| 文件名 | scatter.xlsx |
|---|---|
| 数据用途 | 散点图案例数据 |
| 变量说明 | X 轴和 Y 轴为连续变量，颜色或标签变量可用于分组解释。 |
完整案例
1. 背景
建模前希望观察 X 与 Y 是否呈线性、非线性、离群或分组聚集关系。
2. 理论与公式
散点图使用二维坐标展示两个连续变量的联合分布，是判断关系形态和异常点的基础图形。
点坐标
每个样本对应二维平面上的一个点。
相关方向
可辅助判断点云方向。
拟合趋势
必要时可叠加线性趋势线。
3. 数据结构
X 轴和 Y 轴为连续变量，颜色或标签变量可用于分组解释。
4. 操作截图
- 上传案例数据
- 选择散点图
- 放入 X 轴变量
- 放入 Y 轴变量
- 按需设置颜色或标签
- 点击开始分析
5. 结果表格与结果阅读
| 变量组合 | 点云方向 | 异常点 | 趋势 | 后续建议 |
|---|---|---|---|---|
| X × Y | 右上 | 少量 | 近似线性 | 可做相关或回归 |
| X2 × Y | 弯曲 | 无明显 | 非线性 | 考虑曲线模型 |
散点图是建模前判断关系形态的重要步骤。
重点查看点云方向、密度、离群点和是否存在曲线趋势。
6. 辅助截图
7. 文字分析
散点图显示，X 与 Y 呈现正向关系，点云整体随 X 增加而上升，说明两者可能存在相关或影响关系。
8. 剖析提醒
散点图只展示关系形态，不代表因果；样本点过多时可使用 bins 或透明度优化可读性。