旭日图怎么找不到（听说你还不会旭日图）
旭日图怎么找不到（听说你还不会旭日图）旭日图是在 Office 2016 中，新增加的图表类型。 但双层饼图操作起来步骤较为麻烦，有同学就说：为什么不用旭日图呢？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——旭日图。
大家好，我还是那个少年——喜欢 Office 十年仍处在「热恋期」的振中~
当我们要表达数据两个层级占比关系时，你最先会想到用什么类型的图表？
没错，一般我们会想到双层饼图。
但双层饼图操作起来步骤较为麻烦，有同学就说：为什么不用旭日图呢？
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——旭日图。
旭日图是在 Office 2016 中，新增加的图表类型。
还没有使用过旭日图的小伙伴，我们通过下面的这个动图演示来看它的「威力」有多么强大！
在源数据的基础上，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说，旭日图完胜传统饼图和双层饼图。
因为饼图只能用来展示一层数据的占比，双层饼图展示 2 层数据的占比，
而旭日图却能展示多层数据的构成和占比关系，并且操作十分简单。
下面我们就来一起看看吧！
01旭日图简介旭日图乍看相貌平平，仔细了解后，才发现她是低调的大佬！
旭日图由多个同心圆环组成，每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。
02旭日图的魅力旭日图内涵丰富，不仅能展示占比，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……
重点信息逐渐呈现在眼前。
虽然数据有时看似结构复杂，但旭日图就是有这种化繁为简的魔力。
除此之外，旭日图的魅力还体现在对数据源的包容上。
旭日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。
下图是根据一维表抽象出来的数据源：
在实际工作中，不少企业的 ERP 系统和订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。
然而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，或者空着不填。
就像下面这样：
这种类型的数据，从数据存储的角度来看是极不规范的，因为它不便于后期的统计分析。
但是对于这两种格式的数据，也是可以直接插入旭日图的（选中数据，直接插入旭日图即可）。
有时我们还会遇到这种类型的数据，只有部分类别有下一层级的数据。
在这个表格中，假设其他省份没有具体到地区层级的数据，那么在表格中直接空着就可以了。
对这种类似的数据，也可以直接插入旭日图。
为了让大家对旭日图的应用有更多的体会和认识，再列举几个旭日图的实际应用案例：
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，那么就可以用下面的表格做出旭日图。
❷ 公司业务分析
对公司业务类型进行梳理，用旭日图可展现每种业务的分类，以及营收占比情况：
❸ 地区人口分析
旭日图也常用于专业的大数据统计和分析中，下图是 2017 年世界人口数据的旭日图。
图片来源：highcharts
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旭日图呈现。
❺ 学院人员构成
每个学院有不同本科、硕士、博士等不同学历的科研人员，用旭日图展示人员的构成：
旭日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。
04旭日图使用局限旭日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，不能使用旭日图；
❷ 时间序列（时间类型的）数据 ，使用旭日图不是特别合适；
❸ 数据标签显示不够灵活，最内层无法显示出类别的占比。
关于第三点，这里稍作解释。
同样是表达占比，旭日图虽然作图效率高，但不能完全实现双层饼图的效果：
内层圆环的数据标签，不能具体到每一类别的占比值。
比如在这个图中，我们可以通过设置让最外层显示出具体占比，但是内层类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。
这也就是为什么双层饼图和旭日图，都有必要学习的原因。
在实际的使用时，可以根据需要来选择合适的图表~
你们觉得旭日图和双层饼图谁更加具有优势呢？
你们平时使用更多的是哪一种？
留言区聊聊呗！
