据分析领域占有重要地位的软件（语言），其功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习实现数据分析是一种常见的方式，python语言是一种常见的选择。一方面python语言易学，另一方面python语言有丰富的库支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。这些库的使用将大大提高算法的实现难度。
简而言之，对于数据分析师来说，如果他们想在数据分析的道路上走得更远，就必须掌握编程。事实上，编程语言本身并不是数据分析的难点。例如，学习Python仍然是一个相对容易的过程。！对于基础薄弱的学习者来说，开始使用工具学习数据分析是一个现实的选择。
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