Excel多层折线图模板下载

需积分: 8 0 下载量 190 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 13KB ZIP 举报
知识点: 1. Excel多层折线图的含义与用途:多层折线图是一种在Excel中使用的图表类型,它能够在一个图表中展示多个数据系列的趋势。这种图表特别适合用于比较多个相关数据系列随时间或其他连续变量的变化情况。静态多层折线图意味着图表中的数据一旦创建,不会随着源数据的变化而自动更新。 2. Excel图表的创建过程:创建多层折线图的基本步骤包括选中需要制作图表的数据区域,然后通过Excel的插入菜单选择“折线图”图标,在弹出的子菜单中选择“多轴折线图”选项。在创建图表后,可以对图表的样式、颜色、数据系列等进行调整和美化。 3. 数据系列的添加与配置:在多层折线图中,可以添加多个数据系列。每个数据系列可以在图表中以不同颜色或线型区分,以便于观察者区分和对比。在Excel中添加数据系列通常需要选中图表,然后右键点击选择“选择数据”,在打开的对话框中添加新的数据系列。 4. 图表格式的定制:为了使多层折线图的信息更加清晰易懂,用户可以修改图表的各种格式。这包括更改图表的背景颜色、边框样式、坐标轴格式、数据点样式、图例位置等。合理地定制图表格式可以帮助提高图表的可视化效果和信息传递效率。 5. 多层折线图中的数据点与趋势线:在多层折线图中,数据点通常代表了数据系列在特定时间点或条件下的数值。趋势线则是通过数据点绘制出来的线,它帮助我们理解数据系列的整体趋势。在Excel中,用户可以为数据系列添加趋势线,并选择线性、多项式等不同的趋势线类型。 6. 静态图表的优势与局限性:静态图表的最大优势是信息的固定展示,它适用于制作报告、演示文稿等需要将信息定格的场景。由于数据不会更新,静态图表有助于观众集中注意力在特定的数据集上,而不是随时间变化的动态数据。然而,静态图表的局限性在于,一旦数据发生变化,图表必须手动更新,这可能带来额外的工作量。 7. 保存与分享Excel模板:在Excel中创建好多层折线图模板后,可以通过“文件”菜单中的“另存为”选项将文件保存为模板格式(.xltx或.xlsx)。这种模板可以分享给他人使用,或者在本机重复使用以提高工作效率。用户还可以将Excel文件压缩成zip格式,便于通过电子邮件或其他方式传输分享。 通过上述知识点,可以深入理解Excel多层折线图的制作与应用,掌握如何创建与定制静态图表,以及如何保存和分享Excel模板。这些技能在数据分析、报告制作、商业演示等众多场景中具有重要的实际应用价值。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

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