京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
散点图,如果学过我们前面创意图表系列的话,这种图表应该非常熟悉了。
散点图,在图表界有万表之王的称号。
这可不是我随便封的。
美国权威心理学专刊《Journal of the History of the Behavioral Sciences》(行为科学史杂志)在2005年一篇论文中如此评价散点图:
“most versatile, polymorphic, and generally useful invention in the history of statistical graphics”这是信息图表史上功能最多,形式多样,应用范围极为广阔的一个伟大发明!
散点图能获此评价,绝对不是吹出来的。
正如它的名字一样,散点图,可以一堆纷乱如麻,看似无迹可寻的数据显示出内在的关系逻辑来。
散点图已经不仅仅是一个图表了,它已经演化为一个强大的分析工具,可以这么说,散点图,就是为大数据而生的!
下面,还是让我们一起回顾一下散点图的前世今生吧。
认识散点图
散点图,是绘制在X轴和Y轴坐标系中,可以同时表述两个变量的一组数据点。这些大量的数据点组合在一起,形成了一些形状,揭示了数据背后的相关信息。
在这个散点图中,就揭示了不同系列的产品中,销售量与产品收入之间的关系模式。
散点图溯源
说起散点图的来由,如果你读过我们启视录系列前面几篇的话,一定会想到一个名字:William Playfair。这是信息图史上一个神一般的存在,他将折线图、饼图还有条状图带到了我们这个世界上。
可是,这一次你猜错了。
散点图不是普莱费尔发明的。
事实上,散点图的出现如同它的名字一样,散乱不堪,无法理出一个有序的线索出来。
其实,对于散点数据的的视觉化应用,由来已久。好几百年以来,人们一直将这些点放置在地图,或者笛卡尔坐标系中。后来人们逐渐意识到,当这些数据以不同参数,放置在直角坐标系中,很多不为人知的故事会偷偷地浮现出来。于是,散点图逐渐开始流传开来。
所以只能这么说,散点图,是广大数据民工在长期的生产实践中,通过不断的探索和研究,最终发明出来的。
而William Playfair爵士之所以会与这个伟大的发明擦肩而过,主要是因为,他发明的图表都是基于时间序列的,而散点图却不再拘泥于时间这个基本的变量。
散点图从一开始的默默无闻,到最后轰动科学界,直到最后加冕图表之王,其实也就是百十年的事。但是通过散点图带来的很多伟大的发现,则彻底改变了我们的世界观,推动了科学的发展。
1905年,丹麦科学家Danish astronomer Ejnar Hertzprung,在将一些恒星的亮度等级(绝对亮度}和他们的颜色(按光谱从蓝白到红色排列)进行对比的时候,他注意到这其中似乎有着某些相关性。但是他一直没有找到其中的奥秘。
直到1913年,美国天文学家Henry Norris Russell独立发表论文,阐述了这个改变我们认知宇宙的新发现。
没错,正是通过散点图,他将恒星的按光谱和亮度两个参数进行排列分析后发现,从高亮度低光谱(左上)到低亮度高光谱(右下)形成了一条明显的趋势线,而在左上角,还有一团比较密集的数据。
Henry意识到,这条趋势线,或许正揭示了恒星从蓝白色的新星到红色的老星的一个演变的过程,也就是说,他发现了恒星一生的秘密。而左上角的那些数据,则是由一些暮年的红巨星所集合而成。
这就是后来我们所熟知的恒星的一生:原恒星—-主序星—-红巨星—-白矮星—-黑矮星
这是重新绘制的由2200颗恒星数据所组成的Henry Norris Russell散点图,我们的太阳目前大致位于光序1(竖轴)色谱1.0左右的位置上,主序星阶段,正值壮年!
散点图的应用
显而易见,散点图是一种应用非常广泛的图表,而且具有其他图表所没有的独特优势。
不像其他图表的单一特性,散点图不光可以显示趋势,还能显示集群的形状,以及在数据云团中各数据点的关系——这在大数据应用中是极为重要的一点。
无论是探寻肺活量与自由潜水的深度的关系,还是研究地震强度与持续时间之间的关联,或者对比不同部门利润与支出的数据,我们都可以用散点图来进行不同方位解读。
下面就是散点图所经常表现出来的几种趋势:
这里要注意的是,并不是所有的相关关系都是简单的因果关系,要注意其他变量的存在以及对数据的影响。
散点图的最佳设计应用
对于散点图,我们现在已经有了大致的一些了解,现在让我们来看看散点图设计中的一些基本原则吧
这个应该是我们反复强调的了,Y轴从非零开始的话会截断数据,造成误读。
通过改变数据点的大小和颜色,来表示数据值的区别
趋势线可以用来显示数据变化的趋势
太多趋势线,反而搅乱视线。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30