数据可视化旨在通过图形化的手段清晰地展示数据，使用户能够更直观地洞察和解读信息。然而在实际应用中，偶尔会遇到极端数据值，这些值因其过大或过小而在图表中显得突兀，从而影响了整体的可视化效果和数据的传达效率。

如何妥善处理异常值，这里提供一个简易的处理方法。以下面这个简洁的数据为例：

其中有个值888，与其他值不是一个量级的，直接用这个数据来做个柱形图，看起来是这样的：

除了这个最大值，其他值基本看不出来了，效果非常糟糕。

面对这种情况，怎么处理呢？若希望其它值能显著的显示出来，一个有效的方法是将其数值适度调整，以减少与其它数据点的差距。为了实现这一目标，在维持其他数据点不变的前提下，可以通过调整度量值来改变异常数据的大小：

异常值处理 =

VAR A=CALCULATE([数据合计],TOPN(1,ALL('表'[类别]),[数据合计]))

VAR B=MAXX(FILTER(ALL('表'[类别]),[数据合计]

RETURN IF([数据合计]=A,B*3,[数据合计])

其中数据合计 = SUM('表'[数据])

这个度量值中，变量A计算的是最大值，也就是异常值；变量B计算的是第二大值，也就是除异常值之外的最大值。最终逻辑是，如果某个类别的数据等于最大值，让它返回第二大值的3倍，其他数据不变。换用这个度量值来做柱形图看看效果：

这样的图表看起来就更为合理了，它不仅能够有效地展示其他数据，同时也能确保异常值得到恰当的突出。

不过为了能显示异常值的真正数据，还需要对这个图表进行一下处理：

1、关闭Y轴

Y轴刻度是按照调整后的数据来显示的，已经不准确，建议直接关掉。

2、添加自定义数据标签

这是最关键的一步，因为有了自定义标签功能，才能够如此处理。

打开数据标签里面的自定义标签，用正常的数据作为柱形图的标签：

这样设置以后，效果如下：

这看起来就正常多了。

3、添加截断标识

为了更准确地展示C值的效果，我们将在图表中增加一个截断标识。具体操作是：插入一条直线，将其旋转30度，并设置为白色颜色。接着，根据柱状图的宽度调整直线的适当大小。

做出来一条线后，再复制出来相同的一条线，两条线放到C柱上：

这样做可以明确地突出最大值，并且在比较其他值时也不会忽视。

作为最后的步骤，如果担心在移动图表时截断标识可能会出现位置错乱，可以将图表先移动到最底层。然后选中柱状图和之前添加的两条直线，在“格式”菜单中选择“分组”：

经过这样的处理，截断标识已经与柱形图结合得更为紧密，无论图表如何移动，标识都不会出现位置偏移的问题。