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1、散点图的简介

散点图也叫 X-Y 图，是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

2、散点图的应用场景

1）适用场景

散点图通常用于比较跨类别的聚合数据，归纳分析现有数据以进行预测分析。对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具。但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。散点图通常用于显示和比较数值，不光可以显示趋势，还能显示数据集群的形状，以及在数据云团中各数据点的关系。

2）不适用场景

散点图不适合用于展示百分比占比的数据，另外数据量较少的数据也不适合用散点图来展示。

3、具体实现步骤

    1.单击“可视化”窗格中的“散点图”图标， 在画布区域会出现散点图的模板， 由于没有填入数据， 因此散点图是灰色的。

    2. 在“字段”窗格中勾选“类型”“年份”“实际产量”“预期产量”4个字段，在“可视化”窗格中， “X轴”设置为“实际产量的最大值”字段， “Y轴”设置为“预期产量的最大值”字段， “大小”设置为“实际产量”字段。

    3. 在Power BI画布中， 会显示每种汽车类型和年份下的实际产量与预期产量的散点图， 还可以设置可视化颜色、 标签、 标题和背景等。

    4. 可以根据实际需要对图形进行适当的调整， 如图形大小、颜色，这就是看个人的审美了，自己动手调整。 

    5. 重命名为13-散点图，保存。