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概要说明

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。

散点图用来研究变量之间的关系。

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含义图例
用于表示数据项少于2000的数据的关系。最常用的散点图,常用来判断变量之间的关联。

图展示了折扣和销售量之间的关系,随着折扣增加,销售量增加,呈正相关关系

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用于表示数据项大于2000

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的数据的关系。通常用来研究区间分布模式。

下图是模拟三角函数(正弦sin)的图像显示,体现周期性特点:

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优势:研究两变量之间的关系,或区间分布模式。

劣势:适用范围较窄。

数据要求:一个或两个维度,两个度量;分类字段,散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 

适用场景:销售量和折扣之间的关系;收入和消费之间的关系;三角函数关系;社会现象关系的研究等

 

面板
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目录

业务情景

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我们在业务分析中,经常会对研究对象进行对比分析。散点图主要有如下三个应用情景:

研究对象对比需求分析效果
情景1:研究促销活动销售量和折扣之间的关系。(数据量小于2000)

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该需求的研究对象对比分析,想要研究变量关系且数据小于2000,建议通过散点图实现。

1、分类轴上显示折扣

2、指标轴上分布销售量

3、把产品名称拖动到颜色标记区以实现数据点的区分。

该情景详细的实现说明请参见 情景1  

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情景2:研究促销活动销售量和折扣之间的关系,看出哪些产品的销售量受折扣影响较大。(数据量小于2000)该需求的研究对象对比分析,想要研究变量关系,数据小于2000,且受影响较大的产品,建议通过泡泡图实现。

1、分类轴上显示折扣

2、指标轴上分布销售量

3、把产品名称拖动到颜色标记区以实现数据点的区分

4、把产品名称拖动到大小标记区

该情景详细的实现说明请参见 情景2

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情景3:三角函数图像的研究。(数据量大于2000)该需求的研究对象对比分析,研究图像分布,数据量大于2000,建议通过大数据散点图实现。

1、分类轴上显示c_x

2、指标轴上分布sin

该情景详细的实现说明请参见

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情景3

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实现方案

情景1

业务情景描述:

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研究促销活动销售量和折扣之间的关系。

数据结构

以上业务情景的数据来源如下

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我们的基础数据以明细表的形式存储。 

定制要点:

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双击“折扣”、“销售量”和“产品名称”字段,系统自动把第一个度量分配到“列区”,把第二个度量分配到“行区”,把维度分配到“颜色”标记项。

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对于度量值,系统默认“合计”,此时只有一个数据点,需要把该度量改为“维度”,数据才会表示原数据点;

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或者拖拽“折扣”字段到“列区”,“销售量”字段到“行区”,“产品名称”到“颜色”标记项。

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上图表示销售量与折扣之间的关系,随着折扣增加,销售量增加。

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情景2

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业务情景描述:研究促销活动销售量和折扣之间的关系,看出哪些产品的销售量受折扣影响较大。

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数据同情景1。

定制要点:

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在情景1的基础上把“产品名称”字段拖动到大小标记区。

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上图表示销售量与折扣之间的关系,随着折扣增加,销售量增加。点大的表示数量大,表示该产品折扣对其销售量的影响更大。

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情景3

业务情景描述:

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三角函数图像的研究。

数据结构

以上业务情景的数据来源如下

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定制要点:

在标记区点击 三角 下拉按钮,切换为大数据散点图,如下:

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双击“x”和“sin”字段,由系统自动分配第一个度量值到“列区”、第二个度量值“行区”。

对于度量值,系统默认合计,此时只有一个数据点,需要把该度量改为维度,数据才会表示原数据点;

或者拖拽“x”字段到“列区”,“sin”字段到“行区”。

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子图列表

散点图支持两种不同的子图,散点图和大数据散点图,其适用场景不一样。具体展现如下图:

双击“c_x”和“sin”字段,由系统自动分配第一个度量值到“列区”、第二个度量值“行区”。

对于度量值,系统默认"合计",此时只有一个数据点,需要把该度量改为“维度”,数据才会表示原数据点;

或者拖拽“c_x”字段到“列区”,“sin”字段到“行区”。

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上图是三角函数sin的图像。