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。
| 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。 | 下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 。
业务情景
我们在业务分析中，经常会对研究对象进行对比分析。散点图主要有如下两个应用情景：
| 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） | 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 。 |  |
| 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 。 |  |
| 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 情景3 。 |  |
实现方案
情景1
业务情景描述：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：
我们的基础数据以明细表的形式存储。
定制要点：
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。
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“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。
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。
情景2
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。
数据同情景1。
定制要点：
在情景1的基础上把“产品名称”字段拖动到大小标记区。
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。
情景3
业务情景描述：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：
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：
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”。
上图是三角函数sin的图像。
