scatter diagram

在回归分析中，数据点在直角坐系平面上的分布图。

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。

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。

散点图的数据注意事项

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。

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。

他们散布在从右上角到左下角的区域。对于两个变量的这种相关关系，我们将他们称为正相关。还有一些变量，例如汽车的重量和汽车每消耗1L汽油所行驶的平均路程，成负相关，汽车越重，每消耗1L汽油所行驶的平均路程就越短，这时的点散布在从左上角到右下角的区域内。