相關性偵測
將兩個變數相互繪製，立即判斷是正相關、負相關或無相關——無需套用任何公式。
散佈圖
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什麼是散佈圖？
散佈圖將各個資料點繪製在兩個軸上，以揭示兩個變數之間的關係。每個點代表一個觀測值——水平位置顯示一個數值，垂直位置顯示另一個數值。當您想了解兩個變數是否同向移動、背道而馳或毫無規律時，散佈圖是最佳選擇。它在呈現資料叢集、趨勢與離群值方面尤為出色，這些特徵往往在表格和摘要中被隱藏。
主要功能
離群值識別
每個資料點均清晰可見，因此異常值與極端數值一目了然，而非被平均數所掩蓋。
可變點大小
透過調整各點的圓點大小來編碼第三個維度，在需要時將基本散佈圖轉換為氣泡圖風格。
參考線
新增水平或垂直參考線以標記閾值、目標或平均值，為每個資料點提供有意義的脈絡。
資料點標籤
可選擇在每個點旁顯示名稱或數值，讓觀看者無需滑鼠懸停即可識別特定觀測值。
自訂軸標籤
清晰命名兩個軸，讓受眾始終了解每個維度所代表的含義，即使在圖表外也能理解。
最適合用於
兩個數值變數之間的相關性分析
資料集中的離群值與異常值偵測
具有配對測量的科學或研究資料
銷售業績與行銷支出的比較分析
學生考試成績與學習時數的分析
品質管理：缺陷率與生產量的對比
適用時機
- 您有兩個數值變數，且想了解它們是否相關
- 您的資料集中有重要的個別觀測值，而非僅有彙總數據
- 您懷疑資料中存在離群值，且想讓它們顯而易見
- 您需要逐點比較實際值與預測值
- 您想展示兩個維度上的分佈密度
- 折線圖可能造成誤導，因為您的 X 軸並非按時間排序
常見錯誤
- 在 X 軸不是連續序列時以線條連接各點
- 省略軸標籤，導致觀看者無法判斷變數的實際含義
- 在某一軸上繪製類別資料，扭曲了表面上的關係
- 在未使用透明度或抖動處理的情況下，繪製數百個重疊的資料點
- 將視覺上的叢集誤認為因果關係而非相關關係
- 在圓點大小並非編碼有意義第三變數時使用不一致的大小
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