一、案例定位

原書 Table 10-1 用同一份 Objects 資料說明不同分析目的應選不同圖表，並以 2024 年 United States、China、Russia 作 category comparison／proportion 範例。

二、學習目標

三、案例情境

同樣是 2024 三個 entity 的 N，可以問「誰比較多」或「三者比例如何」；兩個問題需要不同視覺編碼。

四、開始資料

Objective Data type Chart 主要 insight
Show change over time Time series Line chart Peaks／outliers／trends
Compare categories Discrete categories Column／bar Ranking／magnitude differences
Show proportions Parts of a whole Pie／doughnut Relative share／contribution
Explore relationships Two variables X Y scatter Correlation／clusters／outliers

五、Excel／R／AI 分析方法

Category comparison Prompt 先限制 Year=2024，再限制 Entity=United States／China／Russia，最後要求 column chart。若不指定 chart type，原書範例中 Copilot 自行選了 bar chart；也可要求它提出 5 種 visual representations 及 pros／cons。

六、計算結果

原書確認 Copilot 在未指定 chart type 的範例中生成了 bar chart + PivotTable。A 檔正文未列出三國 2024 的精確 N 數字，因此本頁不補造。

七、結果分析與管理解讀

「讓 Copilot 自己選」適合探索，但正式報告仍應從分析目的反推圖表。Pie chart 對相近比例不易比較；bar chart 通常更適合精確比較三個類別。

八、AI 提問詞

針對 2024 年 United States、China、Russia 的 N，先提出 5 種可用圖表，說明每種圖表適合回答的問題與限制；不要直接建立。等我選定後，再依指定類型建立圖表。

九、思考／情境變動

**問題：**若三個值非常接近，要比較誰最高，pie chart 還是 bar chart 較適合？