大家好，上周介紹完餅圖之后，您有沒(méi)有親自動(dòng)手嘗試一下呢？

今天小數(shù)要帶大家熟悉的是散點(diǎn)圖，本文圖表生成所用工具仍然是大眾熟知的 Excel。

說(shuō)到散點(diǎn)圖，它既能用來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布，表現(xiàn)兩個(gè)元素的相關(guān)性，也能像折線(xiàn)圖一樣表示時(shí)間推移下的發(fā)展趨勢(shì)。可以說(shuō)是最靈活多變的圖表類(lèi)型。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們更關(guān)注數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系。那么如何考量各變量之間的相關(guān)關(guān)系呢？散點(diǎn)圖就是一種最直觀(guān)簡(jiǎn)單的形式。

散點(diǎn)圖的特點(diǎn)？

• 適用于展現(xiàn)兩個(gè)或三個(gè)變量之間的關(guān)系

• 數(shù)據(jù)量越大，散點(diǎn)圖發(fā)揮的作用越好

• 需要關(guān)注離群點(diǎn)（異常點(diǎn)）對(duì)整體的影響 

在實(shí)際應(yīng)用中使用頻率最多的是二維散點(diǎn)圖和三維散點(diǎn)圖，而三維散點(diǎn)圖又與氣泡圖有密切關(guān)系，我們后面會(huì)提到。

二維散點(diǎn)圖的制作相對(duì)簡(jiǎn)單，無(wú)需特殊設(shè)置。可視化方面其實(shí)也還是咱們的老套路，這里再通過(guò)一個(gè)例子帶大家簡(jiǎn)單過(guò)一遍。

小數(shù)收集了某餐館服務(wù)滿(mǎn)意度與排隊(duì)時(shí)間相關(guān)的 15 組數(shù)據(jù)，導(dǎo)入 Excel ，直接生成散點(diǎn)圖如下：

可視化操作步驟：

• 背景顏色應(yīng)用（還是以 DataHunter 的 logo 綠為主哦~）

• 字體顏色、數(shù)據(jù)點(diǎn)顏色調(diào)整

• 淡化坐標(biāo)網(wǎng)格線(xiàn)

• 插入趨勢(shì)線(xiàn)。這是散點(diǎn)圖的特色，為了分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系，我們通常會(huì)引入趨勢(shì)線(xiàn)，Excel 中目前給我們提供了線(xiàn)性、指數(shù)、線(xiàn)性預(yù)測(cè)、雙周期移動(dòng)平均等多種類(lèi)型選擇。

現(xiàn)實(shí)操作中判斷兩個(gè)變量之間的關(guān)系類(lèi)型，還需要引入回歸分析等方法，我在這里只是作為可視化的一個(gè)簡(jiǎn)單舉例，所以就直接插入了線(xiàn)性趨勢(shì)線(xiàn)。

優(yōu)化后如下圖所示：

在 Excel 的散點(diǎn)圖分類(lèi)中，我們還可以看到一類(lèi)變體的散點(diǎn)圖——曲線(xiàn)圖。它經(jīng)常被用來(lái)表示某個(gè)變量隨時(shí)間變量變化的趨勢(shì)，與折線(xiàn)圖的功能類(lèi)似。

我將自己最近 30 天的步行數(shù)作為數(shù)據(jù)源，然后生成曲線(xiàn)圖。

這里不再贅述可視化過(guò)程，與普通散點(diǎn)圖基本相同（通過(guò)線(xiàn)條填充半透明處理、背景漸變填充、日期格式和坐標(biāo)軸調(diào)整等）

氣泡圖與散點(diǎn)圖最直觀(guān)的區(qū)別為：散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)長(zhǎng)得都一樣，氣泡圖中的氣泡卻大小不同。因?yàn)闅馀輬D在原先散點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上引入了第三個(gè)值來(lái)控制氣泡的大小。

舉個(gè)例子，我將某校 30 名學(xué)生的期末成績(jī)與其對(duì)應(yīng)的出勤率作為x值和y值，并引入“去圖書(shū)館的時(shí)間”作為z值，默認(rèn)生成氣泡圖如下：

氣泡擠在一起了，怎么辦呢？

調(diào)整坐標(biāo)軸，將出勤率和分?jǐn)?shù)的最小值和最大值進(jìn)行修改，調(diào)整相應(yīng)顏色，然后再插入趨勢(shì)線(xiàn)，就得到了下圖：

可以看出，除了出勤率與分?jǐn)?shù)之間有簡(jiǎn)單的正相關(guān)關(guān)系外，分?jǐn)?shù)越高的同學(xué)，去圖書(shū)館的時(shí)間也相對(duì)較高（氣泡普遍更大）。

最后再?gòu)?qiáng)調(diào)一下：散點(diǎn)圖實(shí)際應(yīng)用中更適合大范圍的數(shù)據(jù)，本篇文章中的舉例只是為了說(shuō)明問(wèn)題，所以數(shù)據(jù)量都不大。

• 散點(diǎn)圖適用于研究大規(guī)模數(shù)據(jù)中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系

• 氣泡圖可用于研究展示三個(gè)變量之間的關(guān)系

• 曲線(xiàn)圖作為一種特殊的散點(diǎn)圖，適用于研究連續(xù)變量的變化趨勢(shì)。

題外話(huà)：其實(shí)看到這些散點(diǎn)圖，總讓小數(shù)想起一款大圓吃小圓的網(wǎng)頁(yè)游戲，當(dāng)初我也是沉溺其中，無(wú)法自拔，它的頁(yè)面如下圖，游戲規(guī)則挺有意思的，感興趣的小伙伴可以去體驗(yàn)一下~