散点图的类型

1. 散点图的类型

 在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系，但是两两进行平面散点图的观察的，有可能漏掉一些重要的信息。三维散点图就是在由3个变量确定的三维空间中研究变量之问的关系，由于同时考虑了3个变量，常常可以发现在两维图形中发现不了的信息。

2. 简述散点图与数据分布的关系

散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具，一般情况下，散点图用两组数据构成多个坐标点，通过观察坐标点的分布，判断变量间是否存在关联关系，以及相关关系的强度。此外，如果不存在相关关系，可以使用散点图总结特征点的分布模式，即矩阵图（象限图）。



1．相关关系分析



需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。散点图只是一种数据的初步分析工具，能够直观地观察两组数据可能存在什么关系，在分析时如果找到变量间存在可能的关系，则需要进一步确认是否存在因果关系，使用更多的统计分析工具进行分析。



进行相关关系分析时，应使用连续数据，一般在x轴（横轴）上放置自变量，y轴（纵轴）上放置因变量，在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等，以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。



正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；

负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；

不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。



例如，网站统计了客户收货天数和满意度结果，满意度最高为5分，如图9-61所示。选定A1:B30区域，在 “插入”功能区的“图表”模块中单击“散点图”，选择“仅带数据标记的散点图”按钮，即可看到绘制的散点图，右击某个数据标记点,在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，并进行添加分类轴和数据轴标题等图表美化，最终效果如图9-62所示。





         图9-61 客户满意度调查数据          



         图9-62 最终美化后的散点图



分析散点图可以发现，收货天数和客户满意度存在负相关关系，收货天数越长，客户满意度越低。



2．矩阵分析



图9-63是某网站对所销售产品在企业战略、经营绩效两方面所作的影响程度分析。企业战略是指对企业长期发展、生存的考虑，产品设置更注重于竞争对手因素和后期效益，经营绩效则是指产品对当期企业效益的影响程度。企业战略和当期绩效没有很必然的联系。



图9-63 产品对企业战略、经营绩效的影响程度分析结果

3. 散点图是从样本数据上直观判断两个数值型变量之间是否具有相关关系的重要工具

散点图是从样本数据上直观判断两个数值型变量之间是否具有相关关系的重要工具。

散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要。

注意事项：
散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，请使用散点图。散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。气泡图要求每个数据点具有两个值（探顶值和探底值）。
对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点（例如，几千个点），那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱，这种情况下，应避免使用点状图，而应考虑使用折线图。

4. 散点图怎么分析？

随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。
分以下几种情况：
1、无明显关系，散点比较散乱。
2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。
3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

散点图的用途：
散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。
当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，请使用散点图。散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。
对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点（例如，几千个点），那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱，这种情况下，应避免使用点状图，而应考虑使用折线图。
默认情况下，散点图以圆圈显示数据点。如果在散点图中有多个序列，请考虑将每个点的标记形状更改为方形、三角形、菱形或其他形状。

5. 如何对散点图进行描述分析？

需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。散点图只是一种数据的初步分析工具，能够直观地观察两组数据可能存在什么关系，在分析时如果找到变量间存在可能的关系，则需要进一步确认是否存在因果关系，使用更多的统计分析工具进行分析。


进行相关关系分析时，应使用连续数据，一般在x轴（横轴）上放置自变量，y轴（纵轴）上放置因变量，在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等，以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。
正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；

负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；
不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。
例如，网站统计了客户收货天数和满意度结果，满意度最高为5分，如图9-61所示。选定A1:B30区域，在 “插入”功能区的“图表”模块中单击“散点图”，选择“仅带数据标记的散点图”按钮，即可看到绘制的散点图，右击某个数据标记点,在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，并进行添加分类轴和数据轴标题等图表美化，最终效果如图9-62所示。


散点图主要是分析两列数据的关系的。看散点的位置，就可以大概了解两列数据之间的相关性。其制作步骤如下;
首先需要启动Excel，获得相应的数据源，这个数据源就是两列数据，就是X和Y，以此为基础就可以制作散点图啦。
选中两列数据源，在“插入”选项卡上的“图表组”中，就可以看到散点图啦，点击散点图，就会弹出一系列的散点图的模板，选中第一个模板。
这样，散点图就制作完成了.

6. 两组数据对比散点图，类似图中的要怎么画？

看图。

7. 散点图分析

点点是测量结果(数据值),点的x值是草地覆盖(%),点的y值是树木覆盖(%),
纵轴y是树木覆盖(%)，横轴x是草地覆盖(%)
x均值xbar=点点x值总和 / 点点总数
 =[ ∑  xi] / n

y均值ybar=点点y值总和 / 点点总数
 =[ ∑  yi] / n
x范围是点点最小x值至最大x值
y范围是点点最小y值至最大y值
x^2=x*x; x^(1/2)=x平方根
x标准误差值Rx=[∑  (xi-xbar)^2/(n-1)]^(1/2)
y标准误差值Ry=[∑  (yi-ybar)^2]/(n-1)]^(1/2)
R平方=Rx平方 + Ry平方={∑  (xi-xbar)^2+(yi-ybar)^2}/(n-1)

8. 在数据分析时对结构相对指标进行描述时最好采用散点图对吗?

亲，您好，在数据分析时对结构相对指标进行描述时最好采用散点图是对的。散点图通常用于显示和比较数值,当在不考虑时间的情况下,比较大量数据点时,可以使用散点图。散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。【摘要】
在数据分析时对结构相对指标进行描述时最好采用散点图对吗?【提问】
亲，您好，在数据分析时对结构相对指标进行描述时最好采用散点图是对的。散点图通常用于显示和比较数值,当在不考虑时间的情况下,比较大量数据点时,可以使用散点图。散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。【回答】