京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
散点图,如果学过我们前面创意图表系列的话,这种图表应该非常熟悉了。
散点图,在图表界有万表之王的称号。
这可不是我随便封的。
美国权威心理学专刊《Journal of the History of the Behavioral Sciences》(行为科学史杂志)在2005年一篇论文中如此评价散点图:
“most versatile, polymorphic, and generally useful invention in the history of statistical graphics”这是信息图表史上功能最多,形式多样,应用范围极为广阔的一个伟大发明!
散点图能获此评价,绝对不是吹出来的。
正如它的名字一样,散点图,可以一堆纷乱如麻,看似无迹可寻的数据显示出内在的关系逻辑来。
散点图已经不仅仅是一个图表了,它已经演化为一个强大的分析工具,可以这么说,散点图,就是为大数据而生的!
下面,还是让我们一起回顾一下散点图的前世今生吧。
认识散点图
散点图,是绘制在X轴和Y轴坐标系中,可以同时表述两个变量的一组数据点。这些大量的数据点组合在一起,形成了一些形状,揭示了数据背后的相关信息。
在这个散点图中,就揭示了不同系列的产品中,销售量与产品收入之间的关系模式。
散点图溯源
说起散点图的来由,如果你读过我们启视录系列前面几篇的话,一定会想到一个名字:William Playfair。这是信息图史上一个神一般的存在,他将折线图、饼图还有条状图带到了我们这个世界上。
可是,这一次你猜错了。
散点图不是普莱费尔发明的。
事实上,散点图的出现如同它的名字一样,散乱不堪,无法理出一个有序的线索出来。
其实,对于散点数据的的视觉化应用,由来已久。好几百年以来,人们一直将这些点放置在地图,或者笛卡尔坐标系中。后来人们逐渐意识到,当这些数据以不同参数,放置在直角坐标系中,很多不为人知的故事会偷偷地浮现出来。于是,散点图逐渐开始流传开来。
所以只能这么说,散点图,是广大数据民工在长期的生产实践中,通过不断的探索和研究,最终发明出来的。
而William Playfair爵士之所以会与这个伟大的发明擦肩而过,主要是因为,他发明的图表都是基于时间序列的,而散点图却不再拘泥于时间这个基本的变量。
散点图从一开始的默默无闻,到最后轰动科学界,直到最后加冕图表之王,其实也就是百十年的事。但是通过散点图带来的很多伟大的发现,则彻底改变了我们的世界观,推动了科学的发展。
1905年,丹麦科学家Danish astronomer Ejnar Hertzprung,在将一些恒星的亮度等级(绝对亮度}和他们的颜色(按光谱从蓝白到红色排列)进行对比的时候,他注意到这其中似乎有着某些相关性。但是他一直没有找到其中的奥秘。
直到1913年,美国天文学家Henry Norris Russell独立发表论文,阐述了这个改变我们认知宇宙的新发现。
没错,正是通过散点图,他将恒星的按光谱和亮度两个参数进行排列分析后发现,从高亮度低光谱(左上)到低亮度高光谱(右下)形成了一条明显的趋势线,而在左上角,还有一团比较密集的数据。
Henry意识到,这条趋势线,或许正揭示了恒星从蓝白色的新星到红色的老星的一个演变的过程,也就是说,他发现了恒星一生的秘密。而左上角的那些数据,则是由一些暮年的红巨星所集合而成。
这就是后来我们所熟知的恒星的一生:原恒星—-主序星—-红巨星—-白矮星—-黑矮星
这是重新绘制的由2200颗恒星数据所组成的Henry Norris Russell散点图,我们的太阳目前大致位于光序1(竖轴)色谱1.0左右的位置上,主序星阶段,正值壮年!
散点图的应用
显而易见,散点图是一种应用非常广泛的图表,而且具有其他图表所没有的独特优势。
不像其他图表的单一特性,散点图不光可以显示趋势,还能显示集群的形状,以及在数据云团中各数据点的关系——这在大数据应用中是极为重要的一点。
无论是探寻肺活量与自由潜水的深度的关系,还是研究地震强度与持续时间之间的关联,或者对比不同部门利润与支出的数据,我们都可以用散点图来进行不同方位解读。
下面就是散点图所经常表现出来的几种趋势:
这里要注意的是,并不是所有的相关关系都是简单的因果关系,要注意其他变量的存在以及对数据的影响。
散点图的最佳设计应用
对于散点图,我们现在已经有了大致的一些了解,现在让我们来看看散点图设计中的一些基本原则吧
这个应该是我们反复强调的了,Y轴从非零开始的话会截断数据,造成误读。
通过改变数据点的大小和颜色,来表示数据值的区别
趋势线可以用来显示数据变化的趋势
太多趋势线,反而搅乱视线。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22产品经理的业务能力,不是“会用多少工具”,而是能否把业务目标翻译成可执行的指标、用数据验证判断、再推动方案落地并复盘。全 ...
2026-10-22产品经理快速提升职场技能,关键不在多报几门课,而在于先找出当前岗位上最影响产出的一两项能力缺口,围绕“业务理解—需求与指 ...
2026-10-22