看到这份年中总结，老板都忍不住偷笑。
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hello，大家好呀，这里是零一PPT。
对于打工人来说，7月就意味着「年中总结」也已经来了吗，回想起平时的周报月报都已经写得这么痛苦了，这一年过一半，还有一个“年中的汇报”。
但为了下半年可以过得稍微好一点，这年中总结也不能马虎， 不仅内容要写得好，还要懂得“包装”它。
相比起密密麻麻的文字，上级领导们更乐意看到“图”，能更直观了解你的内容。
所以，今天就来好好讲讲其中占比比较大的「数据美化」。
01图表美化
图表是我们经常使用的一种数字可视化方法，但是PPT中自带的样式过于朴实无华，而且还有复古的感觉——
所以不推荐直接使用，而且需要改造一下。
步骤一：净化图表
在PPT中生成的图表右边会有一个选项面板 （大大的加号） ，点击后就会展开，默认是会勾选部分选项。
现在就要把所有的选项都去除掉，只保留图表的本体，后续有需要再重新勾选上去。
步骤二：坐标轴调整
以柱形图为例，如果柱体之间的高度差比较小的时候，就需要调整纵向坐标轴的最小值
点击加号调出纵坐标轴-选中它-右键设置形状格式-坐标轴选项-最小值（从0改成了2.5）
步骤三：美化突出
图表类型居多，这里先提供几种常见图表的美化方向：
1. 中线柱形图：
原稿：
PPT内的图表元素是具备形状特性的，也有属于自己的形状格式卡，所以可以通过这个特性来改变里面的形状
例如插入一个三角形，复制后，选中柱形，ctrl+v粘贴
又或者插入一个圆角矩形，复制后，选中柱形，ctrl+v粘贴
不过呢，最后我选择回归矩形，在中间加上了一段直线，组合后，复制，粘贴到图表内。
2. 渐变折线图：
原稿：
先优化一下线条的流畅度，选中线段后，在形状格式卡中勾选【平滑线】
然后右键复制，在【开始选项卡】里点击【选择性粘贴】-SVG格式，接着右键取消组合两次，只保留线段本身，去掉多余的部分
接着插入一个矩形覆盖在线段上面，全选后合并形状-拆分，去掉线段以上的部分，剩余部分再全选合并形状-结合
对于这个新形状在格式卡中设置成【渐变填充】方向90°，保留两个色标，左边透明度60%，右边100%，适当调节位置，形成渐隐感觉，然后覆盖在折线图上
最后添加一个不同颜色的端点，突出所要展示的数据
加上文字就算做好了
3. 不规则饼图：
原稿：
同样选中饼图，右键复制后粘贴为SVG，接着取消组合两次，得到饼图形状
按住shift+ctrl等比缩放每一块的大小，尽量让它们之间区别大一些。
接着在格式卡中设置它们为渐变填充，均为白色到浅灰色，全选后组合，添加一个蓝色阴影，模糊要拉到最大，其他可以保持不变。
双击需要突出的部分，设置成另外一个渐变，比如蓝色到青色
加上文字和图片就算做好了。
4. ICON条形图：
原稿：
选中图表，在图表格式中编辑数据，多加一行数据，需要比原先的数据大，这里凑个整就填10000了，接着拉动选框，把这列数据加入进图表中，此时图中就会出现序列2的条形图
在形状格式卡中，把序列重叠的数值设置成100%，就可以让它们重合起来，但是序列2的表覆盖掉之前的序列1，此时就需要调整它们的先后层级
在图表设计选项卡中，点击【更改图表类型】为序列1勾选次坐标轴，此时它就会移动到前列，再通过右边的图表选项就能取消掉次坐标轴的显示
到这一步，做出了进度条的样式，但是这还不够直观，还记得小标题吗？
是的，还要插入icon，根据内容来看，这里和人有关，所以插入了一个小人icon
颜色改成浅灰色，复制一下，点击序列2，ctrl+v粘贴，在形状格式卡中，勾选层叠，小人就能一个个排列进图表内
然后把颜色改成蓝色，复制粘贴到序列1中
为了突出数据，再改成绿色，双击该条形，粘贴进去
加上文字就做好了——
上面就是常见图表的几种美化方向，让大家的图表看起来更美观更便于理解。
02文本数字
除了图表以外，正文中还藏着很多的数据，但是由于比较零散，做成传统图表效率并不高， 所以可以利用图形来实现初级的数据可视化。
例如这个案例，正文内容是在对比这几个分区的用户满意度。
这里就可以用过某个形状的大小和颜色来实现这种简单的对比：
这里插入两个圆形，颜色为深灰色，作为基础圆，另外一个圆调成蓝色。
在形状格式卡中勾选【锁定比例】再改变缩放比例（也就是满意度的百分比），再把这两个圆居中对齐。
后面以此类推，修改颜色和缩放比例，最后加上对应文字，这样就简单做好了一页数据对比的PPT。
如果数据并不是对比关系，而是属于不同层级的，例如这个案例。
三个数据属于三个内容， 这可以单独把数据提取出来，加上icon，简单地进行并列排版。
这样的处理也能让观众更好理解这一部分内容和get到重点是什么。
重新回顾一下，对于年终总结内经常出现的数据要如何“包装”
对于图表而言，需要先进行净化图表——坐标轴调整，再到图表美化；
而图表美化的方向有：
1. 中线柱形图
2. 不规则饼图
3. 渐变折线图
4. ICON条形图
而对于数据比较零散的内容来说，可以另辟蹊径：
1. 图形辅助
2. 提取数据
学会了记得动手试试看。
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