案例数据

两个连续变量及可选分组或标签变量，用于展示变量之间的关系形态。

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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

散点图变量选择截图

5. 结果表格与结果阅读

表1 散点图关系阅读示例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

散点图结果散点图编辑结果

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。