京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12