散佈圖是一種用於視覺化數據分佈的圖表工具，能夠在橫軸與縱軸上展示兩組數據間的關聯性。透過散佈圖，你可以快速辨識數據的趨勢與模式。例如，在鳶尾花數據分析中，散佈圖有效地顯示了三種花卉品種的花萼長度與寬度的分佈情況，幫助研究者理解不同品種的特徵。
在數據分析中，散佈圖的重要性不可忽視。它可以揭示隱藏的相關性並支持決策制定。像在車床加工中，分析刀具壽命與切割轉速的負相關散佈圖，能推導出迴歸方程式，進一步提升製程品質。這些例子充分說明散佈圖在商業與科學研究中的實用性。
一、散佈圖是什麼？
散佈圖，即散點圖，是一種常用的資料視覺化圖表類型，此類數據圖常用於呈現兩個變數之間的關係。散佈圖通過在坐標軸上繪製數據點，一個變數用於表示橫坐標，另一個變數表示縱坐標。透過散佈圖圖表分析，業務人員可以直觀地觀察數據點的分佈情況，辨認是否存在相關性或趨勢。散佈圖有助於揭示數據間的模式和關聯，進而提供更深入的數據分析和洞察。
比如上圖就是一張使用FineBI製作的簡單散佈圖，使用一系列的星型散點在直角座標系中展示變數的數值分佈，使用者可以透過觀察發現不同品牌兩個指標之間的關係與相關性。
二、散佈圖圖表分析有什麼用？
在第一部分中，我們明確了散佈圖的定義並簡要介紹了散佈圖圖表分析的應用情境——用於比較變數之間的關係。現在，軟妹將帶大家更深入地探討散佈圖的主要應用，並通過資料視覺化軟體FineBI生成一張散點圖，配以具體的例子，讓您更生動地了解散佈圖數據圖的用途。準備好一同進入散佈圖的神奇世界了嗎？點擊下方試用按鈕讓我們開始探索吧！
為了更好地解釋散佈圖圖表分析的意義，先使用FineBI製作了一張下圖所示的簡單散佈圖，展示了一組人羣身高體重的分佈資料，紅色代表女性，藍色代表男性：
借這個例子，讓我們具體看看散佈圖圖表分析在數據分析中有著哪些重要的應用：
1.相關性分析
散佈圖數據圖可以幫助我們快速觀察兩個變數之間的相關性。如果散佈圖圖表分析時呈現出一種趨勢，即隨著一個變數的增加，另一個變數也隨之增加或減少，則可以認為它們之間存在相關性。從我們的示例散佈圖中也可以看出一個簡單的事實：總的來說，人的體重會隨著身高增長而增長。
2.趨勢預測
通過觀察散佈圖中的趨勢線或曲線，我們可以預測未來散點圖數據點的走向，並做出相應的決策。從散佈圖示例圖也可以看出男性身高比女性相對更高的趨勢。
3.檢測離群值
散佈圖可以幫助我們快速識別可能的離群值，有時候可以重點參考。從示例圖中也可以看到距離其他點比較遠的幾個散點，表示不太常見的身高體重分佈。
4.群組比較
如果散佈圖中的數據點分為不同的群組，我們可以比較這些數據圖群組之間的分佈和趨勢，從而進行圖表分析得出群組之間的差異和相似性。示例圖用紅藍配色區分了男女資料，方便使用者能夠直觀地感受兩者數據之間的不同。
5.關聯性理解
散佈圖可以幫助我們理解兩個變數之間的關聯性，是否存在正向或負向的相關，以及相關程度的強弱。
總的來說，散佈圖圖表分析能夠幫助我們更深入地了解數據，處理巨量資料，從而做出更準確的分析和預測，指導決策並提供有價值的洞察。
三、散佈圖的類型
1.普通散佈圖
最基本的散佈圖，將數據點以零散的方式展示在二維坐標軸上，用於觀察變數之間的關係。
直覺性：散點圖可以直覺地展示兩個變數之間的關係，使得使用者能夠快速識別出變數間的相關關係
趨勢識別：可以識別出變數之間的線性或非線性關係，包括正相關、負相關和無關
2.多維度散佈圖
多維度散點圖是散點圖的一種展示方式，當我們需要觀察多個變數之間的相關關係時，逐個轉列它們間的簡單散點圖會非常繁瑣。然而，利用多維度散佈圖，我們可以同時展示各自變數間的散點，快速發現多個變數的主要相關性，這有效地克服了在平面上進行高維資料圖表分析的困難。
以下散佈圖顯示了各地區銷售市場利潤與銷售額的關係：
通過第一第二部分，我們可以看出散佈圖此類圖表類型的優點在於能夠直觀地表現影響因素和預測物件之間的整體關係趨勢。散佈圖數據圖能夠通過醒目的圖表分析，清晰地反映變散點圖各散點間的形態變化和關聯情況，有助於模擬變數之間的關係。
然而，散佈圖也存在明顯的缺點。散點圖在呈現上可能顯得比較混亂，主要用於觀察相關、分佈和聚合等特徵，其他圖表資訊無法完全展現。散佈圖需要足夠多的資料點，且資料之間必須存在相關性，才能呈現出較為有意義的結果。
四、散佈圖產生器一鍵實現散點圖製作
那麼，說了這麼多，到底如何才能快速製作一張專業又精美的散佈圖呢？接下來就給大家推薦一下能一鍵製作散佈圖的免費軟體——商業智慧工具FineBI，並帶領大家動手做一張散佈圖，让大家更好地了解散點圖的制作过程。
與普通的Excel此類辦公軟體不同，BI工具內置數據視覺化功能，能夠更加靈活地製作專業而美觀的圖表。拿FineBI為例，FineBI已經將包括折線圖、長條圖、圓餅圖和甘特圖在內的幾乎所有圖表類型集成到軟體中，可以和其他表格與圖表類型綜合使用，適合處理比較複雜的數據，BI工具一般為專業的數據分析軟體，適用於功能要求比較高的企業級用戶。
FineBI內置的圖表支援多種場景使用，藉助資料視覺化呈現，幫助使用者更好地理解和分析資料。使用者可以根據需求選擇合適的圖表進行圖表分析。
與Excel不同的是，使用FineBI可以避免經常重複製作圖表，相同的圖表作為範本可以簡單複用，也就是說，再複雜的圖表，也只需要做一次範本，之後套用範本就行了~
下面這張多維度散佈圖是由FineBI生成的。
該多維度散佈圖使用三種顏色的散點代表了不同渠道的銷售情況，通過散點分佈視覺化顯示了各地區銷售市場利潤與銷售額的關係。
1.資料准備
首先，在製作散佈圖數據圖之前，要先準備好數據：
FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：
2.建立組件
在「圖表型別」中選擇「散點圖」，並將待分析區域維度下的欄位「地區」、「銷售額」拖入橫軸，「分級市場」、「利潤」拖入縱軸，如下圖所示：
3.美化組件
將待分析區域維度下的欄位「銷售渠道」拖入「顏色」欄，即可建立成功，如下圖所示：
同時也可以在顏色設置中選擇推薦配色或自建配色，進行圖表分析自定義。
至此，一張簡單的多維度散佈圖就製作完成了！
五、散佈圖需注意的問題
1.散佈圖的誤解
散佈圖不僅限於線性數據
許多人認為散佈圖只能用來展示線性數據的關係，但這是一個常見的誤解。散佈圖同樣適合用於非線性數據的分析。例如，當你研究溫度與化學反應速率的關係時，數據可能呈現曲線相關，而非簡單的直線模式。透過散佈圖，你可以清楚地觀察這些非線性趨勢，並進一步分析其背後的原因。
散佈圖可展示多變數
散佈圖不僅能展示兩個變數的關係，還可以通過顏色、形狀或大小來引入第三個變數。例如，在分析銷售數據時，你可以用點的顏色來表示不同的地區，或用點的大小來代表銷售額的高低。這種多變數展示方式能幫助你更全面地理解數據，並發現潛在的模式。
2.散佈圖的設計考量
選擇適當的數據範圍
設計散佈圖時，選擇適當的數據範圍至關重要。過大的範圍可能導致數據點過於分散，難以觀察趨勢；過小的範圍則可能隱藏重要的細節。你應根據數據的分佈情況，調整橫軸與縱軸的範圍，確保圖表既能展示整體趨勢，又能突出關鍵細節。
避免數據過度擁擠
當數據點過多時，散佈圖可能變得難以閱讀。為了避免這種情況，你可以考慮以下方法：
- 減少數據點的數量，例如通過抽樣來選取代表性的數據。
- 使用透明度來減少數據點重疊的影響。
- 將數據分層展示，例如按類別分組，繪製多個散佈圖。
使用正確的數據來源
數據的準確性直接影響散佈圖的可信度。若你使用不正確或不可靠的數據來源，圖表的結論可能會誤導讀者。例如，若你分析的是某地區的氣溫與電力消耗，但數據來自不同年份或不同地區，這樣的數據來源就會導致結果偏差。
選擇數據時，應該確認數據的來源是否可信。政府機構、學術研究和知名數據庫通常是可靠的選擇。避免使用未經驗證的網路數據，因為這些數據可能包含錯誤或偏差。此外，檢查數據的時間範圍與地理範圍是否符合你的分析需求。
為了避免這些錯誤，你可以採取以下措施：
- 檢查數據的完整性：確保數據沒有缺失值或異常值。
- 驗證數據的準確性：與其他來源進行交叉比對。
- 標註數據來源：在圖表下方標明數據的出處，例如「數據來源：某某研究機構」。
這些步驟能幫助你提升散佈圖的可信度，讓讀者對你的分析結果更加信服。
透過本文，帶領大家深入探討了散佈圖在資料視覺化圖表分析中的重要性和應用。探索了如何利用散佈圖揭示變數關係、支援趨勢分析，揭示資料背後的故事。同時，藉助FineBI也能輕鬆實現散點圖製作。無論專業的數據分析師還是初學者，掌握散佈圖知識在資料探索與傳達中都是非常重要的。
散佈圖是一個強大的數據可視化工具，能幫助你快速理解變數之間的關係。無論是分析銷售趨勢、研究科學數據，還是進行品質管理，散佈圖都能提供清晰的視覺化結果，支持你做出更明智的決策。 散佈圖的價值不僅在於展示數據，還在於啟發你發現隱藏的模式與趨勢。
透過持續學習與練習，你將能更熟練地運用散佈圖，並在數據分析中脫穎而出！
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