数据可视化：散点图的运用与优化

# 数据可视化：散点图的运用与优化 ## 1. 数据可视化新选择 在数据可视化中，仅使用表格、柱状图和折线图虽能满足大部分数据沟通需求，但可能限制分析深度，还会让观众感到乏味。采用其他图表类型，能从数据中挖掘不同信息。比如在图表中使用两个指标而非一个，可展现原本难以察觉的关系；直接对比两个指标，无需在两张图表间切换思考；展示单个数据点而非汇总值，能发现新的数据趋势。 ## 2. 散点图的魅力 散点图具有很强的灵活性，适用于多种场景，很多人也觉得它易于解读。它能将多个指标结合，便于分析，还能在一张图表上呈现成百甚至上千个数据点，挖掘出因筛选数据而可能丢失的信息，颜色的运用还能突出关键数据点。 ### 2.1 如何解读散点图 解读散点图时，不必添加过多细节，否则会增加阅读难度。以一家自行车店Allchains的简单散点图为例，该图比较了不同自行车类型的销售价值和利润。散点图的元素包括多坐标轴、数据点、颜色和形状。 - **多坐标轴**：散点图有两个坐标轴，便于直接比较两个指标。坐标轴构成二维空间，用于对比数据点，通过绘制多个点可分析其中的模式。x轴通常为自变量，y轴为因变量。例如在上述例子中，销售价值在x轴，因为没有销售就没有利润，利润依赖于销售。散点图中的模式可分为相关模式，但要注意“相关性不等于因果关系”。相关类型主要有正相关、负相关，以及强相关和弱相关。正相关指x轴指标增加时，y轴指标也增加；负相关则相反。强相关时数据点紧密围绕趋势线，弱相关时数据点离趋势线较远。并非所有散点图都有相关性，若x轴和y轴指标无关系，则无相关性。通过散点图能更直观地展示模式，也便于发现异常值，调查异常值可揭示组织中潜在的问题。 | 相关类型 | 特点 | 示例 | | ---- | ---- | ---- | | 正相关 | x轴指标增加，y轴指标增加 | 销售价值增加，利润增加 | | 负相关 | x轴指标增加，y轴指标减少 | 维修服务次数增加，机械故障次数减少 | | 强相关 | 数据点紧密围绕趋势线 | - | | 弱相关 | 数据点离趋势线较远 | - | | 无相关 | x轴和y轴指标无关系 | - | - **数据点**：散点图中的数据点代表两个指标的值（x, y）。数据点过少时难以从图表中获取有用信息；数据点过多则会出现重叠，形成“过绘制”