Microsoft Excel 차트에서 데이터 레이블을 추가하고 사용자 정의하는 방법은 무엇입니까?
Microsoft Excel에는 오늘날 사람들을 놀라게 하는 많은 기능이 있습니다. 사람들은 매일 새로운 것을 배웁니다. 오늘은 Excel 차트에 데이터 레이블을 추가하고 사용자 지정하는 방법을 알아 보겠습니다.
Excel 차트에는 많은 데이터가 포함되어 있어 한눈에 이해하기 어려울 수 있습니다. 데이터 레이블을 사용하는 것은 중요한 정보를 표시하는 좋은 방법입니다. 데이터 레이블은 세로 막대형 차트나 막대형 차트의 일부로 사용할 수 있습니다. 원형 차트를 만들 때 설명선으로 사용할 수도 있습니다.
데이터 레이블 추가
데이터 레이블을 추가하는 방법을 보여주기 위해 원형 차트를 예로 사용하겠습니다. 대부분의 사람들은 범례를 사용하여 콘텐츠를 원형 차트로 표시하지만 데이터 레이블은 훨씬 더 효율적입니다.
데이터 레이블을 추가하려면 원형 차트를 만드세요. 그것을 열고 차트 디자인을 보여주는 탭을 클릭하십시오. 그 아래에서 '차트 요소 추가' 드롭다운 메뉴를 클릭하세요. 다양한 옵션이 표시됩니다. 데이터 라벨 위로 마우스를 가져가야 합니다. 완료되면 데이터 레이블을 배치할 위치를 선택해야 합니다. 원형 차트에는 중앙, 외부, 내부, 레이블 지정 및 최적 맞춤을 포함한 다양한 옵션이 있습니다. 이러한 위치는 사용 중인 차트 유형에 따라 달라질 수 있습니다.
다른 방법을 사용하여 데이터 레이블을 추가할 수도 있습니다. 원형 차트 옆에 "+" 기호가 표시됩니다. 차트 요소 옵션입니다. 옵션 중 하나로 데이터 레이블이 다시 표시됩니다. 원하는 곳을 클릭하면 완료됩니다. 데이터 레이블을 배치할 때 다양한 위치를 실험해 볼 수 있습니다.
데이터 라벨 세부정보 조정
데이터 라벨을 추가한 후 표시하려는 값에 따라 맞춤설정할 수 있습니다. 차트를 클릭하고 '차트 요소 추가' 드롭다운 메뉴를 다시 클릭하세요. 데이터 레이블 섹션 아래에 "추가 데이터 레이블 옵션"이 표시됩니다. 이를 클릭하면 데이터 레이블 사이드바가 열립니다. 표시하려는 세부 정보와 구분 기호 유형을 표시할 수 있습니다.
또한 선과 테두리의 색상 변경, 데이터 레이블에 효과 추가, 크기 및 속성 변경 등 모양을 변경할 수도 있습니다.
데이터 레이블을 사용하여 차트를 한 단계 더 발전시키세요
데이터 레이블을 사용하면 프레젠테이션을 한눈에 매력적이고 읽기 쉽게 만들 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 Excel의 가능성은 무한합니다. Microsoft Office에 대한 추가 업데이트를 보려면 이 공간을 확인하세요.
위 내용은 Microsoft Excel 차트에서 데이터 레이블을 추가하고 사용자 정의하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

AEC/O(Architecture, Engineering & Construction/Operation)는 건설 산업 분야에서 건축 설계, 엔지니어링 설계, 시공 및 운영을 제공하는 종합 서비스를 말합니다. 2024년 AEC/O 산업은 기술 발전으로 인해 변화하는 도전에 직면하게 될 것입니다. 올해는 첨단 기술이 집약되어 설계, 시공, 운영의 패러다임 전환을 예고하는 해가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화에 대응하여 업계에서는 빠르게 변화하는 세계의 요구 사항에 적응하기 위해 작업 프로세스를 재정의하고 우선 순위를 조정하며 협업을 강화하고 있습니다. AEC/O 산업의 다음 5가지 주요 트렌드는 2024년 핵심 주제가 될 것이며, 더욱 통합되고 대응력이 뛰어나며 지속 가능한 미래로 나아갈 것을 권장합니다. 통합 공급망, 스마트 제조

ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 원형 차트를 만드는 방법 ECharts는 풍부한 차트 유형과 유연한 구성 옵션을 제공하는 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리로, 개발자가 원형 차트를 포함한 다양한 차트를 쉽게 만들 수 있습니다. Python은 강력한 데이터 처리 및 시각화 도구를 ECharts의 Python 인터페이스와 결합하여 Python 언어를 사용하여 원형 차트를 생성하고 웹 페이지에 표시할 수 있습니다. 다음으로 ECha 사용법을 소개하겠습니다.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화

오늘날 빅데이터 시대에 데이터 처리 및 분석은 다양한 산업 발전에 중요한 지원 요소가 되었습니다. 개발 효율성이 높고 성능이 뛰어난 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 점차 빅데이터 분야에서 주목을 받고 있습니다. 그러나 Go 언어는 Java, Python 등 다른 언어에 비해 빅데이터 프레임워크에 대한 지원이 상대적으로 부족하여 일부 개발자에게 어려움을 초래했습니다. 이 글에서는 Go 언어에서 빅데이터 프레임워크가 부족한 주된 이유를 살펴보고, 그에 따른 솔루션을 제안하고, 구체적인 코드 예제를 통해 이를 설명하겠습니다. 1. 언어로 이동

오픈 소스 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 최근 몇 년 동안 점차적으로 광범위한 관심과 사용을 받아 왔습니다. 단순성, 효율성 및 강력한 동시 처리 기능으로 인해 프로그래머가 선호합니다. 빅데이터 처리 분야에서도 Go 언어는 강력한 잠재력을 갖고 있으며, 대용량 데이터를 처리하고 성능을 최적화하며 다양한 빅데이터 처리 도구 및 프레임워크와 잘 통합될 수 있습니다. 본 글에서는 Go 언어의 빅데이터 처리에 대한 몇 가지 기본 개념과 기법을 소개하고, 구체적인 코드 예시를 통해 Go 언어를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.

빅 데이터 처리에서 인메모리 데이터베이스(예: Aerospike)를 사용하면 컴퓨터 메모리에 데이터를 저장하고 디스크 I/O 병목 현상을 제거하며 데이터 액세스 속도를 크게 높이기 때문에 C++ 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 실제 사례에서는 인메모리 데이터베이스를 사용할 때의 쿼리 속도가 하드 디스크 데이터베이스를 사용할 때보다 몇 배 더 빠른 것으로 나타났습니다.

Java 빅데이터 기술 스택: Hadoop, Spark, Kafka 등 빅데이터 분야에서 Java의 응용을 이해합니다. 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 오늘날 인터넷 시대에 빅데이터 기술이 화두가 되고 있습니다. 빅데이터 분야에서 우리는 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), 카프카(Kafka) 등의 기술 이름을 자주 듣습니다. 이러한 기술은 매우 중요한 역할을 하며, 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Java는 빅데이터 분야에서도 큰 역할을 합니다. 이 기사에서는 Java의 대규모 애플리케이션에 중점을 둘 것입니다.