在当今数据驱动的商业环境中，单纯的数字列表往往无法引起决策者的注意。作为技术从业者，我们深知数据的真正价值在于其被理解的效率。无论是撰写年终报告、构建实时监控的BI仪表盘，还是进行复杂的竞品数据对比，我们都需要一种更直观、更具视觉冲击力的方式来呈现信息。
你可能会第一时间想到使用 Python 的 Matplotlib、D3.js，或者是设计界的 Photoshop 与 Illustrator。但事实上，我们每天最熟悉的 Excel，正经历着一场静悄悄的复兴。它不再仅仅是一个电子表格，而是一个被低估的、低代码的数据可视化引擎。特别是在 2026 年的今天，随着“氛围编程”理念的普及，我们能够利用 AI 辅助工具，将 Excel 打造成一个强大的信息图生成器。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何打破 Excel 的常规用途，结合最新的 AI 辅助开发理念，通过“图表填充”与“辅助系列”的高级技巧，手把手教你从零开始构建一个精美的数据可视化信息图。我们不仅会分享如何将图标转化为数据的一部分，还会探讨如何通过 Python 脚本实现自动化，以及如何利用 AI 优化我们的工作流。
为什么选择 Excel 制作信息图？（2026 视角）
在我们开始具体的操作步骤之前，有必要先探讨一下为什么要用 Excel 做这件事。你或许已经习惯了编写代码来生成图表。但在很多快速迭代的业务场景中，Excel 结合现代 AI 工具具有不可替代的优势：
- 实时性与交互性的平衡：当我们使用静态图表工具（如 D3.js 导出的 SVG）时，数据更新往往需要重新渲染。而 Excel 的图表引擎支持数据绑定，当源数据更新时，图表会自动刷新。结合 Python 的 OpenPyXL 库，我们甚至可以实现数据的自动化抓取与图表的实时更新。
- AI 辅助的低代码开发：在 2026 年，我们不再需要死记硬背 Excel 的复杂菜单。通过 GitHub Copilot 或 Excel 内置的 Copilot，我们可以直接用自然语言描述需求：“创建一个深色背景的销售对比图表，使用苹果图标”，AI 会自动生成相应的 VBA 代码或调整格式。这种“结对编程”的模式极大地降低了设计门槛。
- 高可定制性与工程化：通过结合图表与自选图形，我们可以实现类似矢量编辑软件的效果。更重要的是，我们可以将这个过程“代码化”，将一个制作精美的信息图模板保存为脚本，在未来的项目中一键复用，避免重复造轮子。
准备工作：资源获取与 AI 辅助设计
在 Excel 中制作信息图的核心在于“视觉隐喻”。我们将使用 Excel 内置的图标库，以及借助外部 AI 工具生成的素材。
实用见解：如果你使用的是支持 SVG 的现代 Excel 版本（Office 365/2026+），强烈建议使用 SVG 格式的图标。SVG 不仅在缩放时不失真，还可以通过代码直接修改其填充颜色，这在自动化脚本中非常有用。
AI 工作流技巧：我们可以先用 Midjourney 或 DALL-E 生成一组风格统一的扁平化图标，然后导入 Excel。甚至，我们可以使用 Cursor 等 AI IDE 编写一个简单的 Python 脚本，批量处理图标的颜色和尺寸，确保它们在视觉上的一致性。
第一步：构建工程化数据模型（含辅助列）
这是制作高级 Excel 图表最核心的一步——数据准备。作为开发者，我们要把图表看作是“数据的状态呈现”。专业的信息图制作往往需要构建辅助数据系列，这类似于我们在编写前端代码时管理 State。
让我们构建如下所示的数据表。我们将数据分为“实际值”和“背景值”，这是实现深色模式仪表盘风格的关键。
数据结构逻辑：
我们假设需要展示“苹果”与“橙子”的销量，同时包含对比数据（如去年同期或竞品数据）。为了视觉美观，我们需要一个全高的背景柱。
销售额 (实际)
:—
85
45
65
30
工程化思维：
在这个结构中，Background_Series 是我们的“底层容器”。它的值恒定为 100（即 Y 轴的最大值），作为所有数据的底座。这种设计模式类似于 Web 开发中的“容器 div”，为前景内容提供统一的背景色和边界。
第二步：通过 Python 实现“图标填充”自动化（2026 实战）
虽然手动操作可以完成任务，但在工程化实践中，我们追求的是自动化和可复用性。让我们思考一个场景：你需要每周生成一份这样的报告。手动粘贴图标不仅枯燥，而且容易出错。
我们可以利用 Python 的 openpyxl 库来控制 Excel 的对象模型。这虽然比手动操作复杂，但它是构建企业级数据解决方案的必经之路。
以下是一个核心代码片段，展示了我们如何用代码逻辑来理解这个过程（注意：Excel 原生对象模型对直接图片填充支持有限，此处演示用 VBA 或 Python 调用 VBA 的逻辑，这通常是 2026 年全栈数据分析师的必备技能）。
‘ 这是一个 VBA 宏示例，用于演示如何通过代码控制图表填充
‘ 我们可以将其封装在 Python 的 xlwings 调用中
Sub ApplyIconToSeries()
Dim cht As Chart
Dim ser As Series
‘ 设置图表对象
Set cht = ActiveSheet.ChartObjects(1).Chart
‘ 选中我们需要修改的数据系列（例如系列 1）
Set ser = cht.SeriesCollection(1)
‘ 这里的逻辑对应我们手动操作的“图片或纹理填充”
‘ 在自动化流程中，我们通常会预先将图片路径存放在配置表中
ser.Format.Fill.UserPicture "C:\Icons\apple_red.png"
‘ 关键：设置“层叠并缩放”模式
‘ 这确保了图标代表数值（1个图标=1个单位），而不是被拉伸
ser.Format.Fill.TextureTileMode = msoTextureTileStack
‘ 设置缩放比例，确保图表比例正确
‘ 这对应手动操作中的“Units/Picture”设置
ser.Format.Fill.TextureVerticalScale = 100
End Sub
代码深度解析：
- UserPicture 方法：这对应我们在 Excel 界面中从剪贴板粘贴图片的操作。在自动化脚本中，我们需要维护一个素材库路径。
- TextureTileStack：这是核心属性。它告诉 Excel 不要拉伸图片，而是按照数据值的大小堆叠图片。如果数据值是 85，且我们设置了正确的缩放比例，Excel 就会显示 85% 高度的图标（或者堆叠 0.85 个图标，取决于具体设置）。
第三步：创建与配置图表（图层管理逻辑）
有了数据模型，接下来就是将其可视化。这一步的操作逻辑与我们在 Figma 或 Photoshop 中管理图层惊人地相似。
- 选中数据区域，插入 簇状柱形图。
- 图层顺序管理：这是新手最容易忽视的地方。在 Excel 的图表绘制逻辑中，列表下方的系列会覆盖上方的系列（就像 Z-Index）。为了让深色背景位于彩色图标的后面，我们需要确保“背景填充”系列在图例项列表中位于“销售额”系列的下方。如果顺序反了，你的彩色图标就会被黑色的背景柱挡住。
实战见解：如果在代码中处理，我们需要调整 SeriesCollection 的索引顺序。通常，我们需要先绘制背景系列，或者最后绘制背景系列并将其 ChartGroup 移至底层。
第四步：实现“深色模式”与交互式细节
为了迎合 2026 年的 UI 审美趋势，我们需要将这个图表处理成“深色模式”风格。
- 坐标轴的隐形处理：删除垂直坐标轴。将网格线设置为无线条。我们追求的是一种“纯净数据”的极简主义风格。
- 系列重叠：选中任意一个系列，进入“设置数据系列格式”。将 系列重叠 设置为 100%。
* 原理：这告诉 Excel 将不同类别的柱子画在同一根轴线上，而不是并排。在这个案例中，背景柱（100）和前景柱（85）将完全重叠，背景柱充当底座。
- 动态数据标签：在深色背景下，白色的数据标签不仅清晰，而且增加了信息密度。我们可以通过 VBA 添加条件格式，例如当销售额低于 50 时，标签自动变红。
‘ 动态设置标签颜色的逻辑示例
Dim pnt As Point
For Each pnt In cht.SeriesCollection(1).Points
If pnt.DataLabel.Text < 50 Then
pnt.DataLabel.Format.TextFrame2.TextRange.Font.Fill.ForeColor.RGB = RGB(255, 0, 0)
Else
pnt.DataLabel.Format.TextFrame2.TextRange.Font.Fill.ForeColor.RGB = RGB(255, 255, 255)
End If
Next pnt
第五步：替代方案与技术选型决策
虽然 Excel 很强大，但作为经验丰富的技术团队，我们需要诚实地评估它的边界。在我们最近的一个企业级 Dashboard 项目中，我们面临了 Excel 与 Web 技术栈的选型难题。
什么时候使用 Excel 信息图？
- 场景：这是给 CEO 看的周报，数据源是 ERP 导出的 CSV 文件，需要快速交付，且几乎没有交互需求（除了查看）。
- 理由：开发成本低，数据通过 VLOOKUP 或 Power Query 自动刷新，无需部署服务器。
什么时候不使用 Excel？
- 场景：这是给全公司 5000 名员工看的实时销售战报，需要每秒刷新数据，且需要点击柱子查看详情。
- 理由：Excel 无法支撑高并发实时写入。此时应选择 React + D3.js 或 ECharts。
2026 年的混合策略：
我们通常采用“混合开发”模式。后端使用 Python 清洗数据，生成一个结构化的 Excel 模板（包含本文提到的图表宏），然后通过 API 将渲染好的 Excel 文件推送给管理层。这既保留了 Excel 的灵活展示能力，又利用了 Python 的数据处理能力。
常见陷阱与调试技巧
在实施这套方案时，我们踩过不少坑，这里分享两个典型的技术债务问题：
- 图片截断问题：
现象*：当数据值很小（例如 1）时，图标只显示顶部的一小条，完全看不清是什么。
解决方案*：这是一种 UI 设计上的缺陷。在工程上，我们可以通过设置 Y 轴的最小值不从 0 开始，或者在数据模型中增加一个“最小值阈值”（例如最小显示高度为 10 个单位），以保证图标具有最小可识别性。
- 性能崩溃：
现象*：如果你的表格中有 100 行数据，且每行都嵌入了高分辨率的 PNG 图标，Excel 文件可能会变得非常巨大（超过 50MB），打开和保存速度极慢。
解决方案*：这是典型的资源冗余问题。我们应当使用 SVG 格式，或者预先在 Photoshop 中将图标处理为极小的 PNG（如 32×32 像素）。在 2026 年的硬件环境下，虽然性能不再是瓶颈，但过大的文件依然会影响云同步的效率。
总结
通过这篇文章，我们从“数据记录员”进化到了“数据设计师”甚至“数据工程师”。我们不仅掌握了利用 Excel 辅助列和图表填充制作信息图的硬技能，更重要的是，我们引入了工程化的思维模式——利用自动化脚本替代重复劳动，利用 AI 辅助设计决策，并根据业务场景做出正确的技术选型。
关键要点回顾：
- 辅助列是神器：背景列不仅仅是视觉装饰，它是数据分层架构的体现。
- 图层逻辑：理解 Excel 的绘图顺序（从下到上）是解决遮挡问题的关键。
- 自动化优先：2026 年的开发理念是“一次构建，多次运行”。将你的图表逻辑封装成 VBA 或 Python 脚本。
希望这篇教程能激发你的灵感，让你意识到 Excel 在现代数据工作流中依然是一把利器。现在，打开你的 Excel，结合 AI 的提示，尝试创建属于你自己的自动化信息图模板吧！