大多数情况下，直接使用原始表格数据是绘制不出理想的图表的。另外，有些图表尽管可以使用原始数据直接绘图，但是，总觉得这样的图表缺少了点什么，似乎有一种想要说又说不出来的感觉。

大部分的图表需要把原始表格数据进行重新组织，以便能够用来绘图，这种数据的重新整理和组织，大多数情况下需要使用函数来提高效率。

例如，图2-9所示的表格是公司近年来的人数统计，现在需要用图表来分析这个表格。

在画图之前，先要仔细阅读一下表格，想想要怎么表达这张表格。

由于是不同维度、不同类别的几年人数统计结果，这就意味着，需要在某个维度下，分析不同类别的人数变化情况。

例如，从年龄上看，35岁以下的人数是怎么变化的？是逐年减少，还是逐年增加？51岁以上的人数是逐年减少还是逐年增加？这种分析，有助于了解企业员工年龄分布及其逐年的变化趋势。

对于每个维度而言，其下的类别个数是不同的，年龄下有5个，性别下就只有2个，这样的分析，需要制作动态图表，选择不同的维度来分析不同类别的人数逐年变化。图2-10和图2-11所示就是一个分析例子。

这样的图表，需要设计辅助区域来完成，也就是要对原始表格数据重新整理，以便满足制作图表的要求，如图2-12所示。而要快速设计这样的数据区域，函数肯定是离不开的。

有时候，对数据做简单的处理，就会使图表变得更加信息突出，也更加引人注目。例如，图2-13所示的表格数据，很多人就直接使用柱形图。

先想想，这个表格数据的信息是什么？当然是各个分公司的业绩对比。那么，既然是业绩对比，这个柱形图就没有把这个对比表达出来，领导还需要睁大眼睛，从图中寻找哪个分公司最好，哪个分公司最差，这是这个图表的一个缺点。

通过简单的排序处理，就能让图表变得与众不同，如图2-14所示。

这样的业绩排名，如果再做进一步的分析，例如设置一条平均线，把那些平均值以下的自动标为红色，平均值以上的自动标为蓝色，效果如图2-15所示，这样的图表就更能表达出你对数据的一种思考和特殊处理：哪些分公司业绩较好，哪些分公司业绩较差。

而要绘制这样效果的图表，重新设计数据区域是不可少的，如图2-16所示。