如何创建散点图
散点图是数据可视化中一种多用途的工具，非常适合展示两个变量之间的关系。本指南将指导您使用RATH创建散点图。
散点图的主要特点
散点图的主要目的是识别相关关系。如果我们有一个特定的横轴值，散点图可以帮助预测相应的纵轴值。通常，横轴上的变量被视为独立变量，而纵轴则表示依赖变量。变量之间的关系可以是正相关或负相关、强相关或弱相关、线性或非线性。
散点图还可以帮助识别数据中的其他模式。例如，数据点可以根据它们的紧密程度进行分组。散点图可以揭示数据中意想不到的间隙，并突出异常点。当您想要将数据分割为不同部分（例如用户画像创建）时，这个特性非常有用。
准备散点图的数据
要创建散点图，您需要从数据表中选择两列，分别用于绘制图中的横轴和纵轴。表中的每一行都成为图中的一个点，根据它们的列值进行定位。有关如何准备散点图数据的详细信息，请参阅RATH数据准备章节。
在RATH中创建散点图
在RATH (opens in a new tab)中，您可以按照以下步骤创建散点图：
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导入数据： 登录您的账户，将CSV或Excel文件上传到RATH，或者将您的在线数据库连接到RATH（参见连接数据）。
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选择图表类型： 在“探索”选项卡中，选择工具栏上的“标记类型”按钮，然后选择“散点”。
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创建图表： 将变量拖放到图表的坐标轴上，定义散点图的横轴和纵轴。
散点图的使用场景
散点图是可视化数据的多功能工具，适用于以下各种情况：
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市场研究： 了解产品价格与销售之间的相关性。
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医疗保健： 研究患者年龄与恢复时间之间的关系。
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环境科学： 分析温度与冰融化速率之间的相关性。
提高散点图效果的技巧
添加趋势线： 如果您使用散点图来观察预测或相关关系，可以添加趋势线，显示数据的最佳拟合曲线。
添加分类变量： 可以在散点图中添加第三个变量。如果这个第三个变量是分类变量（如地理区域或性别），您可以通过改变点的颜色来表示它。
添加数值变量： 如果第三个变量是数值型的，可以改变点的大小，创建一个气泡图。或者，也可以使用色调来表示数值。
突出显示感兴趣的点： 通过注释和颜色来突出显示特定的感兴趣点，以展示洞察力。
散点图的替代方案
散点地图： 如果两个变量是地理坐标，可以将这些点叠加在地图上，创建一个散点地图。
热力图： 当数据点较多，密度造成过度重叠时，可以使用热力图。
连接散点图： 如果第三个变量表示时间戳，可以使用连接散点图来展示两个主要变量之间随时间变化的关系。
结论
总之，散点图是可视化和理解两个数值变量之间关系的强大工具，可以识别模式和异常点，对数据进行分割。巧妙地使用散点图可以提供有价值的洞察，并有助于基于数据的决策。