
spss统计图之散点图绘制方法_数据分析师
散点图是用分布的点来表示数据的分布情况。如果在不考虑时间的情况下,需要比较大量数据点时,可使用散点图。散点图中包含的数据越多,比较的效果就越好。
要绘制散点图可以执行以下操作。
(1)执行Graphs/Legacy Dialogs/Scatter /Dot命令,弹出Scatter/Dot对话框,如图16-38所示。
图:Scatter/Dot对话框
(2)在Scatter/Dot对话框中选择所需的选项,单击Define按钮,弹出如图16-39所示的Scatter Scatterplot对话框。
Simple Scatterplot对话框
(3)在该对话框中选择要定义的变量并添加到右侧所对应的列表框中,如图所示。
定义图表中的变量
(4)单击OK按钮,即可在输出结果窗口中显示散点图,如图所示。
显示散点图
如果要更改散点图样式,可在图形编辑窗口中选中图中的点并打开Properties对话框,选择Marker选项卡,在其中进行设置,如图所示。在该选项卡中可以设置点的类型、大小、外周线宽和颜色。
散点图中的点分布凌乱,不容易观察其分布特点,如果只想了解点的分布趋势,不在意点的具体位置,可以将散点组化。组化是将某区域的三点用一个符号来代替,这个符号代表点的密度。
在已生成的散点图中,用户可以通过调整变量在图中的作用生成新的图形。其方法是选中散点图中的点并打开Properties对话框,然后选择Variables选项卡,在其中进行设置,如图所示。
图16-42 Marker选项卡
图16-43 Variables选项卡
在散点图中还可以观察数据点的差异,即是从每个数据点到所选定地方做一个线段,这种方式叫做钉线。设置钉线的方法是,选中要加钉线的点,打开Properties对话框,在Spikes选项卡中即可设置钉线。Spikes选项卡中共有4种钉线样式,分别是None、Floor、Origin、Centroid单选按钮。选择其中一种单选按钮,再单击Apply按钮,如图16-44所示,即可显示相对应的钉线样式。
图16-44 Spikes选项卡
Spikes选项卡中各选项的含义如下:
None:无钉线。
Floor:平面散点图,钉线为每个数据点到X轴的连线。
Origin:从每个数据点到原点的连线。
Centroid:从每个数据点到全部数据距离的连线。距心的坐标是X、Y、Z轴上3个变量值的加权平均数。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28