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Name 概要说明

{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;">&nbsp;</div>{html}

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

散点图用来研究变量之间的关系。

Echarts图形支持如下两种类型的散点图：

类型	含义	图例
散点图，也可以称为“普通散点图”	用于展现焦点数据在平面中的分布情况。	Image Modified
3D散点图	用于展现焦点数据在多维空间中的分布情况。	Image Modified

优势：研究两变量之间的关系，或区间分布模式。

劣势：适用范围较窄。

数据要求：一个或两个维度，两个度量；分类字段，散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 

适用场景：销售量和折扣之间的关系；收入和消费之间的关系；社会现象关系的研究等 。

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Name 业务情景

{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;">&nbsp;</div>{html}

我们在业务分析中，经常会对数据的分布情况进行分析。

下面，我们将以零售公司为例，年底对公司产品销售情况进行数据分布分析时，通常会有如下分析需求：

数据对比分析需求	分析	效果
情景1：研究促销活动销售量和折扣之间的数据分布情况。	该需求的数据分布分析，由于只分析一个数据指标的分布，建议通过散点图实现。 1、水平（X）轴上显示数量。 2、垂直（Y）轴上显示折扣。 3、并列轴显示产品目录名称。 该情景实现的详情请参考 情景1。	Image Modified
情景2：基于三个维度：产品类别、数量和折扣查看公司产品的销售数据分布情况。	该需求的数据分布分析，由于要分析多个数据指标的分布，需要通过3D散点图实现。 1、分类（X）轴上显示产品目录名称。 2、分类（Y）轴上显示折扣。 3、指标（Z）轴上显示数量。 该情景实现的详情请参考 情景2。	Image Modified

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Name 实现方案

{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;">&nbsp;</div>{html}

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Name 情景1

业务场景描述：

研究促销活动销售量和折扣之间的数据分布情况。

数据结构：

Image Modified

定制要点：

将“数量”字段作为“水平（X）轴”，“折扣”字段作为“垂直（Y）轴”，“产品目录名称”字段作为“并列轴。

Image Modified

预览效果：

Image Modified

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Name 情景1

业务场景描述：

基于三个维度：产品类别、数量和折扣查看公司产品的销售数据分布情况。

数据结构：

Image Modified

定制要点：

将“产品目录名称”字段作为“分类（X）轴”，“折扣”字段作为“分类（Y）轴”，“数量”字段作为“指标（Z）轴”。

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预览效果：

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