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Name概要说明

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{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。

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Name散点图的特点说明如下:

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 。

面板
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borderStylesolid

目录

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Name散点图和3D散点图的对比说明如下:

散点图3D散点图

用于展现焦点数据在平面中的分布情况。用于展现焦点数据在多维空间中的分布情况。

 

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Name业务情景

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{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

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

 

 

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Name实现方案

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{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:

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。

预览效果:

 

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Name情景2

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:

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”。

预览效果:

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Name属性

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

散点图的属性包括数据设置、基本设置、标题、坐标轴、图例、提示、工具、高级、扩展属性等,具体请参考下面表格: